무료 온라인 액세스 Amazon.SAP-C01.v2023-02-07.q226 모의 시험 (Page 7)

SAP-C01 문제 26

회사에는 각각 약 20바이트 크기(예측당 20GB)인 10억 개의 고유 위치에 대한 출력 해상도로 15분마다 업데이트되는 일기 예보를 생성하는 애플리케이션이 있습니다. 매시간 예측 데이터는 전 세계적으로 약 500만 번(초당 1,400개 요청)에 액세스하고 기상 이벤트 중에는 최대 10배 더 많이 액세스합니다. 업데이트할 때마다 예측 데이터를 덮어씁니다. 현재 일기 예보 애플리케이션의 사용자는 각 요청에 대해 2초 이내에 쿼리에 대한 응답이 반환될 것으로 기대합니다.
어떤 디자인이 필요한 요청 속도와 응답 시간을 충족합니까?

A. Amazon ES 클러스터에 예측 위치를 저장합니다. 쿼리에 응답하는 AWS Lambda 함수를 오리진으로 사용하여 Amazon API Gateway 엔드포인트를 대상으로 하는 Amazon CloudFront 배포를 사용합니다.
15분 동안 설정된 캐시 제어 제한 시간으로 API 게이트웨이 단계에서 API 캐싱을 활성화합니다.

B. Amazon S3에 예측 위치를 개별 객체로 저장합니다. Auto Scaling EC2 인스턴스 집합의 Elastic Load Balancing 그룹을 대상으로 하는 Amazon CloudFront 배포를 생성하여 S3 객체의 오리진을 쿼리합니다. CloudFront 배포에서 15분 동안 캐시 제어 제한 시간을 설정합니다.

C. 예측 위치를 Amazon EFS 볼륨에 저장합니다. Amazon EFS 볼륨을 탑재한 Amazon EC2 인스턴스의 Auto Scaling 집합의 Elastic Load Balancing 그룹을 대상으로 하는 Amazon CloudFront 배포를 생성합니다. CloudFront 배포에서 15분 동안 설정된 캐시 제어 제한 시간을 설정합니다.

D. Amazon ES 클러스터에 예측 위치를 저장합니다. 쿼리에 응답하는 AWS Lambda 함수가 있는 API Gateway 엔드포인트를 대상으로 하는 Amazon CloudFront 배포를 오리진으로 사용합니다. 15분 동안 엣지 로케이션에서 로컬로 데이터를 캐시하는 Amazon Lambda@Edge 함수를 생성합니다.

SAP-C01 문제 27

회사에 퍼블릭 서브넷과 pnvate 서브넷으로 분할된 Amazon VPC가 있습니다. 웹 애플리케이션은 Amazon VPC에서 실행됩니다. 각 서브넷에는 자체 NACL이 있습니다. 퍼블릭 서브넷에는 10.0.0 0/24의 CIDR이 있습니다. Application Load Balancer는 퍼블릭 서브넷에 배포됩니다. 프라이빗 서브넷에는 10.0.1.0/24의 CIDR이 있습니다. 포트 80에서 웹 서버를 실행하는 Amazon EC2 인스턴스는 프라이빗 서브넷으로 시작됩니다.
Application Load Balancer가 웹 애플리케이션에 액세스하는 데 필요한 네트워크 트래픽만 퍼블릭 서브넷과 프라이빗 서브넷 간에 이동할 수 있습니다.
프라이빗 서브넷의 NACL이 요구 사항을 충족하도록 하려면 어떤 규칙 모음을 작성해야 합니까? (2개를 선택하십시오.)

A. 소스 0.0 0.0/0에서 포트 80에 대한 인바운드 규칙

B. 대상 10.0.0.0/24에 대한 포트 1024~65535에 대한 아웃바운드 규칙

C. 대상 10.0.0.0/24에 대한 포트 80에 대한 아웃바운드 규칙

D. 소스 10.0 0 0/24에서 포트 80에 대한 인바운드 규칙

E. 대상 0.0.0.0/0에 대한 포트 80에 대한 아웃바운드 규칙

SAP-C01 문제 28

금융 회사는 Amazon EC2 인스턴스에서 실행되는 고성능 컴퓨팅 클러스터를 사용하여 시장 시뮬레이션을 수행하고 있습니다. 인스턴스가 시작되면 DNS 레코드를 Amazon Route 53 프라이빗 호스팅 영역에 생성해야 합니다. DNS 레코드는 인스턴스가 종료된 후에 제거해야 합니다.
현재 이 회사는 Amazon CtoudWatch Events와 AWS Lambda를 조합하여 DNS 레코드를 생성하고 있습니다. 이 솔루션은 소규모 클러스터 테스트에서는 잘 작동했지만 수천 개의 인스턴스가 포함된 클러스터를 사용하는 프로덕션에서는 Lambda 로그에 다음 오류가 표시됩니다.
HTTP 400 오류(잘못된 요청).
응답 헤더에는 값이 "Throttling"인 상태 코드 요소와 값이 "Rate 초과됨"인 상태 메시지 요소도 포함되어 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Solutions Architect는 어떤 단계 조합을 취해야 합니까? (3개 선택)

A. Amazon SOS FIFO 대기열을 구성하고 이 대기열을 대상으로 사용하도록 CloudWatch Events 규칙을 구성합니다. CloudWatch 이벤트 규칙에서 Lambda 대상 제거

B. Amazon Kinesis 데이터 스트림에서 데이터를 읽도록 Lambda 함수를 구성하고 배치 창을 5분으로 구성합니다. Kinesis 데이터 스트림에서 읽은 모든 레코드를 사용하여 Amazon Route 53에 대한 단일 API 호출을 수행하도록 함수를 수정합니다.

