Professional-Data-Engineer 문제 101
Wide & Deep Learning 모델에 대한 다음 설명 중 참인 것은 무엇입니까? (답을 2개 선택하세요.)
Professional-Data-Engineer 문제 102
사례 연구 1 - Flowlogistic
회사 개요
Flowlogistic은 선도적인 물류 및 공급망 제공업체입니다. 그들은 전 세계 기업이 자원을 관리하고 최종 목적지로 운송하도록 돕습니다. 이 회사는 철도, 트럭, 항공기 및 해양 운송을 포함하도록 제품을 확장하면서 빠르게 성장했습니다.
회사 배경
이 회사는 지역 트럭 회사로 시작하여 다른 물류 시장으로 확장했습니다.
인프라를 업데이트하지 않았기 때문에 주문 및 배송을 관리하고 추적하는 것이 병목 현상이 되었습니다. 운영을 개선하기 위해 Flowlogistic은 소포 수준에서 실시간으로 선적을 추적하는 독점 기술을 개발했습니다. 그러나 Apache Kafka를 기반으로 하는 기술 스택이 처리량을 지원할 수 없기 때문에 배포할 수 없습니다. 또한 Flowlogistic은 주문 및 배송을 추가로 분석하여 리소스를 가장 잘 배치하는 방법을 결정하고자 합니다.
솔루션 개념
Flowlogistic은 클라우드를 사용하여 두 가지 개념을 구현하려고 합니다.
* 화물의 위치를 알려주는 실시간 재고 추적 시스템에서 자체 기술을 사용
* 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 포함하는 모든 주문 및 배송 로그에 대한 분석을 수행하여 리소스를 가장 잘 배치하는 방법, 정보를 확장할 시장을 결정합니다. 또한 예측 분석을 사용하여 배송이 지연될 시기를 조기에 파악하고자 합니다.
기존 기술 환경
Flowlogistic 아키텍처는 단일 데이터 센터에 상주합니다.
* 데이터베이스
2개의 클러스터에 있는 8개의 물리적 서버
- SQL Server - 사용자 데이터, 인벤토리, 정적 데이터
물리적 서버 3대
- Cassandra - 메타데이터, 메시지 추적
10 Kafka 서버 - 추적 메시지 집계 및 배치 삽입
* 애플리케이션 서버 - 고객 프런트엔드, 주문/통관용 미들웨어
20개의 물리적 서버에 걸쳐 있는 60개의 가상 머신
- Tomcat - 자바 서비스
- Nginx - 정적 콘텐츠
- 배치 서버
* 스토리지 기기
- 가상 머신(VM) 호스트용 iSCSI
- 파이버 채널 스토리지 영역 네트워크(FC SAN) - SQL 서버 스토리지
- NAS(Network Attached Storage) 이미지 저장, 로그, 백업
* 10개의 Apache Hadoop /Spark 서버
- 코어 데이터 레이크
- 데이터 분석 워크로드
* 20개의 기타 서버
- Jenkins, 모니터링, 배스천 호스트,
비즈니스 요구 사항
* 스케일링된 팬티 제작으로 안정적이고 재현 가능한 환경을 구축하세요.
* 분석을 위해 중앙 집중식 Data Lake의 데이터 집계
* 과거 데이터를 사용하여 향후 배송에 대한 예측 분석 수행
* 독점 기술을 사용하여 전 세계 모든 배송을 정확하게 추적
* 새로운 리소스의 신속한 프로비저닝을 통해 비즈니스 민첩성 및 혁신 속도 향상
* 클라우드 성능을 위한 아키텍처 분석 및 최적화
* 다른 모든 요구 사항이 충족되면 클라우드로 완전히 마이그레이션
기술 요구 사항
* 스트리밍 및 배치 데이터 모두 처리
* 기존 Hadoop 워크로드 마이그레이션
* 아키텍처가 회사의 변화하는 요구 사항을 충족할 수 있도록 확장 가능하고 탄력적이어야 합니다.
