A. EC2 인스턴스에서 데이터베이스 인스턴스로의 연결을 허용하도록 데이터베이스 인스턴스에 할당된 IAM 역할을 수정합니다.

B. RDS 파라미터 그룹의 ec2_authorized_hosts 파라미터를 수정하여 EC2 인스턴스를 포함시키십시오. 데이터베이스 인스턴스를 재시작하십시오.

C. EC2 인스턴스에서 연결을 허용하도록 데이터베이스 보안 그룹을 업데이트합니다.

D. Amazon RDS 데이터 API를 활성화하고 JDBC 연결 문자열에 데이터베이스 인스턴스의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 지정합니다.

A. 스노우파이프에서 사용하는 가상 창고의 크기를 늘립니다.

B. 파일을 로드하기 전에 분할하고 SIZE_LIMIT 옵션을 250MB로 설정하십시오.

C. 파일 압축 크기를 변경하고 Snowpipe 로드 빈도를 높입니다.

D. Kinesis Firehose에서 100~250MB 크기의 파일 전송을 시작하려면 버퍼 크기를 줄이십시오.

A. Amazon S3 VPC 게이트웨이 엔드포인트에서 들어오는 트래픽을 허용하도록 AWS Glue 보안 그룹을 업데이트합니다.

B. AWS Glue 작업이 S3 버킷에 액세스할 수 있도록 명시적으로 권한을 부여하는 S3 버킷 정책을 구성합니다.

C. AWS Glue 작업 코드를 검토하여 AWS Glue 연결 세부 정보에 정규화된 도메인 이름이 포함되어 있는지 확인하십시오.

D. VPC의 라우팅 테이블에 Amazon S3 VPC 게이트웨이 엔드포인트에 대한 인바운드 및 아웃바운드 경로가 포함되어 있는지 확인합니다.

A. S3 버킷에서 새 파일을 주기적으로 확인하는 소규모 Amazon EC2 인스턴스를 생성합니다. 변환 코드를 예약된 시간에 실행하여 출력 결과를 생성합니다. 운영 체제 명령어를 사용하여 이메일 메시지를 전송합니다.

B. Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS) 작업을 실행하여 S3 버킷에서 새 파일을 주기적으로 확인합니다.
변환 코드를 예약된 시간에 실행하여 출력을 생성합니다. 운영 체제 명령어를 사용하여 이메일 메시지를 보냅니다.

C. 데이터를 변환하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다. 새 객체가 생성될 때 Amazon S3 이벤트 알림을 사용하여 Lambda 함수를 호출합니다. 출력 결과를 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 토픽에 게시합니다. 데이터 엔지니어의 이메일 계정을 해당 토픽에 구독합니다.

D. Amazon EMR 클러스터를 배포합니다. EMR 파일 시스템(EMRFS)을 사용하여 S3 버킷의 파일에 액세스합니다. 변환 코드를 예약된 시간에 실행하여 출력을 두 번째 S3 버킷에 생성합니다. Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 토픽을 생성합니다. 새 객체가 생성될 때 토픽에 알림이 전송되도록 Amazon S3 이벤트 알림을 구성합니다.

A. Amazon EMR 프로비저닝 클러스터를 사용하여 모든 소스에서 데이터를 읽습니다. Apache Spark를 사용하여 데이터를 결합하고 분석을 수행합니다.

B. DynamoDB, Amazon RDS 및 Amazon Redshift의 데이터를 Amazon S3로 복사합니다. Amazon Athena 쿼리를 S3 파일에서 직접 실행합니다.

C. Amazon Athena Federated Query를 사용하여 모든 데이터 소스의 데이터를 결합합니다.

D. Redshift Spectrum을 사용하여 Redshift에서 DynamoDB, Amazon RDS 및 Amazon S3의 데이터를 직접 쿼리할 수 있습니다.