무료 온라인 액세스 Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2026-05-19.q119 모의 시험 (Page 14)

Data-Engineer-Associate-KR 문제 61

한 회사는 S3 Standard 스토리지 클래스의 수천 개의 Amazon S3 버킷에 페타바이트 규모의 데이터를 저장합니다. 데이터는 예측할 수 없고 가변적인 데이터 액세스 패턴을 갖는 분석 워크로드를 지원합니다.
회사는 몇 달 동안 일부 데이터에 액세스하지 않습니다. 그러나 회사는 밀리초 이내에 모든 데이터를 검색할 수 있어야 합니다. 회사는 S3 스토리지 비용을 최적화해야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A. S3 Storage Lens 표준 지표를 사용하여 객체를 보다 비용 최적화된 스토리지 클래스로 이동할 시기를 결정합니다. S3 버킷에 대한 S3 수명 주기 정책을 생성하여 객체를 비용 최적화된 스토리지 클래스로 이동합니다. 앞으로도 S3 수명 주기 정책을 계속해서 개선하여 스토리지 비용을 최적화하세요.

B. S3 Storage Lens 활동 지표를 사용하여 회사가 자주 액세스하지 않는 S3 버킷을 식별합니다.
데이터 기간에 따라 S3 Standard에서 S3 Standard-Infrequent Access(S3 Standard-IA) 및 S3 Glacier 스토리지 클래스로 객체를 이동하도록 S3 수명 주기 규칙을 구성합니다.

C. S3 Intelligent-Tiering을 사용합니다. Deep Archive Access 계층을 활성화합니다.

D. S3 Intelligent-Tiering을 사용합니다. 기본 액세스 계층을 사용합니다.

Data-Engineer-Associate-KR 문제 62

한 회사에서는 AWS Glue 작업을 사용하여 여러 데이터 파이프라인을 구현합니다. 이 파이프라인은 회사에 매우 중요합니다.
회사는 파이프라인에 문제가 생기면 이해관계자에게 경고하는 모니터링 메커니즘을 구현해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A. AWS Glue 작업 실패 이벤트와 일치하는 Amazon EventBridge 규칙을 생성합니다. 이벤트를 처리할 AWS Lambda 함수를 지정하도록 규칙을 구성합니다. Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제로 알림을 전송하도록 함수를 구성합니다.

B. AWS Glue 작업에 대한 Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹을 구성합니다. 로그 그룹의 새 로그 생성 이벤트와 일치하는 Amazon EventBridge 규칙을 생성합니다. AWS Glue 작업 실패 로그가 있는 경우 로그를 읽고 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제로 알림을 전송하는 AWS Lambda 함수를 대상으로 규칙을 구성합니다.

C. AWS Glue 작업 실패 이벤트와 일치하는 Amazon EventBridge 규칙을 생성합니다. EventBridge 규칙을 기반으로 Amazon CloudWatch 지표를 정의합니다. 해당 지표를 기반으로 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제로 알림을 전송하는 CloudWatch 경보를 설정합니다.

D. AWS Glue 작업에 대한 Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹을 구성합니다. 로그 그룹의 새 로그 생성 이벤트와 일치하는 Amazon EventBridge 규칙을 생성합니다. Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제로 알림을 전송하도록 규칙을 구성합니다.

Data-Engineer-Associate-KR 문제 63

한 회사가 직원 데이터를 Amazon Redshift에 저장합니다. Employee라는 테이블은 Region ID, Department ID, Role ID라는 열을 복합 정렬 키로 사용합니다. 테이블의 복합 정렬 키를 사용하여 쿼리 속도를 가장 많이 높이는 쿼리는 무엇입니까? (두 가지를 선택하세요.)

A. 지역 ID='북미'인 직원에서 *를 선택하세요.

B. 지역 ID='북미'이고 부서 ID=20인 직원에서 *를 선택하세요.

C. 부서 ID=20이고 지역 ID='북미'인 직원에서 *를 선택하세요.

D. 역할 ID=50인 직원을 선택하세요.

E. 지역 ID='북미'이고 역할 ID=50인 직원에서 *를 선택하세요.

정답: B,C

In Amazon Redshift, a compound sort key is designed to optimize the performance of queries that use filtering and join conditions on the columns in the sort key. A compound sort key orders the data based on the first column, followed by the second, and so on. In the scenario given, the compound sort key consists of Region ID, Department ID, and Role ID. Therefore, queries that filter on the leading columns of the sort key are more likely to benefit from this order.
* Option B: "Select * from Employee where Region ID='North America' and Department ID=20;" This query will perform well because it uses both the Region ID and Department ID, which are the first two columns of the compound sort key. The order of the columns in the WHERE clause matches the order in the sort key, thus allowing the query to scan fewer rows and improve performance.
* Option C: "Select * from Employee where Department ID=20 and Region ID='North America';" This query also benefits from the compound sort key because it includes both Region ID and Department ID, which are the first two columns in the sort key. Although the order in the WHERE clause does not match exactly, Amazon Redshift will still leverage the sort key to reduce the amount of data scanned, improving query speed.
* Options A, D, and E are less optimal because they do not utilize the sort key as effectively:
* Option A only filters by the Region ID, which may still use the sort key but does not take full advantage of the compound nature.
* Option D uses only Role ID, the last column in the compound sort key, which will not benefit much from sorting since it is the third key in the sort order.
* Option E filters on Region ID and Role ID but skips the Department ID column, making it less efficient for the compound sort key.
References:
Amazon Redshift Documentation - Sorting Data
AWS Certified Data Analytics Study Guide
AWS Certification - Data Engineer Associate Exam Guide

Data-Engineer-Associate-KR 문제 64

한 회사에 Amazon RDS 인스턴스, AWS Glue 작업, 그리고 Amazon S3 버킷을 사용하는 데이터 파이프라인이 있습니다. RDS 인스턴스와 AWS Glue 작업은 VPC의 프라이빗 서브넷과 동일한 보안 그룹에서 실행됩니다.
사용자가 보안 그룹을 변경하여 AWS Glue 작업이 RDS 인스턴스에 연결되지 않도록 했습니다. 변경 후 보안 그룹에는 특정 IP 주소에서 들어오는 SSH 트래픽을 허용하는 단일 규칙이 포함됩니다.
회사는 연결 문제를 해결해야 합니다.
어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족시킬까요?

