무료 온라인 액세스 Amazon.DBS-C01.v2023-05-27.q111 모의 시험 (Page 20)

DBS-C01 문제 91

사용자는 비관계형 키-값 데이터베이스를 가지고 있습니다. 사용자는 분산 데이터베이스 운영 및 확장의 관리 부담을 덜어줄 완전 관리형 AWS 서비스를 찾고 있습니다. 솔루션은 비용 효율적이어야 하며 예측할 수 없는 애플리케이션 트래픽을 처리할 수 있어야 합니다.
데이터베이스 전문가는 이 사용자에게 무엇을 추천해야 합니까?

A. 프로비저닝된 용량 모드로 Amazon DynamoDB 테이블 생성

B. Amazon DocumentDB 클러스터 생성

C. 온디맨드 용량 모드로 Amazon DynamoDB 테이블 생성

D. Amazon Aurora Serverless DB 클러스터 생성

DBS-C01 문제 92

전자상거래 회사는 Amazon DynamoDB를 주문 처리 애플리케이션의 백엔드로 사용하고 있습니다.
주문 수의 꾸준한 증가로 인해 DynamoDB 비용이 증가하고 있습니다. 주문 확인 및 보고는 유사한 데이터 세트를 가져오는 많은 반복되는 GetItem 기능을 수행하며, 이 읽기 활동은 비용 증가에 기여합니다. 회사는 상당한 개발 노력 없이 이러한 비용을 제어하려고 합니다.
데이터베이스 전문가는 이러한 요구 사항을 어떻게 해결해야 합니까?

A. DynamoDB 앞에서 Redis용 Amazon ElastiCache를 사용하여 읽기 성능 향상

B. AWS DMS를 사용하여 DynamoDB에서 Amazon DocumentDB로 데이터 마이그레이션

C. Amazon DynamoDB Streams 및 Amazon Kinesis Data Firehose를 사용하여 AmazonRedshift로 데이터 푸시

D. DynamoDB Accelerator를 사용하여 읽기 오프로드

DBS-C01 문제 93

전기 유틸리티 회사에서 발전소 센서 데이터를 Amazon DynamoDB 테이블에 저장하려고 합니다. 유틸리티 회사는 100개 이상의 발전소를 보유하고 있으며 각 발전소에는 2초마다 데이터를 전송하는 200개 이상의 센서가 있습니다. 센서 데이터에는 밀리초 정밀도의 시간, 값, 센서가 오작동하는 경우 오류 속성이 포함됩니다. 발전소는 전역적으로 고유한 식별자로 식별됩니다. 센서는 각 발전소 내 고유 식별자로 식별됩니다. 데이터베이스 전문가는 주어진 발전소 내에서 결함이 있는 모든 센서를 찾는 효율적인 방법을 지원하도록 테이블을 설계해야 합니다.
결함이 있는 센서를 찾을 때 가장 빠른 쿼리 시간을 달성하기 위해 데이터베이스 전문가가 DynamoDB 테이블을 생성할 때 사용해야 하는 스키마는 무엇입니까?

A. 식물 식별자를 파티션 키로 사용하고 측정 시간을 정렬 키로 사용합니다. 플랜트 식별자를 파티션 키로, 결함 속성을 정렬 키로 사용하여 GSI(Global Secondary Index)를 생성합니다.

B. 식물 식별자와 센서 식별자의 합성물을 파티션 키로 생성합니다. 측정 시간을 정렬 키로 사용합니다. 결함 속성에 대한 LSI(local secondary index)를 생성합니다.

C. 식물 식별자와 센서 식별자의 합성물을 파티션 키로 생성합니다. 측정 시간을 정렬 키로 사용합니다. 플랜트 식별자를 파티션 키로, 결함 속성을 정렬 키로 사용하여 GSI(Global Secondary Index)를 생성합니다.

D. 식물 식별자를 파티션 키로 사용하고 센서 식별자를 정렬 키로 사용합니다. 결함 속성에 대한 LSI(local secondary index)를 생성합니다.

DBS-C01 문제 94

소매 회사는 Amazon DynamoDB 테이블에 데이터를 저장하는 웹 애플리케이션을 관리합니다. 회사는 계정 통합 작업을 진행 중입니다. 데이터베이스 엔지니어는 DynamoDB 테이블을 현재 AWS 계정에서 새 AWS 계정으로 마이그레이션해야 합니다.
최소한의 관리 작업으로 이러한 요구 사항을 충족하는 전략은 무엇입니까?