C. Amazon SQS 대기열에서 메시지를 검색하도록 Lambda 함수 구성 최대 10개의 메시지를 검색하도록 Lambda 함수를 수정한 다음 Amazon Route 53 API 호출 유형별로 메시지를 일괄 처리하고 제출 API 성공 후 SQS 대기열에서 메시지 삭제 전화.

D. Amazon Kinesis 데이터 스트림을 구성하고 이 대기열을 대상으로 사용하도록 CloudWatch Events 규칙을 구성합니다. CloudWatch Events 규칙에서 Lambda 대상을 제거합니다.

E. Amazon SQS 표준 대기열을 구성하고 이 대기열을 대상으로 사용하도록 기존 CloudWatch 이벤트 규칙을 구성합니다. CloudWatch 이벤트 규칙에서 Lambda 대상을 제거합니다.

F. 클러스터에서 사용하는 Auto Scaling 그룹에 대한 Amazon EC2 "인스턴스 시작 성공" 및 "인스턴스 종료 성공" 이벤트에서 트리거하도록 CloudWatch 이벤트 규칙을 업데이트합니다.

SAP-C01 문제 29

솔루션 설계자가 10TB PostgreSQL 데이터베이스를 PostgreSQL용 Amazon RDS로 마이그레이션하고 있습니다. 회사의 인터넷 링크는 Amazon VPC에서 VPN을 사용하는 50MB이며 Solutions Architect는 전환 전에 데이터를 마이그레이션하고 변경 사항을 동기화해야 합니다. 전환은 8일 이내에 이루어져야 합니다.
데이터베이스를 안전하고 안정적으로 마이그레이션하는 가장 간단한 방법은 무엇입니까?

A. AWS Snowball 디바이스를 주문하고 디바이스에 데이터베이스 덤프를 복사합니다. 데이터를 Amazon S3에 복사한 후 Amazon RDS 인스턴스로 가져옵니다. VPN을 통한 로그 전달을 설정하여 전환 전에 변경 사항을 동기화하십시오.

B. AWS Snowball 장치를 주문하고 AWS DMS를 사용하여 데이터베이스를 복사합니다. Amazon 3에서 데이터베이스를 사용할 수 있는 경우 AWS DMS를 사용하여 Amazon RDS에 로드하고 전환 전에 변경 사항을 동기화하도록 작업을 구성합니다.

C. AWS DMS 작업을 생성하여 온프레미스에서 AWS로 데이터를 지속적으로 복제합니다. 데이터가 동기화된 후 Amazon RDS로 전환합니다.

D. AWS Snowball 장치를 주문하고 AWS Schema Conversion Tool을 사용하여 데이터베이스를 복사합니다.
Amazon S3에서 데이터를 사용할 수 있으면 AWS DMS를 사용하여 Amazon RDS에 로드하고 전환 전에 변경 사항을 동기화하도록 작업을 구성합니다.

SAP-C01 문제 30

회사는 매일 100,000개의 소스에서 1,000만 개의 데이터 레코드를 꾸준히 수집합니다. 이러한 레코드는 Amazon RDS MySQL DB에 기록됩니다. 쿼리는 지난 30일 동안 데이터 원본의 일일 평균을 생성해야 합니다. 쓰기보다 읽기가 2배 많습니다. 수집된 데이터에 대한 쿼리는 한 번에 하나의 소스 ID에 대한 것입니다.
Solutions Architect는 이 솔루션의 안정성과 비용 효율성을 어떻게 향상시킬 수 있습니까?

A. 다중 AZ 모드에서 MySQL과 함께 Amazon Aurora를 사용합니다. 4개의 추가 읽기 전용 복제본을 사용합니다.

B. 소스 ID를 파티션 키로, 타임스탬프를 정렬 키로 사용하여 Amazon DynamoDB를 사용합니다. TTL(Time to Live)을 사용하여 30일 후에 데이터를 삭제합니다.

C. 소스 ID를 파티션 키로 사용하여 Amazon DynamoDB를 사용합니다. 매일 다른 테이블을 사용하십시오.

D. 30일의 보존 기간을 사용하여 Amazon Kinesis로 데이터를 수집합니다. 읽기 액세스를 위해 AWS Lambda를 사용하여 Amazon ElastiCache에 데이터 레코드를 씁니다.

다른 버전: 1654Amazon.SAP-C01.v2024-12-13.q339; 2496Amazon.SAP-C01.v2023-08-01.q127; 3228Amazon.SAP-C01.v2022-07-20.q261; 2256Amazon.SAP-C01.v2022-04-15.q135

최근 업로드: 119BCI.CBCI.v2026-07-25.q88; 122SAP.C_S4CS_2602.v2026-07-25.q29; 123PMI.PMI-ACP.v2026-07-25.q332; 122APMG-International.AgilePM-Practitioner.v2026-07-25.q93; 121Salesforce.Plat-Dev-201.v2026-07-25.q77; 132SAP.C-CE325-2601.v2026-07-24.q26; 132SAP.C_SAC.v2026-07-24.q41; 128LinuxFoundation.CCA.v2026-07-24.q63; 128SAP.E_ACTAI_2601.v2026-07-24.q13; 140Salesforce.B2B-Commerce-Developer.v2026-07-24.q111