* 가능하면 관리 서비스를 사용하십시오.
* 데이터 비행 및 유휴 암호화
* 프로덕션 데이터 센터와 클라우드 환경 사이에 VPN 연결 SEO 선언문 우리는 너무 빨리 성장했기 때문에 인프라를 업그레이드할 수 없다는 것이 더 이상의 성장과 효율성을 방해하고 있습니다. 우리는 전 세계로 화물을 이동하는 데는 효율적이지만 데이터를 이동하는 데는 비효율적입니다.
우리는 고객이 어디에 있고 무엇을 배송하는지 더 쉽게 이해할 수 있도록 정보를 정리해야 합니다.
CTO 선언문
IT는 우리에게 우선 순위가 아니므로 데이터가 증가함에 따라 기술에 충분히 투자하지 않았습니다. IT를 관리할 수 있는 훌륭한 직원이 있지만 인프라 관리에 너무 바빠서 데이터 구성, 분석 구축, CFO 구현 방법 파악과 같이 실제로 중요한 작업을 수행하도록 할 수 없습니다. 추적 기술.
CFO 선언문
우리의 경쟁 우위 중 일부는 선적 및 배달 지연에 대해 스스로에게 불이익을 준다는 것입니다. 선적이 어디에 있는지 항상 아는 것은 우리의 수익 및 수익성과 직접적인 상관 관계가 있습니다. 또한 서버 환경 구축에 자본을 투자하고 싶지 않습니다.
Flowlogistic은 Google BigQuery를 기본 분석 시스템으로 사용하려고 하지만 여전히 BigQuery로 이동할 수 없는 Apache Hadoop 및 Spark 워크로드가 있습니다. Flowlogistic은 두 워크로드에 공통적인 데이터를 저장하는 방법을 모릅니다. 어떻게 해야 합니까?
회사 개요
Flowlogistic은 선도적인 물류 및 공급망 제공업체입니다. 그들은 전 세계 기업이 자원을 관리하고 최종 목적지로 운송하도록 돕습니다. 이 회사는 철도, 트럭, 항공기 및 해양 운송을 포함하도록 제품을 확장하면서 빠르게 성장했습니다.
회사 배경
이 회사는 지역 트럭 회사로 시작하여 다른 물류 시장으로 확장했습니다.
인프라를 업데이트하지 않았기 때문에 주문 및 배송을 관리하고 추적하는 것이 병목 현상이 되었습니다. 운영을 개선하기 위해 Flowlogistic은 소포 수준에서 실시간으로 선적을 추적하는 독점 기술을 개발했습니다. 그러나 Apache Kafka를 기반으로 하는 기술 스택이 처리량을 지원할 수 없기 때문에 배포할 수 없습니다. 또한 Flowlogistic은 주문 및 배송을 추가로 분석하여 리소스를 가장 잘 배치하는 방법을 결정하고자 합니다.
솔루션 개념
Flowlogistic은 클라우드를 사용하여 두 가지 개념을 구현하려고 합니다.
* 화물의 위치를 알려주는 실시간 재고 추적 시스템에서 자체 기술을 사용
* 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 포함하는 모든 주문 및 배송 로그에 대한 분석을 수행하여 리소스를 가장 잘 배치하는 방법, 정보를 확장할 시장을 결정합니다. 또한 예측 분석을 사용하여 배송이 지연될 시기를 조기에 파악하고자 합니다.
기존 기술 환경
Flowlogistic 아키텍처는 단일 데이터 센터에 상주합니다.
