무료 온라인 액세스 Amazon.DOP-C02-KR.v2024-01-06.q78 모의 시험 (Page 11)

DOP-C02-KR 문제 46

회사는 항상 데이터와 애플리케이션에 대해 2시간의 RPO와 10분의 RTO를 요구합니다. 애플리케이션은 MySQL 데이터베이스와 Amazon EC2 웹 서버를 사용합니다. 개발 팀에는 장애 조치 및 재해 복구를 위한 전략이 필요합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 배포 전략 조합은 무엇입니까? (2개를 선택하세요.)

A. 애플리케이션을 두 개의 리전에 설정하고 Application Load Balancer 뒤에 있는 다중 리전 Auto Scaling 그룹을 사용하여 수요에 따라 용량을 관리합니다. 재해 발생 시 Auto Scaling 그룹의 원하는 인스턴스 수를 조정하여 장애 조치 지역의 기본 용량을 늘립니다.

B. 데이터 저장소로 두 지역에 Amazon Aurora 글로벌 데이터베이스를 생성합니다. 장애 발생 시 보조 리전을 애플리케이션의 기본 리전으로 승격합니다.

C. 여러 리전에서 데이터 스토어로 Amazon Aurora 다중 마스터 클러스터를 생성합니다. Network Load Balancer를 사용하여 여러 리전에서 데이터베이스 트래픽의 균형을 맞춥니다.

D. 데이터 저장소로 여러 지역에 걸쳐 하나의 가용 영역에 Amazon Aurora 클러스터를 생성합니다. 재해 발생 시 Aurora의 자동 복구 기능을 사용합니다.

E. 두 지역에 애플리케이션을 설정하고 두 지역의 Application Load Balancer를 가리키는 Amazon Route 53 장애 조치 기반 라우팅을 사용합니다. 난로 검사를 사용하여 주어진 지역의 가용성을 확인합니다. 각 리전에서 Auto Scaling 그룹을 사용하여 수요에 따라 용량을 조정합니다.

DOP-C02-KR 문제 47

한 회사에서 로그 이벤트를 생성하는 애플리케이션을 개발 중입니다. 로그 이벤트는 10분의 1초마다 5개의 고유한 지표로 구성되며 대량의 데이터를 생성합니다. 회사는 로그를 Amazon Time stream에 기록하도록 애플리케이션을 구성해야 합니다. 회사는 Timestream 테이블에 대해 일일 쿼리를 구성합니다.
가장 빠른 쿼리 성능으로 이러한 요구 사항을 충족하는 단계 조합은 무엇입니까? (3개를 선택하세요.)

A. 일괄 쓰기를 사용하여 단일 쓰기 작업으로 여러 로그 이벤트 쓰기

B. 각 로그 이벤트를 단일 쓰기 작업으로 기록합니다.

C. 각 로그를 단일 측정 기록으로 처리합니다.

D. 각 로그를 다중 측정 레코드로 처리합니다.

E. 메모리 저장소 보존 기간을 자기 저장소 보존 기간보다 길게 구성합니다.

F. 메모리 저장소 보존 기간을 자기 저장소 보존 기간보다 짧게 구성합니다.

정답: A,D,F

A comprehensive and detailed explanation is:
Option A is correct because using batch writes to write multiple log events in a single write operation is a recommended practice for optimizing the performance and cost of data ingestion in Timestream. Batch writes can reduce the number of network round trips and API calls, and can also take advantage of parallel processing by Timestream. Batch writes can also improve the compression ratio of data in the memory store and the magnetic store, which can reduce the storage costs and improve the query performance1.
Option B is incorrect because writing each log event as a single write operation is not a recommended practice for optimizing the performance and cost of data ingestion in Timestream. Writing each log event as a single write operation would increase the number of network round trips and API calls, and would also reduce the compression ratio of data in the memory store and the magnetic store. This would increase the storage costs and degrade the query performance1.
Option C is incorrect because treating each log as a single-measure record is not a recommended practice for optimizing the query performance in Timestream. Treating each log as a single-measure record would result in creating multiple records for each timestamp, which would increase the storage size and the query latency. Moreover, treating each log as a single-measure record would require using joins to query multiple measures for the same timestamp, which would add complexity and overhead to the query processing2.
Option D is correct because treating each log as a multi-measure record is a recommended practice for optimizing the query performance in Timestream. Treating each log as a multi-measure record would result in creating a single record for each timestamp, which would reduce the storage size and the query latency. Moreover, treating each log as a multi-measure record would allow querying multiple measures for the same timestamp without using joins, which would simplify and speed up the query processing2.
Option E is incorrect because configuring the memory store retention period to be longer than the magnetic store retention period is not a valid option in Timestream. The memory store retention period must always be shorter than or equal to the magnetic store retention period. This ensures that data is moved from the memory store to the magnetic store before it expires out of the memory store3.
Option F is correct because configuring the memory store retention period to be shorter than the magnetic store retention period is a valid option in Timestream. The memory store retention period determines how long data is kept in the memory store, which is optimized for fast point-in-time queries. The magnetic store retention period determines how long data is kept in the magnetic store, which is optimized for fast analytical queries. By configuring these retention periods appropriately, you can balance your storage costs and query performance according to your application needs3.
References:
1: Batch writes
2: Multi-measure records vs. single-measure records
3: Storage

