무료 온라인 액세스 Amazon.DOP-C02-KR.v2026-04-18.q197 모의 시험 (Page 2)

DOP-C02-KR 문제 1

회사는 여러 AWS 리전 및 가용 영역에 걸쳐 AWS에 회사 인프라를 배포합니다. 인프라는 Amazon EC2 인스턴스에 배포되며 AWS loT Greengrass 장치와 연결됩니다. 회사는 본사에 있는 온프레미스 서버에 추가 리소스를 배포합니다.
회사는 리소스 유지 관리 및 업데이트와 관련된 오버헤드를 줄이고자 합니다. 이 회사의 DevOps 팀은 AWS Systems Manager를 사용하여 자동화된 관리 및 패치 적용을 구현할 계획입니다. DevOps 팀은 리소스가 배포된 리전에서 Systems Manager를 사용할 수 있는지 확인합니다. m Systems Manager는 본사 근처의 리전에서도 사용할 수 있습니다.
회사의 EC2 인스턴스 loT 장치 및 온프레미스 인프라 전반에 걸쳐 자동화된 패치 및 구성 관리를 구현하기 위해 DevOps 팀이 수행해야 하는 단계 조합은 무엇입니까? (3개를 선택하세요.)

A. 모든 EC2 인스턴스에 태그를 적용합니다. AWS loT Greengrass 디바이스 및 온프레미스 서버. Systems Manager Session Manager를 사용하여 태그가 지정된 모든 장치에 패치를 푸시합니다.

B. Systems Manager Run Command를 사용하여 EC2 인스턴스 AWS loT Greengrass 장치 및 온프레미스 서버에 대한 패치 적용을 예약합니다.

C. Systems Manager 패치 관리자를 사용하여 EC2 인스턴스 AWS loT Greengrass 장치 및 온프레미스 서버를 Systems Manager 유지 관리 기간 작업으로 패치하는 일정을 예약합니다.

D. 패치 기준 업데이트에 대해 Systems Manager Patch Manager를 모니터링하도록 Amazon EventBridge를 구성합니다. Systems Manager Run Command를 이벤트와 연결하여 모든 EC2 인스턴스 AWS loT Greengrass 디바이스 및 온프레미스 서버에 대한 패치 작업을 시작합니다.

E. Systems Manager용 IAM 인스턴스 프로필 생성 인스턴스 프로필을 AWS 계정의 모든 EC2 인스턴스에 연결합니다. AWS loT Greengrass 디바이스 및 온프레미스 서버의 경우 Systems Manager에 대한 IAM 서비스 역할을 생성합니다.

F. 관리형 인스턴스 활성화 생성 활성화 코드 및 활성화 ID를 사용하여 온프레미스 환경의 각 서버에 시스템 관리자 에이전트(SSM 에이전트) 설치 AWS loT Greengrass IAM 토큰 교환 역할 업데이트 역할을 사용하여 SSM 배포 모든 loT 장치의 에이전트.

DOP-C02-KR 문제 2

DevOps 엔지니어는 컨테이너 이미지를 빌드하고, 이를 ECR에 저장하고, 이미지의 취약점을 스캔하고, 업스트림 소스 이미지 저장소의 중단에 대한 복원력을 갖춘 탄력적인 CI/CD 파이프라인이 필요합니다.
어떤 솔루션이 이를 충족합니까?

A. 개인 ECR 저장소를 만들고, 푸시 시 이미지를 스캔하고, 복제 규칙에 따라 업스트림 저장소에서 이미지를 복제합니다.

B. 업스트림 저장소의 이미지를 캐시하기 위한 공개 ECR 저장소를 만들고, 이미지를 저장하기 위한 비공개 저장소를 만들고, 푸시 시 이미지를 스캔합니다.

C. 공개 ECR 저장소를 만들고, 풀스루 캐시 규칙을 구성하고, 이미지를 저장할 개인 저장소를 만들고, 기본 스캐닝을 활성화합니다.

D. 개인 ECR 저장소를 만들고, 기본 스캐닝을 활성화하고, 풀스루 캐시 규칙을 만듭니다.

DOP-C02-KR 문제 3

DevOps 엔지니어는 애플리케이션을 온프레미스에서 AWS로 마이그레이션하기 위한 솔루션을 찾고 싶어합니다. 애플리케이션은 Linux에서 실행되고 있으며 제대로 작동하려면 특정 버전의 Apache Tomcat HAProxy 및 Varnish Cache에서 실행되어야 합니다. 애플리케이션의 운영 체제 수준 매개변수에는 조정이 필요합니다. 솔루션에는 새 애플리케이션 버전의 배포를 자동화하는 방법이 포함되어야 합니다. 인프라는 확장 가능해야 하며 결함이 있는 서버는 자동으로 교체되어야 합니다.
DevOps 엔지니어는 어떤 솔루션을 사용해야 합니까?

