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Amazon AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) Sample Questions:

1. 데이터 엔지니어는 매일 일련의 AWS Glue 작업을 실행하는 워크플로를 예약해야 합니다. 데이터 엔지니어는 특정 시간에 Glue 작업을 실행하거나 완료할 필요가 없습니다.
가장 비용 효율적인 방식으로 Glue 작업을 실행하는 솔루션은 무엇입니까?

A) Glue 작업 속성의 GlueVersion 필드에서 최신 버전을 선택합니다.
B) Glue 작업 속성에서 STANDARD 실행 클래스를 선택합니다.
C) Glue 작업 속성에서 스팟 인스턴스 유형을 사용합니다.
D) Glue 작업 속성에서 FLEX 실행 클래스를 선택합니다.

2. 한 회사가 데이터 레이크에 데이터를 채우기 위한 새로운 데이터 파이프라인을 구축하고 있습니다. 데이터 분석가는 데이터 엔지니어링 팀이 고급 데이터 변환을 수행하기 전에 데이터를 준비하고 표준화해야 합니다. 데이터 분석가는 새로운 코드를 작성하지 않고 데이터를 처리할 수 있는 솔루션을 필요로 합니다.
어떤 솔루션이 최소한의 운영 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) AWS Glue Studio 노트북에서 Python과 Pandas를 사용합니다. 데이터 엔지니어가 파이프라인을 완성하기 위해 추가 변환을 추가하도록 합니다.
B) 데이터 준비 규칙이 포함된 문서를 생성합니다. 데이터 엔지니어가 AWS Glue에서 해당 규칙을 구현하도록 합니다.
C) Amazon SageMaker Canvas 및 SageMaker Data Wrangler를 사용하여 새 데이터 세트에 기록합니다. 데이터 엔지니어가 AWS Glue를 사용하여 파이프라인을 완료하기 위한 추가 변환을 수행하도록 합니다.
D) AWS Glue Studio를 데이터 준비 레시피 변환과 함께 사용하십시오. 데이터 엔지니어가 파이프라인을 완성하기 위해 추가 변환을 추가하도록 하십시오.

3. 소매업체는 Amazon Aurora PostgreSQL을 사용하여 라이브 거래 데이터를 처리하고 저장합니다. 이 회사는 데이터 웨어하우스에 Amazon Redshift 클러스터를 사용합니다.
추출, 변환 및 로드(ETL) 작업은 매일 아침 실행되어 PostgreSQL 데이터베이스의 새 데이터로 Redshift 클러스터를 업데이트합니다. 회사는 빠르게 성장했으며 Redshift 클러스터의 비용을 최적화해야 합니다.
데이터 엔지니어는 과거 데이터를 보관하기 위한 솔루션을 만들어야 합니다. 데이터 엔지니어는 PostgreSQL의 라이브 트랜잭션 데이터, Redshift의 현재 데이터, 보관된 과거 데이터의 데이터를 효과적으로 결합하는 분석 쿼리를 실행할 수 있어야 합니다. 솔루션은 비용을 줄이기 위해 Amazon Redshift에서 가장 최근 15개월 분의 데이터만 보관해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하려면 어떤 단계 조합이 필요합니까? (두 가지를 선택하세요.)

A) UNLOAD 명령을 사용하여 15개월 이상 된 데이터를 Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval로 복사하는 월별 작업을 예약합니다. Redshift Duster에서 오래된 데이터를 삭제합니다. Redshift Spectrum을 구성하여 S3 Glacier Flexible Retrieval에서 과거 데이터에 액세스합니다.
B) PostgreSQL 데이터베이스에 있는 라이브 트랜잭션 데이터를 쿼리하기 위해 Amazon Redshift Federated Query 기능을 구성합니다.
C) UNLOAD 명령을 사용하여 15개월 이상 된 데이터를 Amazon S3에 복사하는 월별 작업을 예약합니다. Redshift 클러스터에서 오래된 데이터를 삭제합니다. Amazon Redshift Spectrum을 구성하여 Amazon S3의 과거 데이터에 액세스합니다.
D) PostgreSQL 데이터베이스에 있는 라이브 거래 데이터를 쿼리하도록 Amazon Redshift Spectrum을 구성합니다.
E) 다양한 소스의 라이브, 현재, 과거 데이터를 결합하는 Amazon Redshift에 구체화된 뷰를 만듭니다.

4. 금융 회사가 최근 모바일 앱에 더 많은 기능을 추가했습니다. 새로운 기능을 사용하려면 회사에서 기존 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK) 클러스터에서 새 토픽을 만들어야 했습니다.
회사에서 새로운 주제를 추가한 지 며칠 후, Amazon CloudWatch에서 MSK 클러스터의 RootDiskUsed 메트릭에 대한 경보가 발생했습니다.
회사에서는 CloudWatch 경보에 어떻게 대처해야 합니까?

A) Apache ZooKeeper 노드의 저장소를 확장합니다.
B) MSK 브로커의 저장소를 확장합니다. MSK 클러스터 저장소를 자동으로 확장하도록 구성합니다.
C) 기존 주제에 대한 Target-Volume-in-GiB 매개변수를 지정합니다.
D) MSK 브로커 인스턴스를 더 큰 인스턴스 유형으로 업데이트합니다. MSK 클러스터를 다시 시작합니다.

5. 한 회사가 AWS Organizations의 조직을 사용하여 여러 AWS 계정을 관리합니다. 이 회사는 Amazon Kinesis Data Streams의 향상된 팬아웃 데이터 스트림을 사용하여 여러 프로듀서로부터 스트리밍 데이터를 수신합니다. 데이터 스트림은 계정 A에서 실행됩니다. 이 회사는 계정 B의 AWS Lambda 함수를 사용하여 스트림의 데이터를 처리하려고 합니다. 회사는 계정 B에 계정 A의 스트림 데이터에 액세스할 수 있는 권한을 가진 Lambda 실행 역할을 생성합니다.
이 요구 사항을 충족하기 위해 회사는 어떤 추가 조치를 취해야 합니까?

A) 교차 계정 Lambda 실행 역할에 대한 읽기 액세스를 허용하기 위해 데이터 스트림에 리소스 기반 정책을 추가합니다.
B) 교차 계정 Lambda 실행 역할에 데이터 스트림 읽기 권한을 부여하는 서비스 제어 정책(SCP)을 생성합니다. SCP를 계정 A에 연결합니다.
C) 데이터 스트림에 함수에 대한 읽기 액세스 권한을 부여하기 위해 교차 계정 Lambda 함수에 리소스 기반 정책을 추가합니다.
D) 교차 계정 Lambda 실행 역할에 데이터 스트림 읽기 권한을 부여하는 서비스 제어 정책(SCP)을 생성합니다. SCP를 계정 B에 연결합니다.

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