DOP-C02-KR 문제 48

회사는 Auto Scaling 그룹에 속한 Amazon EC2 인스턴스 앞에 Application Load Balancer를 사용하는 애플리케이션을 구축합니다. 애플리케이션은 상태 비저장입니다. Auto Scaling 그룹은 완전히 사전 구축된 사용자 지정 AMI를 사용합니다. EC2 인스턴스에는 사용자 지정 부트스트래핑 프로세스가 없습니다.
Auto Scaling 그룹에서 사용하는 AMI가 최근 삭제되었습니다. AMI ID가 존재하지 않기 때문에 Auto Scaling 그룹의 조정 활동이 실패로 표시됩니다.
DevOps 엔지니어가 이러한 요구 사항을 충족하려면 어떤 단계 조합을 수행해야 합니까? (3개를 선택하세요.)

A. 새 AMI를 사용하는 새 시작 템플릿을 생성합니다.

B. 새 시작 템플릿을 사용하도록 Auto Scaling 그룹을 업데이트합니다.

C. Auto Scaling 그룹의 원하는 용량을 O로 줄입니다.

D. Auto Scaling 그룹의 원하는 용량을 I만큼 늘립니다.

E. Auto Scaling 그룹에서 실행 중인 EC2 인스턴스에서 새 AMI를 생성합니다.

F. EC2 인스턴스가 사용하는 운영 체제의 최신 퍼블릭 AMI를 복사하여 새 AMI를 생성합니다.

DOP-C02-KR 문제 49

한 회사에서 Application Load Balancer 뒤의 Amazon EC2 인스턴스에서 실행되는 웹 애플리케이션을 테스트하고 있습니다. 인스턴스는 여러 가용 영역의 Auto Scaling 그룹에서 실행됩니다. 이 회사는 새 소프트웨어를 배포할 때 변경 불가능한 인스턴스가 포함된 청록색 배포 프로세스를 사용합니다.
테스트하는 동안 사용자는 임의의 시간에 애플리케이션에서 자동으로 로그아웃됩니다. 테스터는 또한 애플리케이션의 새 버전이 배포되면 모든 사용자가 로그아웃된다고 보고합니다. 개발 팀은 확장 이벤트 및 애플리케이션 배포 전반에 걸쳐 사용자가 로그인 상태를 유지하도록 하는 솔루션이 필요합니다.
사용자가 로그인 상태를 유지하도록 하는 운영상 가장 효율적인 방법은 무엇입니까?

A. 로드 밸런서에서 스마트 세션을 활성화하고 기존 세션을 확인하도록 애플리케이션을 수정합니다.

B. Toad Balancer에서 세션 공유를 활성화하고 세션 저장소에서 읽도록 응용 프로그램을 수정합니다.

C. Amazon S3 버킷에 사용자 세션 정보를 저장하고 버킷에서 세션 정보를 읽도록 애플리케이션을 수정합니다.

D. Amazon ElastiCache 클러스터에 사용자 세션 정보를 저장하도록 애플리케이션을 수정합니다.

DOP-C02-KR 문제 50

DevOps 엔지니어는 AWS CodePipeline을 사용하여 다단계 파이프라인을 구축하여 애플리케이션을 구축, 확인, 스테이징, 테스트 및 배포합니다. 테스트 단계와 배포 단계 사이에 수동 승인 단계가 필요합니다. 개발 팀은 거의 실시간 알림이 필요한 웹후크 지원과 함께 사용자 지정 채팅 도구를 사용합니다.
DevOps 엔지니어는 채팅 도구에 게시할 파이프라인 활동 및 승인 요청에 대한 상태 업데이트를 어떻게 구성해야 합니까?

A. CodePipeline 파이프라인 실행 상태 변경을 필터링하는 Amazon CloudWatch Logs 구독을 생성합니다. Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제에 구독 이벤트를 게시합니다. SNS 주제에 대한 채팅 웹훅 URL을 구독하고 구독 유효성 검사를 완료합니다.

B. AWS CloudTrail 이벤트에 의해 호출되는 AWS Lambda 함수를 생성합니다. CodePipeline 파이프라인 실행 상태 변경 이벤트가 감지되면 이벤트 세부 정보를 채팅 웹후크 URL로 보냅니다.

C. CodePipeline 파이프라인 실행 상태 변경을 필터링하는 Amazon EventBridge 규칙을 생성합니다. Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제에 이벤트를 게시합니다. 이벤트 세부 정보를 채팅 웹후크 URL로 보내는 AWS Lambda 함수를 생성합니다. SNS 주제에 대한 기능을 구독하십시오.

D. 각 단계 종료 시 채팅 웹훅 URL로 이벤트 내역을 보내도록 파이프라인 코드를 수정합니다. 각 파이프라인이 파이프라인 환경에 따라 다른 URL로 보낼 수 있도록 URL을 매개변수화합니다.

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