* 데이터베이스
2개의 클러스터에 있는 8개의 물리적 서버
- SQL Server - 사용자 데이터, 인벤토리, 정적 데이터
물리적 서버 3대
- Cassandra - 메타데이터, 메시지 추적
10 Kafka 서버 - 추적 메시지 집계 및 배치 삽입
* 애플리케이션 서버 - 고객 프런트엔드, 주문/통관용 미들웨어
20개의 물리적 서버에 걸쳐 있는 60개의 가상 머신
- Tomcat - 자바 서비스
- Nginx - 정적 콘텐츠
- 배치 서버
* 스토리지 기기
- 가상 머신(VM) 호스트용 iSCSI
- 파이버 채널 스토리지 영역 네트워크(FC SAN) - SQL 서버 스토리지
- NAS(Network Attached Storage) 이미지 저장, 로그, 백업
* 10개의 Apache Hadoop /Spark 서버
- 코어 데이터 레이크
- 데이터 분석 워크로드
* 20개의 기타 서버
- Jenkins, 모니터링, 배스천 호스트,
비즈니스 요구 사항
* 스케일링된 팬티 제작으로 안정적이고 재현 가능한 환경을 구축하세요.
* 분석을 위해 중앙 집중식 Data Lake의 데이터 집계
* 과거 데이터를 사용하여 향후 배송에 대한 예측 분석 수행
* 독점 기술을 사용하여 전 세계 모든 배송을 정확하게 추적
* 새로운 리소스의 신속한 프로비저닝을 통해 비즈니스 민첩성 및 혁신 속도 향상
* 클라우드 성능을 위한 아키텍처 분석 및 최적화
* 다른 모든 요구 사항이 충족되면 클라우드로 완전히 마이그레이션
기술 요구 사항
* 스트리밍 및 배치 데이터 모두 처리
* 기존 Hadoop 워크로드 마이그레이션
* 아키텍처가 회사의 변화하는 요구 사항을 충족할 수 있도록 확장 가능하고 탄력적이어야 합니다.
* 가능하면 관리 서비스를 사용하십시오.
* 데이터 비행 및 유휴 암호화
* 프로덕션 데이터 센터와 클라우드 환경 사이에 VPN 연결 SEO 선언문 우리는 너무 빨리 성장했기 때문에 인프라를 업그레이드할 수 없다는 것이 더 이상의 성장과 효율성을 방해하고 있습니다. 우리는 전 세계로 화물을 이동하는 데는 효율적이지만 데이터를 이동하는 데는 비효율적입니다.
우리는 고객이 어디에 있고 무엇을 배송하는지 더 쉽게 이해할 수 있도록 정보를 정리해야 합니다.
CTO 선언문
IT는 우리에게 우선 순위가 아니므로 데이터가 증가함에 따라 기술에 충분히 투자하지 않았습니다. IT를 관리할 수 있는 훌륭한 직원이 있지만 인프라 관리에 너무 바빠서 데이터 구성, 분석 구축, CFO 구현 방법 파악과 같이 실제로 중요한 작업을 수행하도록 할 수 없습니다. 추적 기술.
CFO 선언문
우리의 경쟁 우위 중 일부는 선적 및 배달 지연에 대해 스스로에게 불이익을 준다는 것입니다. 선적이 어디에 있는지 항상 아는 것은 우리의 수익 및 수익성과 직접적인 상관 관계가 있습니다. 또한 서버 환경 구축에 자본을 투자하고 싶지 않습니다.
Flowlogistic은 Google BigQuery를 기본 분석 시스템으로 사용하려고 하지만 여전히 BigQuery로 이동할 수 없는 Apache Hadoop 및 Spark 워크로드가 있습니다. Flowlogistic은 두 워크로드에 공통적인 데이터를 저장하는 방법을 모릅니다. 어떻게 해야 합니까?
Professional-Data-Engineer 문제 103
사람의 얼굴이 포함되어 있는지 여부에 따라 각각 레이블이 지정된 이미지 데이터 세트가 있다고 가정합니다. 이 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하여 이미지에서 사람의 얼굴을 인식하는 신경망을 만들려면 어떤 접근 방식이 가장 효과적일까요?