A. 모든 TCP 포트에서 모든 TCP 트래픽을 허용하는 인바운드 규칙을 추가합니다. RDS 인스턴스의 DNS 이름을 소스로 설정합니다.

B. 모든 UDP 포트에서 모든 TCP 트래픽을 허용하는 인바운드 규칙을 추가합니다. RDS 인스턴스의 개인 IP 주소를 소스로 설정합니다.

C. 모든 TCP 포트에서 모든 TCP 트래픽을 허용하는 인바운드 규칙을 추가합니다. 보안 그룹을 소스로 설정합니다.

D. 기존 SSH 규칙의 소스를 RDS 인스턴스의 개인 IP 주소로 바꿉니다. 인바운드 SSH 규칙과 동일한 소스, 대상 및 프로토콜을 사용하여 아웃바운드 규칙을 만듭니다.

Data-Engineer-Associate-KR 문제 65

회사에는 Amazon S3 버킷에 저장된 데이터 세트를 사용하는 여러 애플리케이션이 있습니다. 회사에는 개인 식별 정보(PII)가 포함된 데이터 세트를 생성하는 전자 상거래 애플리케이션이 있습니다.
회사에는 PII에 액세스할 필요가 없는 내부 분석 애플리케이션이 있습니다.
규정을 준수하기 위해 회사는 PII를 불필요하게 공유해서는 안 됩니다. 데이터 엔지니어는 데이터 세트에 액세스하는 각 애플리케이션의 요구 사항에 따라 PII를 동적으로 수정하는 솔루션을 구현해야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A. S3 버킷 정책을 생성하여 각 애플리케이션의 액세스를 제한합니다. 데이터세트의 복사본을 여러 개 만듭니다.
각 데이터 세트 복사본에 복사본에 액세스하는 애플리케이션의 요구 사항에 맞는 적절한 수준의 수정을 제공합니다.

B. S3 객체 Lambda 엔드포인트를 생성합니다. S3 객체 Lambda 엔드포인트를 사용하여 S3 버킷에서 데이터를 읽습니다. S3 객체 Lambda 함수 내에서 수정 논리를 구현하여 데이터에 액세스하는 각 애플리케이션의 요구 사항에 따라 PII를 동적으로 수정합니다.

C. AWS Glue를 사용하여 각 애플리케이션의 데이터를 변환합니다. 데이터세트의 복사본을 여러 개 만듭니다. 각 데이터 세트 복사본에 복사본에 액세스하는 애플리케이션의 요구 사항에 맞는 적절한 수준의 수정을 제공합니다.

D. 사용자 지정 권한 부여자가 있는 API 게이트웨이 엔드포인트를 생성합니다. API 게이트웨이 엔드포인트를 사용하여 S3 버킷에서 데이터를 읽습니다. 데이터에 액세스하는 각 애플리케이션의 요구 사항에 따라 PII를 동적으로 수정하는 REST API 호출을 시작합니다.

정답: B

Option B is the best solution to meet the requirements with the least operational overhead because S3 Object Lambda is a feature that allows you to add your own code to process data retrieved from S3 before returning it to an application. S3 Object Lambda works with S3 GET requests and can modify both the object metadata and the object data. By using S3 Object Lambda, you can implement redaction logic within an S3 Object Lambda function to dynamically redact PII based on the needs of each application that accesses the data. This way, you can avoid creating and maintaining multiple copies of the dataset with different levels of redaction.
Option A is not a good solution because it involves creating and managing multiple copies of the dataset with different levels of redaction for each application. This option adds complexity and storage cost to the data protection process and requires additional resources and configuration. Moreover, S3 bucket policies cannot enforce fine-grained data access control at the row and column level, so they are not sufficient to redact PII.
Option C is not a good solution because it involves using AWS Glue to transform the data for each application. AWS Glue is a fully managed service that can extract, transform, and load (ETL) data from various sources to various destinations, including S3. AWS Glue can also convert data to different formats, such as Parquet, which is a columnar storage format that is optimized for analytics. However, in this scenario, using AWS Glue to redact PII is not the best option because it requires creating and maintaining multiple copies of the dataset with different levels of redaction for each application. This option also adds extra time and cost to the data protection process and requires additional resources and configuration.
Option D is not a good solution because it involves creating and configuring an API Gateway endpoint that has custom authorizers. API Gateway is a service that allows you to create, publish, maintain, monitor, and secure APIs at any scale. API Gateway can also integrate with other AWS services, such as Lambda, to provide custom logic for processing requests. However, in this scenario, using API Gateway to redact PII is not the best option because it requires writing and maintaining custom code and configuration for the API endpoint, the custom authorizers, and the REST API call. This option also adds complexity and latency to the data protection process and requires additional resources and configuration.
AWS Certified Data Engineer - Associate DEA-C01 Complete Study Guide
Introducing Amazon S3 Object Lambda - Use Your Code to Process Data as It Is Being Retrieved from S3 Using Bucket Policies and User Policies - Amazon Simple Storage Service AWS Glue Documentation What is Amazon API Gateway? - Amazon API Gateway

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