A. VPC 내에서 Amazon S3에 대한 VPC 게이트웨이 엔드포인트를 구성합니다.

B. S3 버킷에 대한 객체를 공개하기 위한 버킷 정책을 생성합니다.

C. VPC에서 실행되는 애플리케이션 계층에만 액세스를 제한하는 버킷 정책을 만듭니다.

D. S3 액세스 정책이 있는 1AM 사용자를 생성하고 IAM 자격 증명을 EC2 인스턴스에 복사합니다.

E. NAT 인스턴스를 생성하고 EC2 인스턴스가 NAT 인스턴스를 사용하여 S3 버킷에 액세스하도록 합니다.

A. AWS Certificate Manager(ACM)에서 퍼블릭 SSL/TLS 인증서를 만듭니다. 인증서를 Amazon S3와 연결합니다. 각 S3 버킷에 대한 기본 암호화를 구성하여 AWS KMS 키(SSE-KMS)로 서버 측 암호화를 사용합니다. 규정 준수 팀을 할당하여 KMS 키를 관리합니다.

B. S3 버킷 정책에서 aws:SecureTransport 조건을 사용하여 HTTPS(TLS)를 통한 암호화된 연결만 허용합니다. 각 S3 버킷에 대한 기본 암호화를 구성하여 S3 관리 암호화 키(SSE-S3)를 사용하여 서버 측 암호화를 사용합니다. 규정 준수 팀을 지정하여 SSE-S3 키를 관리합니다.

C. S3 버킷 정책에서 aws:SecureTransport 조건을 사용하여 HTTPS(TLS)를 통한 암호화된 연결만 허용합니다. 각 S3 버킷에 대한 기본 암호화를 구성하여 AWS KMS 키(SSE-KMS)로 서버 측 암호화를 사용합니다. 규정 준수 팀을 할당하여 KMS 키를 관리합니다.

D. S3 버킷 정책에서 aws:SecureTransport 조건을 사용하여 HTTPS(TLS)를 통한 암호화된 연결만 허용합니다. Amazon Macie를 사용하여 Amazon S3에 저장된 민감한 데이터를 보호합니다. 규정 준수 팀을 할당하여 Macie를 관리합니다.

A. 여러 화자 인식을 위해 Amazon Recognition을 사용합니다. Amazon S3에 대본 파일을 저장합니다. 대본 파일 분석을 위해 머신 팀 모델을 사용합니다.

B. 여러 화자 인식을 위해 Amazon Transcribe를 사용합니다. 필사본 파일 분석가를 위해 Amazon Athena를 사용합니다.

C. 다중 화자 인식을 위해 Amazon Translate를 사용합니다. 대본 파일을 Amazon Redshift에 저장합니다. 대본 파일 분석을 위해 SQL 대기열을 사용합니다.

D. 다중 화자 인식을 위해 Amazon Recognition을 사용합니다. Amazon S3에 대본 파일을 저장합니다. 대본 파일 분석을 위해 Amazon Textract를 사용합니다.

A. Lambda 함수의 런타임 시간 초과 값을 15분으로 설정합니다.

B. S3 버킷 복제 정책 구성 나중에 처리할 수 있도록 S3 버킷에 문서 저장

C. 추가 Lambda 함수 배포 두 Lambda 함수 간에 문서 처리 부하 분산

D. Amazon Simple Queue Service(Amazon SOS) 대기열을 만듭니다. 대기열에 요청을 보냅니다. 대기열을 Lambda의 이벤트 소스로 구성합니다.

A. 다중 AZ 모드에서 Amazon RDS DB 인스턴스를 생성합니다.

B. Amazon RDS DB 인스턴스와 다른 가용성 영역에 하나 이상의 복제본을 생성합니다.

C. 동적 애플리케이션 부하를 처리하기 위해 인스턴스 기반 Docker 클러스터에서 Amazon EC2를 생성합니다.

D. 동적 애플리케이션 부하를 처리하기 위해 Fargate 시작 유형으로 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS) 클러스터를 생성합니다.

E. 동적 애플리케이션 부하를 처리하기 위해 Amazon EC2 시작 유형으로 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS) 클러스터를 생성합니다.