무료 온라인 액세스 Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2026-05-21.q127 모의 시험 (Page 14)

Data-Engineer-Associate-KR 문제 61

한 회사가 Account_A라는 AWS 계정의 eu-east-1 Region에 있는 Amazon RDS for PostgreSQL DB 인스턴스에서 데이터를 마이그레이션하려고 합니다. 이 회사는 Account_B라는 AWS 계정의 eu-west-1 Region에 있는 Amazon Redshift 클러스터로 데이터를 마이그레이션합니다.
어떤 솔루션을 사용하면 AWS Database Migration Service(AWS DMS)가 두 데이터 저장소 간에 데이터를 복제할 수 있을까요?

A. eu-west-1의 Account_B에 AWS DMS 복제 인스턴스를 설정합니다.

B. eu-east-1의 Account_B에 AWS DMS 복제 인스턴스를 설정합니다.

C. eu-west-1의 새 AWS 계정에 AWS DMS 복제 인스턴스를 설정합니다.

D. eu-east-1의 Account_A에 AWS DMS 복제 인스턴스를 설정합니다.

Data-Engineer-Associate-KR 문제 62

호텔 관리 회사는 각 호텔로부터 매일 데이터 파일을 수신합니다. 이 회사는 해당 데이터를 AWS에 업로드하고자 하며, Amazon Athena를 사용하여 파일에 접근할 계획입니다. 또한, 파일이 실수로 삭제되는 것을 방지해야 합니다. 이를 위해 온프레미스 서버에 애플리케이션을 개발하여 파일을 완전 관리형 AWS 수집 서비스로 자동 전송할 예정입니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A. AWS DataSync를 사용하여 온프레미스 서버의 데이터를 Amazon Elastic File System(Amazon EFS)으로 복제합니다. AWS Backup에서 자동 백업을 구성합니다.

B. 온프레미스 서버의 Amazon Kinesis Agent를 사용하여 데이터를 Amazon Data Firehose로 전송합니다. 버전 관리가 활성화된 Amazon S3 버킷에 데이터를 저장합니다.

C. AWS Glue 작업을 사용하여 온프레미스 서버의 데이터를 Amazon RDS로 수집합니다. 데이터 보호를 위해 자동 백업을 활성화합니다.

D. 온프레미스 서버에서 자체 관리형 Apache Kafka 에이전트를 사용하여 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK)로 데이터를 스트리밍합니다. 데이터는 버전 관리가 활성화된 Amazon S3 버킷에 저장합니다.

Data-Engineer-Associate-KR 문제 63

한 회사가 AWS Step Functions를 사용하여 AWS Lambda 함수와 AWS Glue 작업을 오케스트레이션하는 데이터 파이프라인을 운영하고 있습니다. Lambda 함수와 AWS Glue 작업은 여러 Amazon RDS 데이터베이스에 액세스해야 합니다. Lambda 함수와 AWS Glue 작업은 이미 RDS 데이터베이스를 호스팅하는 VPC에 액세스할 수 있습니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 가장 안전한 방식으로 충족할까요?

A. 회사 AWS 계정의 루트 사용자를 사용하여 RDS 데이터베이스에 대한 장기 액세스 키를 생성합니다. Lambda 함수 및 AWS Glue 작업에 액세스 키를 프로그래밍 방식으로 포함합니다.
90일마다 새로운 키를 생성하세요.

B. RDS 데이터베이스에 접근할 수 있는 권한을 가진 IAM 역할을 생성합니다. Lambda 함수 및 AWS Glue 작업에 대해 RDS 데이터베이스에 접근할 수 있는 권한이 있는 IAM 역할을 수임할 수 있는 권한을 가진 두 번째 IAM 역할을 생성합니다.

C. RDS 데이터베이스에 액세스할 수 있는 권한과 자격 증명을 가진 IAM 역할을 수임할 수 있는 IAM 사용자를 생성합니다. 각 Lambda 함수 및 AWS Glue 작업에 해당 IAM 사용자를 할당합니다.

D. Lambda 함수와 AWS Glue 작업, 그리고 RDS 데이터베이스 간에 JDBC(Java Database Connectivity) 연결을 생성합니다. 연결 문자열에 필요한 자격 증명을 포함하세요.

Data-Engineer-Associate-KR 문제 64

한 제조 회사는 운영 효율성을 모니터링하고 향상시키기 위해 공장 현장에서 센서 데이터를 수집합니다. 이 회사는 Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 센서가 수집하는 데이터를 데이터 스트림에 게시합니다. 그런 다음 Amazon Kinesis Data Firehose가 Amazon S3 버킷에 데이터를 씁니다.
회사는 제조 시설의 대형 화면에 운영 효율성을 실시간으로 표시해야 합니다.
가장 낮은 대기 시간으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A. Apache Flink용 Amazon Managed Service(이전의 Amazon Kinesis Data Analytics)를 사용하여 센서 데이터를 처리합니다. Apache Flink용 커넥터를 사용하여 Amazon Timestream 데이터베이스에 데이터를 씁니다. Timestream 데이터베이스를 소스로 사용하여 Grafana 대시보드를 생성합니다.

B. 새 객체가 생성되면 AWS Lambda 함수에 알림을 보내도록 S3 버킷을 구성합니다. Lambda 함수를 사용하여 Amazon Aurora에 데이터를 게시합니다. Aurora를 소스로 사용하여 Amazon QuickSight 대시보드를 생성하십시오.

C. Apache Flink용 Amazon Managed Service(이전의 Amazon Kinesis Data Analytics)를 사용하여 센서 데이터를 처리합니다. 새로운 Data Firehose 전송 스트림을 생성하여 Amazon Timestream 데이터베이스에 직접 데이터를 게시합니다. Timestream 데이터베이스를 소스로 사용하여 Amazon QuickSight 대시보드를 생성합니다.