Professional-Data-Engineer 문제 104
Flowlogistic 사례 연구
회사 개요
Flowlogistic은 선도적인 물류 및 공급망 제공업체입니다. 그들은 전 세계 기업을 돕습니다
자원을 관리하고 최종 목적지로 운송하십시오. 회사는 빠르게 성장했고,
철도, 트럭, 항공기 및 해양 운송을 포함하도록 제품을 확장합니다.
회사 배경
이 회사는 지역 트럭 회사로 시작하여 다른 물류 시장으로 확장했습니다.
인프라를 업데이트하지 않았기 때문에 주문 및 배송 관리 및 추적이
병목 현상이 됩니다. 운영을 개선하기 위해 Flowlogistic은 추적을 위한 독점 기술을 개발했습니다.
소포 수준에서 실시간 배송. 그러나 그들은 기술 때문에 배포할 수 없습니다.
Apache Kafka를 기반으로 하는 스택은 처리량을 지원할 수 없습니다. 또한 Flowlogistic은
주문 및 배송을 추가로 분석하여 리소스를 가장 잘 배치하는 방법을 결정합니다.
솔루션 개념
Flowlogistic은 클라우드를 사용하여 두 가지 개념을 구현하려고 합니다.
위치를 나타내는 실시간 재고 추적 시스템에서 독점 기술을 사용합니다.
그들의 짐
정형 및 비정형을 모두 포함하는 모든 주문 및 배송 로그에 대한 분석 수행
리소스를 가장 잘 배치하는 방법, 정보를 확장할 시장을 결정하기 위한 데이터. 그들은 또한 사용하고 싶어
배송이 지연될 시기를 조기에 파악하기 위한 예측 분석.
기존 기술 환경
Flowlogistic 아키텍처는 단일 데이터 센터에 상주합니다.
데이터베이스
2개의 클러스터에 있는 8개의 물리적 서버
- SQL Server - 사용자 데이터, 인벤토리, 정적 데이터
물리적 서버 3대
- Cassandra - 메타데이터, 메시지 추적
10 Kafka 서버 - 추적 메시지 집계 및 배치 삽입
애플리케이션 서버 - 고객 프런트 엔드, 주문/통관용 미들웨어
20개의 물리적 서버에 걸쳐 있는 60개의 가상 머신
- Tomcat - 자바 서비스
- Nginx - 정적 콘텐츠
- 배치 서버
스토리지 기기
- 가상 머신(VM) 호스트용 iSCSI
- 파이버 채널 스토리지 영역 네트워크(FC SAN) - SQL 서버 스토리지
- NAS(Network Attached Storage) 이미지 저장, 로그, 백업
Apache Hadoop /Spark 서버 10대
- 코어 데이터 레이크
- 데이터 분석 워크로드
기타 서버 20개
- Jenkins, 모니터링, 배스천 호스트,
비즈니스 요구 사항
스케일링된 생산 팬티로 안정적이고 재현 가능한 환경을 구축하십시오.
분석을 위해 중앙 집중식 Data Lake에서 데이터 집계
과거 데이터를 사용하여 향후 배송에 대한 예측 분석 수행
독점 기술을 사용하여 전 세계 모든 배송을 정확하게 추적
새로운 리소스의 신속한 프로비저닝을 통해 비즈니스 민첩성 및 혁신 속도 향상
클라우드 성능을 위한 아키텍처 분석 및 최적화
다른 모든 요구 사항이 충족되면 클라우드로 완전히 마이그레이션
기술 요구 사항
스트리밍 및 배치 데이터 모두 처리
기존 Hadoop 워크로드 마이그레이션
아키텍처가 회사의 변화하는 요구 사항을 충족할 수 있도록 확장 가능하고 탄력적이어야 합니다.
가능할 때마다 관리 서비스 사용
데이터 이동 및 미사용 데이터 암호화
프로덕션 데이터 센터와 클라우드 환경 간의 VPN 연결
SEO 선언문
우리는 너무 빨리 성장했기 때문에 인프라를 업그레이드할 수 없다는 것이 더 이상의 성장을 방해하고 있습니다.
