A. AWS 자격 증명을 Amazon S3 버킷에 저장합니다. EKS 컨테이너에 S3 버킷에 대한 액세스 권한을 부여하여 자격 증명을 검색합니다.

B. EKS 워커 노드에 IAM 역할을 연결합니다. IAM 역할에 DynamoDB에 대한 액세스 권한을 부여합니다. IAM 역할을 사용하여 IAM 역할 서비스 계정(IRSA) 기능을 설정합니다.

C. DynamoDB 테이블에 액세스할 수 있는 액세스 키가 있는 IAM 사용자를 만듭니다. EKS 컨테이너의 환경 변수를 사용하여 IAM 사용자 액세스 키 데이터를 저장합니다.

D. DynamoDB 테이블에 액세스할 수 있는 액세스 키가 있는 IAM 사용자를 만듭니다. EKS 클러스터 노드의 볼륨에 마운트된 Kubernetes 비밀을 사용하여 사용자 액세스 키 데이터를 저장합니다.

A. Lambda 실행 역할에 추가 권한을 추가합니다.

B. Lambda 함수 코드에서 로그 레벨을 ERROR로 설정합니다.

C. Lambda 함수가 JSON 로그 형식을 사용하도록 구성합니다.

D. Lambda 함수가 사용자 지정 로그 그룹으로 로그를 전송하도록 구성합니다.

A. Step Functions 상태 머신이 실행을 마치면 Amazon S3 버킷에 알림을 저장하도록 구성합니다. S3 버킷에서 S3 이벤트 알림을 활성화합니다.

B. 상태 머신 실행이 완료되면 Amazon S3 버킷에 알림을 저장하도록 AWS Lambda 함수를 구성합니다. S3 버킷에서 S3 이벤트 알림을 활성화합니다.

C. AWS CloudTrail을 사용하여 상태 머신이 실행에 실패하거나 성공할 때 알림을 보내는 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제에 메시지를 보냅니다.

D. 상태 머신의 실행 상태가 변경될 때 반응하도록 Amazon EventBridge 규칙을 구성합니다. 알림을 보내는 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제에 메시지를 보내도록 규칙을 구성합니다.

A. Amazon S3 버킷을 만듭니다. Amazon Redshift 클러스터에 대한 로깅을 활성화합니다. 로깅 구성에서 로그를 저장할 S3 버킷을 지정합니다.

B. Amazon Elastic File System(Amazon EFS) 파일 시스템을 만듭니다. Amazon Redshift 클러스터에 대한 로깅을 활성화합니다. EFS 파일 시스템에 로그를 씁니다.

C. Amazon Aurora MySQL 데이터베이스를 만듭니다. Amazon Redshift 클러스터에 대한 로깅을 활성화합니다. Aurora MySQL 데이터베이스의 테이블에 로그를 씁니다.

D. Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨을 생성합니다. Amazon Redshift 클러스터에 대한 로깅을 활성화합니다. EBS 볼륨에 로그를 씁니다.

A. 데이터 엔지니어의 IAM 사용자에게 AWSGlueServiceRole 관리형 정책을 추가합니다.

B. 신뢰 정책의 AWS Glue 및 SageMaker 서비스 주체에 대한 sts:AssumeRole 작업을 포함하는 데이터 엔지니어의 IAM 사용자에게 정책을 추가합니다.

C. 데이터 엔지니어의 IAM 사용자에게 AmazonSageMakerFullAccess 관리형 정책을 추가합니다.

D. 신뢰 정책에서 AWS Glue 및 SageMaker 서비스 주체에 대한 sts:AddAssociation 작업을 허용하는 정책을 데이터 엔지니어의 IAM 사용자에게 추가합니다.