무료 온라인 액세스 Snowflake.DEA-C01.v2026-06-26.q200 모의 시험 (Page 37)

DEA-C01 문제 176

한 회사가 아마존 레드시프트 프로비저닝 클러스터를 데이터베이스로 사용하고 있습니다. 해당 레드시프트 클러스터는 ra3.4xlarge 노드 5개를 예약해 두고 키 분산 방식을 사용합니다.
데이터 엔지니어는 노드 중 하나에서 CPU 사용률이 90%를 넘는 경우가 빈번하게 발생하는 것을 발견했습니다. 해당 노드에서 실행되는 SQL 쿼리는 대기열에 쌓입니다. 나머지 네 개의 노드는 일상적인 운영 시간 동안 CPU 사용률이 보통 15% 미만입니다.
데이터 엔지니어는 현재의 컴퓨팅 노드 수를 유지하고 싶어합니다. 또한, 다섯 개의 컴퓨팅 노드 전체에 부하를 더욱 균등하게 분산시키고 싶어합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A. 정렬 키를 SQL SELECT 문의 WHERE 절에서 가장 자주 사용되는 데이터 열로 변경하십시오.

B. 분산 키를 차원이 가장 큰 테이블 열로 변경합니다.

C. 예약된 노드를 ra3.4xlarge에서 ra3.16xlarge로 업그레이드합니다.

D. 기본 키를 SQL SELECT 문의 WHERE 절에서 가장 자주 사용되는 데이터 열로 변경하십시오.

DEA-C01 문제 177

데이터 엔지니어는 여러 AWS Lambda 함수에서 사용하는 데이터 형식 지정 프로세스를 수행하는 사용자 지정 Python 스크립트를 관리합니다. 데이터 엔지니어가 Python 스크립트를 수정해야 할 경우, 모든 Lambda 함수를 수동으로 업데이트해야 합니다.
데이터 엔지니어는 람다 함수를 수동 작업 없이 업데이트할 수 있는 방법을 필요로 합니다.
어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족할까요?

A. 사용자 지정 Python 스크립트에 대한 포인터를 공유 Amazon S3 버킷의 실행 컨텍스트 객체에 저장합니다.

B. 사용자 지정 Python 스크립트를 Lambda 레이어로 패키징합니다. Lambda 레이어를 Lambda 함수에 적용합니다.

C. 사용자 지정 Python 스크립트에 대한 포인터를 공유 Amazon S3 버킷의 환경 변수에 저장합니다.

D. 각 Lambda 함수에 동일한 별칭을 할당합니다. 함수의 별칭을 지정하여 모든 Lambda 함수를 호출합니다.

DEA-C01 문제 178

한 소매 회사가 주문 정보를 Amazon Aurora의 Orders라는 테이블에 저장합니다. 이 회사는 Orders 테이블에서 운영 보고서를 최소한의 지연 시간으로 생성해야 합니다. Orders 테이블에는 수십억 개의 행이 있으며, 매초 10만 건 이상의 트랜잭션이 발생할 수 있습니다.
마케팅팀은 주문 데이터를 마케팅팀 데이터 웨어하우스에 있는 캠페인이라는 이름의 Amazon Redshift 테이블과 조인해야 합니다. 운영 중인 Aurora 데이터베이스는 영향을 받지 않아야 합니다.
어떤 솔루션이 최소한의 운영 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A. AWS Database Migration Service(AWS DMS) 서버리스를 사용하여 Orders 테이블을 Amazon Redshift로 복제합니다. Amazon Redshift에 Campaigns 테이블과 조인하는 구체화된 뷰를 생성합니다.

B. Aurora의 제로 ETL 통합 기능을 Amazon Redshift와 함께 사용하여 Orders 테이블을 복제합니다. Amazon Redshift에 구체화된 뷰를 생성하여 Campaigns 테이블과 조인합니다.

C. AWS Glue를 사용하여 Orders 테이블을 Amazon Redshift로 복제합니다. Amazon Redshift에 구체화된 뷰를 생성하여 Campaigns 테이블과 조인합니다.

D. 연합 쿼리를 사용하여 Aurora에서 Orders 테이블을 직접 쿼리합니다. Amazon Redshift에 구체화된 뷰를 생성하여 Campaigns 테이블과 조인합니다.

DEA-C01 문제 179

한 회사가 고객 데이터가 저장된 온프레미스 PostgreSQL 데이터베이스를 보유하고 있습니다. 이 회사는 고객 데이터를 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스로 마이그레이션하려고 합니다. 온프레미스 데이터베이스와 AWS 간에 VPN 연결이 이미 구축되어 있습니다.
온프레미스 데이터베이스는 지속적으로 업데이트됩니다. 회사는 Amazon Redshift의 데이터도 최대한 빠르게 업데이트해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A. pg_dump 유틸리티를 사용하여 PostgreSQL 데이터베이스 백업을 생성합니다. AWS 스키마 변환 도구(AWS SCT)를 사용하여 백업 파일을 Amazon Redshift에 업로드합니다. cron 작업을 설정하여 백업을 실행합니다. 매일 밤 백업 파일을 Amazon Redshift에 업로드합니다.

B. AWS 데이터베이스 마이그레이션 서비스(AWS DMS) 전체 로드 작업을 생성합니다. 대상을 Amazon Redshift로 설정합니다. 변경 데이터 캡처(CDC) 기능을 사용하도록 작업을 구성합니다.

C. pg_dump 유틸리티를 사용하여 PostgreSQL 데이터베이스 백업을 생성합니다. 백업 파일을 Amazon S3 버킷에 업로드합니다. COPY 명령을 사용하여 데이터를 Amazon Redshift로 가져옵니다.

D. AWS Database Migration Service(AWS DMS) 전체 로드 작업을 생성합니다. 대상을 Amazon Redshift로 설정합니다. 매일 밤 데이터베이스를 Amazon Redshift로 전체 로드하도록 작업을 구성합니다.

DEA-C01 문제 180

한 회사가 다양한 IAM 역할을 사용하여 사용자들이 접근하는 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스를 보유하고 있습니다. 매일 100명 이상의 사용자가 이 데이터 웨어하우스에 접속합니다.
회사는 각 사용자의 직책, 권한 및 데이터의 민감도에 따라 객체에 대한 사용자 접근 권한을 제어하고자 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A. Amazon Redshift의 역할 기반 접근 제어(RBAC) 기능을 사용하십시오.

B. Amazon Redshift의 행 수준 보안(RLS) 기능을 사용합니다.

C. Amazon Redshift의 컬럼 레벨 보안(CLS) 기능을 사용합니다.

D. Amazon Redshift에서 동적 데이터 마스킹 정책을 사용합니다.

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