그리고 효율성. 우리는 전 세계로 화물을 이동하는 데는 효율적이지만 이동에는 비효율적입니다.
주변의 데이터.
우리는 고객이 어디에 있는지 더 쉽게 이해할 수 있도록 정보를 정리해야 합니다.
그들이 배송하는 것.
CTO 선언문
IT는 우리에게 우선 순위가 아니었기 때문에 데이터가 증가함에 따라 우리는
기술. IT를 관리할 수 있는 좋은 직원이 있지만 인프라 관리에 너무 바빠서
데이터를 구성하고, 분석을 구축하고,
CFO의 추적 기술을 구현하는 방법을 파악합니다.
CFO 선언문
우리의 경쟁 우위 중 일부는 선적 및 배달 지연에 대해 스스로에게 불이익을 준다는 것입니다. 앎
선적이 항상 어디에 있는지는 우리의 수익 및 수익성과 직접적인 상관 관계가 있습니다.
또한 서버 환경 구축에 자본을 투자하고 싶지 않습니다.
Flowlogistic의 CEO는 고객 기반에 대한 빠른 통찰력을 얻어 영업 팀이 더 나은 성과를 낼 수 있기를 원합니다.
현장에서 알립니다. 이 팀은 그다지 기술적인 팀이 아니므로 단순화를 위해 시각화 도구를 구입했습니다.
BigQuery 보고서 생성 그러나 그들은 테이블의 모든 데이터에 압도되어
필요한 데이터를 찾으려는 쿼리에 많은 비용을 지출합니다. 당신은 그들의 문제를
가장 비용 효율적인 방법. 어떻게 해야 합니까?
회사 개요
Flowlogistic은 선도적인 물류 및 공급망 제공업체입니다. 그들은 전 세계 기업을 돕습니다
자원을 관리하고 최종 목적지로 운송하십시오. 회사는 빠르게 성장했고,
철도, 트럭, 항공기 및 해양 운송을 포함하도록 제품을 확장합니다.
회사 배경
이 회사는 지역 트럭 회사로 시작하여 다른 물류 시장으로 확장했습니다.
인프라를 업데이트하지 않았기 때문에 주문 및 배송 관리 및 추적이
병목 현상이 됩니다. 운영을 개선하기 위해 Flowlogistic은 추적을 위한 독점 기술을 개발했습니다.
소포 수준에서 실시간 배송. 그러나 그들은 기술 때문에 배포할 수 없습니다.
Apache Kafka를 기반으로 하는 스택은 처리량을 지원할 수 없습니다. 또한 Flowlogistic은
주문 및 배송을 추가로 분석하여 리소스를 가장 잘 배치하는 방법을 결정합니다.
솔루션 개념
Flowlogistic은 클라우드를 사용하여 두 가지 개념을 구현하려고 합니다.
위치를 나타내는 실시간 재고 추적 시스템에서 독점 기술을 사용합니다.
그들의 짐
정형 및 비정형을 모두 포함하는 모든 주문 및 배송 로그에 대한 분석 수행
리소스를 가장 잘 배치하는 방법, 정보를 확장할 시장을 결정하기 위한 데이터. 그들은 또한 사용하고 싶어
배송이 지연될 시기를 조기에 파악하기 위한 예측 분석.
기존 기술 환경
Flowlogistic 아키텍처는 단일 데이터 센터에 상주합니다.
데이터베이스
2개의 클러스터에 있는 8개의 물리적 서버
- SQL Server - 사용자 데이터, 인벤토리, 정적 데이터
물리적 서버 3대
- Cassandra - 메타데이터, 메시지 추적
10 Kafka 서버 - 추적 메시지 집계 및 배치 삽입
애플리케이션 서버 - 고객 프런트 엔드, 주문/통관용 미들웨어
20개의 물리적 서버에 걸쳐 있는 60개의 가상 머신
- Tomcat - 자바 서비스
- Nginx - 정적 콘텐츠
- 배치 서버
스토리지 기기
- 가상 머신(VM) 호스트용 iSCSI
- 파이버 채널 스토리지 영역 네트워크(FC SAN) - SQL 서버 스토리지
- NAS(Network Attached Storage) 이미지 저장, 로그, 백업
Apache Hadoop /Spark 서버 10대
- 코어 데이터 레이크
- 데이터 분석 워크로드
기타 서버 20개
- Jenkins, 모니터링, 배스천 호스트,
비즈니스 요구 사항
스케일링된 생산 팬티로 안정적이고 재현 가능한 환경을 구축하십시오.