A. 현재 계정에서 AWS Data Pipeline을 사용하여 DynamoDB 테이블의 데이터를 Amazon S3의 파일로 내보냅니다. Data Pipeline을 사용하여 S3 파일에서 새 계정의 DynamoDB 테이블로 데이터를 가져옵니다.

B. AWS Glue를 사용하여 DynamoDB 테이블의 데이터를 크롤링합니다. 사용 가능한 청사진을 사용하여 작업을 생성하여 데이터를 Amazon S3로 내보냅니다. S3 파일에서 새 계정의 DynamoDB 테이블로 데이터를 가져옵니다.

C. 현재 계정의 DynamoDB 테이블 항목을 스캔하고 Amazon S3의 파일에 쓰는 AWS Lambda 함수를 생성합니다. S3 파일을 읽고 새 계정에서 DynamoDB 테이블의 항목을 복원하는 또 다른 Lambda 함수를 생성합니다.

D. 현재 계정의 DynamoDB 테이블에 대해 Amazon DynamoDB 스트림을 구성합니다. 스트림에서 읽고 Amazon S3의 파일에 쓰는 AWS Lambda 함수를 생성합니다. S3 파일을 읽고 항목을 새 계정의 DynamoDB 테이블로 복원하는 또 다른 Lambda 함수를 생성합니다.

DBS-C01 문제 95

의류 회사는 맞춤형 전자상거래 애플리케이션과 PostgreSQL 데이터베이스를 사용하여 여러 국가의 수천 명의 사용자에게 의류를 판매합니다. 이 회사는 애플리케이션과 데이터베이스를 온프레미스 데이터 센터에서 AWS 클라우드로 마이그레이션하고 있습니다. 이 회사는 애플리케이션으로 Amazon EC2를, 데이터베이스로 PostgreSQL용 Amazon RDS를 선택했습니다. 회사는 데이터베이스 암호를 60일마다 변경하도록 요구합니다. 데이터베이스 전문가는 데이터베이스에 연결하기 위해 웹 애플리케이션에서 사용하는 자격 증명이 안전하게 관리되는지 확인해야 합니다.
데이터베이스 자격 증명을 안전하게 관리하기 위해 데이터베이스 전문가는 어떤 접근 방식을 취해야 합니까?

A. 애플리케이션이 데이터베이스에 연결하도록 IAM 데이터베이스 인증을 구성합니다. IAM 사용자를 생성하고 전자상거래 사용자별로 별도의 데이터베이스 사용자에 매핑합니다. 사용자가 60일마다 암호를 업데이트하도록 요구합니다.

B. 자격 증명을 Amazon S3 버킷의 텍스트 파일에 저장합니다. 버킷에 대한 권한을 인스턴스 프로파일과 연결된 IAM 역할로만 제한하십시오. 텍스트 파일을 다운로드하고 시작 시 자격 증명을 검색하도록 애플리케이션을 수정합니다. 60일마다 텍스트 파일을 업데이트합니다.

C. 애플리케이션 AMI의 암호화된 텍스트 파일에 자격 증명을 저장합니다. AWS KMS를 사용하여 텍스트 파일을 해독하기 위한 키를 저장합니다. 텍스트 파일의 암호를 해독하고 시작 시 자격 증명을 검색하도록 애플리케이션을 수정합니다. 텍스트 파일을 업데이트하고 60일마다 새 AMI를 게시합니다.

D. AWS Secrets Manager에 자격 증명을 저장합니다. 비밀에 대한 권한을 인스턴스 프로파일과 연결된 IAM 역할로만 제한하십시오. 시작 시 Secrets Manager에서 자격 증명을 검색하도록 애플리케이션을 수정합니다. 순환 간격을 60일로 구성합니다.

다른 버전: 1305Amazon.DBS-C01.v2023-03-27.q118; 1794Amazon.DBS-C01.v2022-10-04.q117; 2143Amazon.DBS-C01.v2021-12-20.q63

최근 업로드: 119BCI.CBCI.v2026-07-25.q88; 122SAP.C_S4CS_2602.v2026-07-25.q29; 122PMI.PMI-ACP.v2026-07-25.q332; 122APMG-International.AgilePM-Practitioner.v2026-07-25.q93; 121Salesforce.Plat-Dev-201.v2026-07-25.q77; 132SAP.C-CE325-2601.v2026-07-24.q26; 131SAP.C_SAC.v2026-07-24.q41; 127LinuxFoundation.CCA.v2026-07-24.q63; 122SAP.E_ACTAI_2601.v2026-07-24.q13; 134Salesforce.B2B-Commerce-Developer.v2026-07-24.q111