무료 온라인 액세스 Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2026-05-19.q119 모의 시험 (Page 21)

Data-Engineer-Associate-KR 문제 96

회사는 Amazon EC2 인스턴스에서 애플리케이션을 호스팅합니다. 회사는 고객이 관리하는 AWS 인프라와 안전하게 통신하기 위해 전송 중인 데이터를 암호화하는 SSL/TLS 연결을 사용해야 합니다.
데이터 엔지니어는 디지털 인증서의 생성, 배포 및 순환을 간소화하는 솔루션을 구현해야 합니다. 솔루션은 SSL/TLS 인증서를 자동으로 갱신하고 배포해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A. EC2 인스턴스에 자체 관리형 인증서를 저장합니다.

B. AWS Certificate Manager(ACM)를 사용하세요.

C. AWS Secrets Manager에서 사용자 정의 자동화 스크립트를 구현합니다.

D. Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS) Service Connect를 사용하세요.

Data-Engineer-Associate-KR 문제 97

한 회사가 중앙 거버넌스 계정이 있는 데이터 메시를 구현합니다. 회사는 거버넌스 계정의 모든 데이터를 카탈로그화해야 합니다. 거버넌스 계정은 AWS Lake Formation을 사용하여 데이터를 중앙에서 공유하고 액세스 권한을 부여합니다.
이 회사는 Amazon Redshift Serverless 테이블 그룹을 포함하는 새로운 데이터 제품을 만들었습니다. 데이터 엔지니어는 마케팅 팀과 데이터 제품을 공유해야 합니다. 마케팅 팀은 열의 하위 집합에만 액세스할 수 있어야 합니다. 데이터 엔지니어는 동일한 데이터 제품을 규정 준수 팀과 공유해야 합니다.
규정 준수 팀은 마케팅 팀이 액세스해야 하는 것과 다른 하위 집합의 열에 액세스해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하기 위해 데이터 엔지니어는 어떤 단계 조합을 취해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

A. 공유해야 하는 테이블의 뷰를 만듭니다. 필요한 열만 포함합니다.

B. 공유해야 하는 테이블이 포함된 Amazon Redshift 데이터를 생성합니다.

C. 마케팅팀 계정에서 Amazon Redshift 관리형 VPC 엔드포인트를 만듭니다. 마케팅팀에 뷰에 대한 액세스 권한을 부여합니다.

D. Amazon Redshift 데이터 공유를 거버넌스 계정의 Lake Formation 카탈로그에 공유합니다.

E. 마케팅 팀 계정의 Amazon Redshift Serverless 작업 그룹에 Amazon Redshift 데이터 공유를 공유합니다.

Data-Engineer-Associate-KR 문제 98

한 회사가 Amazon Kinesis Data Firehose를 사용하여 Amazon S3에 데이터를 저장할 계획입니다. 소스 데이터는 2MB csv 파일로 구성되어 있습니다. 회사는 .csv 파일을 JSON 형식으로 변환해야 합니다. 회사는 파일을 Apache Parquet 형식으로 저장해야 합니다.
가장 적은 개발 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션은 무엇일까요?

A. Kinesis Data Firehose를 사용하여 csv 파일을 JSON으로 변환합니다. AWS Lambda 함수를 사용하여 파일을 Parquet 형식으로 저장합니다.

B. Kinesis Data Firehose를 사용하여 csv 파일을 JSON으로 변환하고 해당 파일을 Parquet 형식으로 저장합니다.

C. Kinesis Data Firehose를 사용하여 AWS Lambda 함수를 호출하고, 이 함수는 .csv 파일을 JSON으로 변환하고 해당 파일을 Parquet 형식으로 저장합니다.

D. Kinesis Data Firehose를 사용하여 .csv 파일을 JSON으로 변환하는 AWS Lambda 함수를 호출합니다. Kinesis Data Firehose를 사용하여 파일을 Parquet 형식으로 저장합니다.

Data-Engineer-Associate-KR 문제 99

어떤 회사는 제3자로부터 온 고객 데이터를 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스에 로드해야 합니다. 이 회사는 주문 데이터와 제품 데이터를 동일한 데이터 웨어하우스에 저장합니다. 이 회사는 결합된 데이터 세트를 사용하여 잠재적 신규 고객을 식별하려고 합니다.
데이터 엔지니어는 소스 데이터의 필드 중 하나에 JSON 형식의 값이 포함되어 있음을 발견했습니다.
데이터 엔지니어는 최소한의 노력으로 JSON 데이터를 데이터 웨어하우스에 로드하려면 어떻게 해야 할까요?

A. SUPER 데이터 유형을 사용하여 Amazon Redshift 테이블에 데이터를 저장합니다.

B. AWS Glue를 사용하여 JSON 데이터를 평면화하고 Amazon Redshift 테이블에 수집합니다.

C. Amazon S3를 사용하여 JSON 데이터를 저장합니다. Amazon Athena를 사용하여 데이터를 쿼리합니다.

D. AWS Lambda 함수를 사용하여 JSON 데이터를 평면화합니다. Amazon S3에 데이터를 저장합니다.

Data-Engineer-Associate-KR 문제 100

회사에서 온프레미스 워크로드를 AWS로 마이그레이션하고 있습니다. 회사는 전반적인 운영 오버헤드를 줄이고 싶어합니다. 또한 회사는 서버리스 옵션도 살펴보고 싶어합니다.
회사의 현재 워크로드는 Apache Pig, Apache Oozie, Apache Spark, Apache Hbase 및 Apache Flink를 사용합니다. 온프레미스 워크로드는 페타바이트 규모의 데이터를 몇 초 만에 처리합니다. 회사는 AWS로 마이그레이션한 후에도 유사하거나 더 나은 성능을 유지해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 ETL(추출, 변환 및 로드) 서비스는 무엇입니까?

A. AWS Glue

B. Amazon EMR

C. AWS 람다

D. Amazon Redshift

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