A. 필요한 모든 소프트웨어가 포함된 Docker 이미지로 애플리케이션을 Amazon ECR에 업로드합니다. AWS Fargate 시작 유형 및 Auto Scaling 그룹을 사용하여 Amazon ECS 클러스터를 생성합니다. Amazon ECR을 소스로, Amazon ECS를 배포 공급자로 사용하는 AWS CodePipeline 파이프라인 생성

B. 소프트웨어를 구성하고 설치하기 위해 저장된 구성 파일과 함께 AWS CodeCommit 리포지토리에 애플리케이션 코드를 업로드합니다. AWS Elastic Beanstalk 웹 서버 계층과 Tomcat 솔루션 스택을 사용하는 로드 밸런싱 유형 환경을 생성합니다. AWS 생성 CodeCommit을 소스로 사용하고 Elastic Beanstalk를 배포 공급자로 사용하는 CodePipeline 파이프라인

C. ebextensions 파일 세트와 함께 애플리케이션 코드를 AWS CodeCommit 리포지토리에 업로드하여 소프트웨어를 구성하고 설치합니다. Tomcat 솔루션 스택을 사용하는 AWS Elastic Beanstalk 작업자 티어 환경 생성 CodeCommit을 소스로 사용하고 Elastic Beanstalk를 배포 공급자로 사용하는 AWS CodePipeline 파이프라인 생성

D. appspec.yml 파일과 함께 애플리케이션 코드를 AWS CodeCommit 리포지토리에 업로드하여 필요한 소프트웨어를 구성하고 설치합니다. Amazon EC2 Auto Scaling 그룹과 연결된 AWS CodeDeploy 배포 그룹 생성 CodeCommit을 소스로 사용하고 CodeDeploy를 배포 공급자로 사용하는 AWS CodePipeline 파이프라인 생성

정답: D

The correct answer is D. The scenario requires a solution that can migrate an application from on premises to AWS, run on specific versions of Apache Tomcat, HAProxy, and Varnish Cache, tune the operating system- level parameters, automate the deployment of new application versions, and scale and replace faulty servers automatically. Option D meets all these requirements by using AWS CodeCommit, AWS CodeDeploy, AWS CodePipeline, and Amazon EC2 Auto Scaling. AWS CodeCommit is a fully managed source control service that hosts Git repositories and works with Git-based tools. AWS CodeDeploy is a fully managed deployment service that automates software deployments to a variety of compute services, including Amazon EC2, AWS Fargate, AWS Lambda, and on-premises servers. AWS CodePipeline is a fully managed continuous delivery service that helps automate the release pipelines for fast and reliable application updates. Amazon EC2 Auto Scaling helps maintain application availability and allows scaling of Amazon EC2 capacity up or down automatically according to the defined conditions. By using these services together, the DevOps engineer can migrate the application code to AWS, configure and install the necessary software using the appspec.yml file, automate the deployment process using the pipeline, and scale and replace the servers using the Auto Scaling group.
Option A is incorrect because AWS Fargate is a serverless compute engine for containers that works with Amazon ECS and Amazon EKS. Fargate removes the need to provision and manage servers, but it also limits the ability to tune the operating system-level parameters, which is a requirement in the scenario. Moreover, Fargate does not support HAProxy and Varnish Cache as sidecar containers, which are needed to run the application properly.
Option B is incorrect because AWS Elastic Beanstalk is a fully managed service that automates the deployment and scaling of web applications and services using familiar servers such as Apache, Nginx, Passenger, and IIS. However, Elastic Beanstalk does not support HAProxy and Varnish Cache as part of the Tomcat solution stack, which are needed to run the application properly. Moreover, Elastic Beanstalk web server tier environments are designed to serve HTTP requests, not to process background tasks, which is the purpose of worker tier environments.
Option C is incorrect because AWS Elastic Beanstalk worker tier environments are designed to process background tasks using a daemon process that runs on each Amazon EC2 instance in the environment.
Worker tier environments are not suitable for running web applications that serve HTTP requests, which is the case in the scenario. Moreover, Elastic Beanstalk does not support HAProxy and Varnish Cache as part of the Tomcat solution stack, which are needed to run the application properly.
AWS CodeCommit
AWS CodeDeploy
AWS CodePipeline
Amazon EC2 Auto Scaling
AWS Fargate
AWS Elastic Beanstalk

DOP-C02-KR 문제 4

DevOps 엔지니어는 Amazon EC2에서 실행되는 대규모 상용 웹 사이트를 관리합니다. 웹 사이트는 Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 웹 토그를 수집하고 처리합니다. DevOps 엔지니어는 Amazon EC2에서도 실행되는 Kinesis 소비자 애플리케이션을 관리합니다.
데이터가 갑자기 증가하면 Kinesis 소비자 애플리케이션이 레코드를 처리하기 전에 모든 뒤처지고 Kinesis 데이터 스트림이 레코드를 삭제합니다. DevOps 엔지니어는 스트림 처리를 개선하기 위한 솔루션을 구현해야 합니다.
가장 운영 효율성이 높은 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A. Amazon S3에 로그를 안정적으로 저장하도록 Kinesis 소비자 애플리케이션을 수정합니다. Amazon EMR을 사용하여 Amazon S3에서 직접 데이터를 처리하여 고객 통찰력을 얻습니다. 결과를 Amazon S3에 저장합니다.