D. AWS Glue 북마크를 사용하여 S3 버킷에서 센서 데이터를 실시간으로 읽습니다. Amazon Timestream 데이터베이스에 데이터를 게시합니다. Timestream 데이터베이스를 소스로 사용하여 Grafana 대시보드를 생성합니다.

정답: C

This solution will meet the requirements with the lowest latency because it uses Amazon Managed Service for Apache Flink to process the sensor data in real time and write it to Amazon Timestream, a fast, scalable, and serverless time series database. Amazon Timestream is optimized for storing and analyzing time series data, such as sensor data, and can handle trillions of events per day with millisecond latency. By using Amazon Timestream as a source, you can create an Amazon QuickSight dashboard that displays a real-time view of operational efficiency on a large screen in the manufacturing facility. Amazon QuickSight is a fully managed business intelligence service that can connect to various data sources, including Amazon Timestream, and provide interactive visualizations and insights123.
The other options are not optimal for the following reasons:
A). Use Amazon Managed Service for Apache Flink (previously known as Amazon Kinesis Data Analytics) to process the sensor data. Use a connector for Apache Flink to write data to an Amazon Timestream database.
Use the Timestream database as a source to create a Grafana dashboard. This option is similar to option C, but it uses Grafana instead of Amazon QuickSight to create the dashboard. Grafana is an open source visualization tool that can also connect to Amazon Timestream, but it requires additional steps to set up and configure, such as deploying a Grafana server on Amazon EC2, installing the Amazon Timestream plugin, and creating an IAM role for Grafana to access Timestream. These steps can increase the latency and complexity of the solution.
B). Configure the S3 bucket to send a notification to an AWS Lambda function when any new object is created. Use the Lambda function to publish the data to Amazon Aurora. Use Aurora as a source to create an Amazon QuickSight dashboard. This option is not suitable for displaying a real-time view of operational efficiency, as it introduces unnecessary delays and costs in the data pipeline. First, the sensor data is written to an S3 bucket by Amazon Kinesis Data Firehose, which can have a buffering interval of up to 900 seconds.
Then, the S3 bucket sends a notification to a Lambda function, which can incur additional invocation and execution time. Finally, the Lambda function publishes the data to Amazon Aurora, a relational database that is not optimized for time series data and can have higher storage and performance costs than Amazon Timestream .
D). Use AWS Glue bookmarks to read sensor data from the S3 bucket in real time. Publish the data to an Amazon Timestream database. Use the Timestream database as a source to create a Grafana dashboard. This option is also not suitable for displaying a real-time view of operational efficiency, as it uses AWS Glue bookmarks to read sensor data from the S3 bucket. AWS Glue bookmarks are a feature that helps AWS Glue jobs and crawlers keep track of the data that has already been processed, so that they can resume from where they left off. However, AWS Glue jobs and crawlers are not designed for real-time data processing, as they can have a minimum frequency of 5 minutes and a variable start-up time. Moreover, this option also uses Grafana instead of Amazon QuickSight to create the dashboard, which can increase the latency and complexity of the solution .
1: Amazon Managed Streaming for Apache Flink
2: Amazon Timestream
3: Amazon QuickSight
Analyze data in Amazon Timestream using Grafana
Amazon Kinesis Data Firehose
Amazon Aurora
AWS Glue Bookmarks
AWS Glue Job and Crawler Scheduling

Data-Engineer-Associate-KR 문제 65

데이터 엔지니어는 Amazon S3에서 읽고 Amazon Redshift에 쓰는 AWS Glue 작업을 디버깅해야 합니다.
데이터 엔지니어가 AWS Glue 작업에 대한 북마크 기능을 활성화했습니다. 데이터 엔지니어가 AWS Glue 작업에 대한 최대 동시성을 1로 설정했습니다.
AWS Glue 작업이 Amazon Redshift에 출력을 성공적으로 쓰고 있습니다. 그러나 AWS Glue 작업의 이전 실행 중에 로드된 Amazon S3 파일은 후속 실행에서 다시 처리되고 있습니다.
AWS Glue 작업에서 파일을 다시 처리하는 이유는 무엇일까요?

A. AWS Glue 작업에는 북마크가 제대로 작동하는 데 필요한 s3:GetObjectAcl 권한이 없습니다.

B. AWS Glue 작업의 최대 동시성은 1로 설정됩니다.

C. 데이터 엔지니어가 Glue 작업에 대해 이전 버전의 AWS Glue를 잘못 지정했습니다.

D. AWS Glue 작업에는 필수 커밋 문이 없습니다.

다른 버전: 397Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2026-05-29.q121; 413Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2026-05-19.q119; 474Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2026-04-11.q93; 696Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2026-04-01.q89; 283Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2026-03-30.q96; 333Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2026-03-21.q85; 715Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2026-02-07.q109; 984Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2025-03-07.q62; 465Amazon.Data-Engineer-Associate-KR.v2025-03-03.q61

최근 업로드: 108Microsoft.AZ-500-KR.v2026-06-04.q213; 110Microsoft.DP-600-KR.v2026-06-04.q98; 105Microsoft.AZ-204-KR.v2026-06-04.q237; 136Microsoft.PL-600-KR.v2026-06-04.q112; 190Microsoft.SC-300-KR.v2026-06-03.q151; 153Microsoft.DP-600-KR.v2026-06-03.q70; 869PMI.PMP-KR.v2026-06-01.q1069; 228Microsoft.MS-102-KR.v2026-06-01.q252; 210Amazon.DOP-C02-KR.v2026-06-01.q207; 159Microsoft.AZ-104-KR.v2026-06-01.q197