A. AWS 람다

B. AWS 데이터베이스 마이그레이션 서비스(AWS DMS)

C. AWS Direct Connect

D. AWS DataSync

A. 회사 본사에서 모든 리전에 대한 읽기 전용 액세스를 제공하는 단일 Redshift 데이터 공유를 구성합니다. 각 리전의 데이터를 업데이트하는 별도의 AWS Glue ETL 작업을 구성합니다.

B. 전체 쓰기 권한을 제공하는 세 개의 지역 Redshift 데이터 공유를 구성합니다. 전체 자체 관리형 액세스 제어를 허용합니다.

C. 회사 본사에서 인벤토리에 대한 선택적 쓰기 권한이 있는 단일 Redshift 데이터 공유를 구성합니다. 지역별 네임스페이스 제어를 설정합니다.

D. 전체 쓰기 권한을 제공하는 여러 테이블 유형에 대해 별도의 Redshift 데이터 공유를 구성합니다. 모든 지역 클러스터에 데이터 공유를 분산합니다. 자체 관리형 지역 스키마 권한을 허용합니다.

A. Redshift 클러스터의 일일 사용 할당량에 대한 동시성 확장을 설정합니다.

B. Redshift 클러스터의 워크로드 관리(WLM) 대기열 수준에서 동시성 확장을 켭니다.

C. Redshift Serverless 작업 그룹에 대한 워크로드 관리(WLM)에서 동시성 확장을 활성화합니다.

D. 새로운 Redshift 클러스터를 생성하는 동안 설정에서 동시성 확장을 활성화합니다.

A. AWS Step Functions를 사용하여 Amazon DynamoDB 테이블에서 Amazon S3 버킷으로 데이터를 주기적으로 내보냅니다. AWS Lambda 함수를 사용하여 데이터를 Amazon OpenSearch Service에 로드합니다.

B. Amazon DynamoDB를 소스로, Amazon OpenSearch Service를 대상으로 AW5 Glue 작업을 구성하여 거의 실시간으로 데이터를 전송합니다.

C. Amazon DynamoDB Streams를 사용하여 테이블 변경 사항을 캡처합니다. AWS Lambda 함수를 사용하여 Amazon OpenSearch Service에서 데이터를 처리하고 업데이트합니다.

D. 사용자 정의 OpenSearch 플러그인을 사용하여 Amazon DynamoDB 테이블의 데이터를 동기화합니다.

A. 데이터 불균형을 해결하기 위해 작업자를 수직으로 확장합니다.

B. Spark UI 및 AWS Glue 메트릭을 사용하여 Spark 실행자의 데이터 왜곡을 모니터링합니다.

C. 데이터 불균형을 해결하기 위해 수평적으로 작업자 수를 확장합니다.

D. --write-shuffle-files-to-s3 작업 매개변수를 활성화합니다. 솔팅 기법을 사용하세요.

E. Amazon CloudWatch의 오류 로그를 사용하여 데이터 왜곡을 모니터링합니다.