분석을 위해 중앙 집중식 Data Lake에서 데이터 집계
과거 데이터를 사용하여 향후 배송에 대한 예측 분석 수행
독점 기술을 사용하여 전 세계 모든 배송을 정확하게 추적
새로운 리소스의 신속한 프로비저닝을 통해 비즈니스 민첩성 및 혁신 속도 향상
클라우드 성능을 위한 아키텍처 분석 및 최적화
다른 모든 요구 사항이 충족되면 클라우드로 완전히 마이그레이션
기술 요구 사항
스트리밍 및 배치 데이터 모두 처리
기존 Hadoop 워크로드 마이그레이션
아키텍처가 회사의 변화하는 요구 사항을 충족할 수 있도록 확장 가능하고 탄력적이어야 합니다.
가능할 때마다 관리 서비스 사용
데이터 이동 및 미사용 데이터 암호화
프로덕션 데이터 센터와 클라우드 환경 간의 VPN 연결
SEO 선언문
우리는 너무 빨리 성장했기 때문에 인프라를 업그레이드할 수 없다는 것이 더 이상의 성장을 방해하고 있습니다.
그리고 효율성. 우리는 전 세계로 화물을 이동하는 데는 효율적이지만 이동에는 비효율적입니다.
주변의 데이터.
우리는 고객이 어디에 있는지 더 쉽게 이해할 수 있도록 정보를 정리해야 합니다.
그들이 배송하는 것.
CTO 선언문
IT는 우리에게 우선 순위가 아니었기 때문에 데이터가 증가함에 따라 우리는
기술. IT를 관리할 수 있는 좋은 직원이 있지만 인프라 관리에 너무 바빠서
데이터를 구성하고, 분석을 구축하고,
CFO의 추적 기술을 구현하는 방법을 파악합니다.
CFO 선언문
우리의 경쟁 우위 중 일부는 선적 및 배달 지연에 대해 스스로에게 불이익을 준다는 것입니다. 앎
선적이 항상 어디에 있는지는 우리의 수익 및 수익성과 직접적인 상관 관계가 있습니다.
또한 서버 환경 구축에 자본을 투자하고 싶지 않습니다.
Flowlogistic의 CEO는 고객 기반에 대한 빠른 통찰력을 얻어 영업 팀이 더 나은 성과를 낼 수 있기를 원합니다.
현장에서 알립니다. 이 팀은 그다지 기술적인 팀이 아니므로 단순화를 위해 시각화 도구를 구입했습니다.
BigQuery 보고서 생성 그러나 그들은 테이블의 모든 데이터에 압도되어
필요한 데이터를 찾으려는 쿼리에 많은 비용을 지출합니다. 당신은 그들의 문제를
가장 비용 효율적인 방법. 어떻게 해야 합니까?
Professional-Data-Engineer 문제 105
다음 요구 사항이 있는 새 프로젝트에 대한 데이터베이스를 선택해야 합니다.
* 완전 관리
* 자동으로 확장 가능
* 트랜잭션 일관성
* 최대 6TB까지 확장 가능
* SQL로 조회 가능
어떤 데이터베이스를 선택하시겠습니까?
* 완전 관리
* 자동으로 확장 가능
* 트랜잭션 일관성
* 최대 6TB까지 확장 가능
* SQL로 조회 가능
어떤 데이터베이스를 선택하시겠습니까?
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