B. Amazon CloudWatch GetRecords IteratorAgeMilliseconds 지표를 기반으로 더 많은 EC2 인스턴스를 추가하여 Kinesis 소비자 애플리케이션을 수평으로 확장합니다. Kinesis 데이터 스트림의 보존 기간을 늘립니다.

C. AWS Lambda 함수로 실행되도록 Kinesis 소비자 애플리케이션을 변환합니다. 데이터 스트림을 처리하기 위해 Lambda 함수의 이벤트 소스로 Kinesis 데이터 스트림을 구성합니다.

D. 소비자 애플리케이션이 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있도록 Kinesis 데이터 스트림의 샤드 수를 늘려 전체 처리량을 늘립니다.

DOP-C02-KR 문제 5

회사는 애플리케이션에 컨테이너를 사용합니다. 회사는 일부 컨테이너 이미지에 필수 보안 구성이 누락되었음을 알게 되었습니다. DevOps 엔지니어는 표준 기본 이미지를 생성하기 위한 솔루션을 구현해야 합니다. 솔루션은 매주 기본 이미지를 us-west-2 리전에 게시해야 합니다. us-east-2 리전 및 eu-central-1 리전.
이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A. 컨테이너 레시피를 사용하여 이미지를 빌드하는 EC2 Image Builder 파이프라인을 생성합니다. us-west-2의 Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR) 리포지토리에 이미지를 배포하도록 파이프라인을 구성합니다. us-west-2에서 us-east-2로, us-east-2에서 eu-central-1로 ECR 복제를 구성합니다. 매주 실행되도록 파이프라인을 구성합니다.

B. AWS CodeBuild 프로젝트를 사용하여 이미지를 빌드하는 AWS CodePipeline 파이프라인 생성 AWS CodeOeploy를 사용하여 us-west-2의 Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR) 리포지토리에 이미지 게시 당사에서 ECR 복제 구성 -west-2에서 us-east-2로, us-east-2에서 eu-central-1로 매주 실행되도록 파이프라인 구성

C. 컨테이너 레시피를 사용하여 이미지를 빌드하는 EC2 Image Builder 파이프라인을 생성합니다. 세 지역 모두의 Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR) 리포지토리에 이미지를 배포하도록 파이프라인을 구성합니다. 매주 실행되도록 파이프라인을 구성합니다.

D. AWS CodeBuild 프로젝트를 사용하여 이미지를 빌드하는 AWS CodePipeline 파이프라인을 생성합니다. AWS CodeDeploy를 사용하여 세 리전 모두의 Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR) 리포지토리에 이미지를 게시합니다. 매주 실행되도록 파이프라인을 구성합니다.

다른 버전: 207Amazon.DOP-C02-KR.v2026-06-01.q207; 588Amazon.DOP-C02-KR.v2026-05-20.q183; 469Amazon.DOP-C02-KR.v2026-04-28.q189; 731Amazon.DOP-C02-KR.v2026-03-28.q143; 491Amazon.DOP-C02-KR.v2026-03-16.q152; 601Amazon.DOP-C02-KR.v2026-03-14.q173; 1830Amazon.DOP-C02-KR.v2025-12-15.q136; 2724Amazon.DOP-C02-KR.v2024-02-10.q78; 1578Amazon.DOP-C02-KR.v2024-02-09.q102; 1113Amazon.DOP-C02-KR.v2024-01-29.q82; 664Amazon.DOP-C02-KR.v2024-01-06.q78; 639Amazon.DOP-C02-KR.v2023-12-25.q63; 840Amazon.DOP-C02-KR.v2023-12-08.q60; 887Amazon.DOP-C02-KR.v2023-12-04.q67; 642Amazon.DOP-C02-KR.v2023-12-02.q57

최근 업로드: 108Microsoft.AZ-500-KR.v2026-06-04.q213; 110Microsoft.DP-600-KR.v2026-06-04.q98; 104Microsoft.AZ-204-KR.v2026-06-04.q237; 136Microsoft.PL-600-KR.v2026-06-04.q112; 188Microsoft.SC-300-KR.v2026-06-03.q151; 149Microsoft.DP-600-KR.v2026-06-03.q70; 865PMI.PMP-KR.v2026-06-01.q1069; 227Microsoft.MS-102-KR.v2026-06-01.q252; 207Amazon.DOP-C02-KR.v2026-06-01.q207; 159Microsoft.AZ-104-KR.v2026-06-01.q197