무료 온라인 액세스 Snowflake.DEA-C01.v2026-06-26.q200 모의 시험 (Page 32)

DEA-C01 문제 151

한 회사가 AWS Glue PySpark 작업을 사용하여 Amazon DynamoDB 테이블에서 특정 데이터를 읽어야 합니다. 회사는 필요한 레코드의 파티션 키 값을 알고 있습니다. 기존 AWS Glue PySpark 작업의 처리 로직은 데이터가 DynamicFrame 형식이어야 합니다. 회사는 작업이 지정된 데이터만 읽도록 보장하는 솔루션이 필요합니다. 최소한의 읽기 용량 단위(RCU)로 이 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇일까요?

A. AWS Glue DynamoDB ETL 커넥터를 사용하여 DynamoDB 테이블을 읽습니다. 필터 옵션을 사용하여 필요한 파티션 키를 읽습니다.

B. 키 조건식에서 정렬 키만 사용하여 AWS Glue 작업의 DynamoDB 테이블에 대한 쿼리를 수행합니다. 데이터를 DynamicFrame에 로드합니다.

C. AWS Glue 작업에서 DynamoDB 테이블을 스캔하고 데이터를 DynamicFrame에 저장합니다.
파티션 키를 기준으로 DynamicFrame을 필터링합니다.

D. AWS Glue 작업에서 DynamoDB 테이블에 대한 쿼리를 수행합니다. 키 조건식에 파티션 키를 사용합니다. 데이터를 DynamicFrame에 저장합니다.

DEA-C01 문제 152

데이터 엔지니어가 서버리스 기반의 다단계 ETL(추출, 변환, 로드) 파이프라인을 구축하고 있습니다.
이 파이프라인은 Amazon S3 데이터 레이크에서 데이터를 추출하고 AWS Glue ETL 작업을 사용하여 데이터를 변환합니다. 그런 다음 변환된 결과를 Amazon Redshift 데이터베이스에 로드합니다. 데이터 엔지니어는 서버리스 ETL 워크플로우를 오케스트레이션해야 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까? (두 가지를 선택하십시오.)

A. AWS Step Functions를 사용하여 워크플로우를 구현합니다. AWS Glue ETL 작업을 Step Functions에서 연동하고, 자동 재시도 기능을 통해 오류 발생 시 처리하도록 구성합니다.

B. AWS Glue 워크플로를 사용하여 ETL 작업 그래프를 생성하고, 이 그래프는 작업과 작업 트리거 간의 종속성을 시각적으로 나타냅니다.

C. 상시 가동되는 Amazon EC2 인스턴스를 프로비저닝합니다. 미리 정의된 일정에 따라 AWS Glue ETL 작업을 순차적으로 실행하는 cron 작업을 생성합니다.

D. Amazon EventBridge 규칙을 사용하여 S3 객체 생성 이벤트를 기반으로 AWS Glue ETL 작업을 호출합니다. AWS Glue ETL 작업을 순차적으로 연결하고 복잡한 작업 종속성을 처리하도록 규칙을 구성합니다.

E. AWS CodePipeline을 사용하여 종속성을 기반으로 ETL 파이프라인과 인프라 변경 사항을 조정하는 오케스트레이션 솔루션을 구축합니다.

DEA-C01 문제 153

한 회사가 Amazon Redshift에 레이크하우스 아키텍처를 구현했습니다. 이 회사는 타사 ID 공급자(IdP)를 사용하여 사용자가 Redshift 쿼리 편집기에 인증할 수 있도록 해야 합니다.
데이터 엔지니어는 인증 메커니즘을 설정해야 합니다.
데이터 엔지니어가 이 요구 사항을 충족하기 위해 가장 먼저 해야 할 일은 무엇일까요?

A. Redshift 클러스터의 구성 설정에서 타사 IdP를 ID 공급자로 등록합니다.

B. Amazon Redshift 내에서 타사 IdP를 ID 공급자로 등록합니다.

C. 타사 IdP를 AVS Secrets Manager용 ID 공급자로 등록합니다. Amazon Redshift가 Secrets Manager를 사용하여 사용자 자격 증명을 관리하도록 구성합니다.

D. 타사 IdP를 AWS Certificate Manager(ACM)의 ID 공급자로 등록합니다. Amazon Redshift가 ACM을 사용하여 사용자 자격 증명을 관리하도록 구성합니다.

DEA-C01 문제 154

한 회사의 애플리케이션은 Amazon API Gateway REST API와 AWS Lambda 함수를 사용하여 Amazon DynamoDB 인스턴스에서 데이터를 가져옵니다. 최근 사용자들이 애플리케이션 응답 시간에서 간헐적으로 높은 지연 시간을 보고했습니다. 데이터 엔지니어는 회사의 다른 Lambda 함수 호출량이 증가할 때 해당 Lambda 함수에서 빈번한 스로틀링이 발생하는 것을 발견했습니다.
해당 회사는 API의 람다 함수가 다른 람다 함수의 영향을 받지 않고 작동하도록 보장하고자 합니다.
어떤 솔루션이 이 요구사항을 가장 비용 효율적으로 충족할까요?

A. DynamoDB의 읽기 용량 단위(RCU) 수를 늘립니다.

B. Lambda 함수에 대한 프로비저닝된 동시 실행 수를 구성합니다.

C. Lambda 함수에 대한 예약된 동시 실행 수를 구성합니다.

D. Lambda 함수 타임아웃 및 할당 메모리를 늘립니다.

DEA-C01 문제 155

한 회사가 구독자 정보를 아마존 S3 버킷에 저장합니다. 구독자가 구독을 해지할 때마다 분석을 실행합니다. 이 회사는 AWS Lambda 함수를 사용하여 S3 버킷에서 발생하는 이벤트에 대응하고 분석을 수행합니다.
Lambda 함수는 S3 버킷에서 데이터를 정리하고 AWS Glue 워크플로를 시작합니다. Lambda 함수는 128MB의 메모리와 512MB의 임시 스토리지를 사용합니다. Lambda 함수의 타임아웃은 15초입니다.
세 가지 함수 모두 성공적으로 실행되었지만, CPU 사용률이 100%에 육박하는 경우가 많아 성능 저하를 초래합니다. 회사는 이러한 함수들의 성능을 개선하고 파이프라인의 전체 실행 시간을 단축하고자 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A. 람다 함수의 메모리를 512MB로 늘리세요.

B. 최대 재시도 횟수 설정을 사용하여 재시도 횟수를 늘리세요.

C. Lambda 함수가 회사 VPC에서 실행되도록 구성합니다.

D. Lambda 함수의 타임아웃 값을 15초에서 30초로 늘립니다.

다른 버전: 2539Snowflake.DEA-C01.v2024-10-11.q119

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