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

1. 데이터 엔지니어는 새로운 데이터 생산자를 AWS에 온보딩해야 합니다. 데이터 생산자는 데이터 제품을 AWS로 마이그레이션해야 합니다.
데이터 생산자는 비즈니스 애플리케이션을 지원하는 많은 데이터 파이프라인을 유지 관리합니다. 각 파이프라인에는 서비스 계정과 해당 자격 증명이 있어야 합니다. 데이터 엔지니어는 데이터 생산자의 온프레미스 데이터 센터에서 AWS로 보안 연결을 설정해야 합니다. 데이터 엔지니어는 퍼블릭 인터넷을 사용하여 온프레미스 데이터 센터에서 AWS로 데이터를 전송해서는 안 됩니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) 퍼블릭 서브넷에 보안 그룹을 만듭니다. 데이터 생산자에 해당하는 CIDR 블록에서만 연결을 허용하도록 보안 그룹을 구성합니다. 만료 날짜가 하루인 미리 서명된 URL을 포함하는 Amazon S3 버킷을 만듭니다.
B) 새로운 데이터 생산자에게 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)에 Amazon Machine Images(AMI)를 생성하여 애플리케이션의 코드 기반을 저장하도록 지시합니다. 온프레미스 데이터 센터에만 연결을 허용하는 퍼블릭 서브넷에 보안 그룹을 만듭니다.
C) 온프레미스 데이터 센터에 AWS Direct Connect 연결을 만듭니다. AWS Secrets Manager에 서비스 계정 자격 증명을 저장합니다.
D) 온프레미스 데이터 센터에 AWS Direct Connect 연결을 만듭니다. 애플리케이션 키를 AWS Secrets Manager에 저장합니다. 만료 날짜가 하루인 재서명된 URL이 포함된 Amazon S3 버킷을 만듭니다.

2. 한 회사가 민감한 거래 데이터를 Amazon S3 버킷에 저장합니다. 데이터 엔지니어는 실수로 데이터가 삭제되는 것을 방지하기 위한 제어 기능을 구현해야 합니다.

A) 삭제된 파일을 S3 Glacier Deep Archive로 이동하는 S3 수명 주기 규칙을 만듭니다.
B) 사용자가 S3 객체를 삭제하지 못하도록 AWS Config 수정 작업을 설정합니다.
C) S3 삭제 마커 생성을 거부하는 S3 버킷 정책 규칙을 구성합니다.
D) S3 버킷에서 버전 관리를 활성화하고 MFA 삭제를 구성합니다.

3. 한 미디어 회사가 대용량 비디오 파일을 아마존 S3에 업로드하여 처리합니다. 처리가 완료되면, 재처리가 필요한 경우를 대비하여 원본 파일을 90일 동안 보관해야 합니다. 90일 후에는 스토리지 비용 절감을 위해 파일을 삭제할 수 있습니다. 이 회사는 처리된 비디오 파일을 별도의 S3 버킷에 저장합니다.
원본 파일에 대한 이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족하는 S3 라이프사이클 구성은 무엇입니까?

A) 파일을 S3 Standard에 90일 동안 저장합니다. S3 수명주기 관리를 구현하여 파일이 만료되도록 합니다.
B) 파일을 S3 Standard에 90일 동안 저장합니다. 버전 관리를 활성화합니다. 파일에 90일 동안 객체 잠금을 활성화합니다. 그런 다음 파일을 만료시킵니다.
C) 파일을 S3 인텔리전트 티어링에 90일 동안 저장합니다. 버전 관리를 활성화합니다. S3 수명 주기 관리를 추가하여 파일을 만료시킵니다.
D) 파일을 S3 Standard에 90일 동안 저장합니다. 장기 보관을 위해 파일을 S3 Glacier Flexible Retrieval로 이전합니다. 그런 다음 파일을 만료시킵니다.

4. 어떤 회사에는 개인 식별 정보(PIT) 데이터와 비 PII 데이터가 포함된 JSON 파일이 있습니다.
회사는 쿼리 및 분석을 위해 데이터를 제공해야 합니다. 개인 식별 정보가 아닌 데이터는 회사 내 모든 사람이 이용할 수 있어야 합니다. 개인 식별 정보는 제한된 직원 그룹에게만 제공되어야 합니다. 운영 오버헤드를 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇일까요?

A) Amazon RDS PostgreSQL 데이터베이스 두 개를 생성합니다. PII 데이터와 비PII 데이터를 각 데이터베이스에 로드합니다. 사용자 유형에 따라 데이터베이스에 대한 접근 권한을 부여합니다.
B) JSON 파일을 Amazon S3 버킷에 저장합니다. Amazon Macie를 사용하여 PII 데이터를 식별하고 사용자 유형에 따라 액세스 권한을 부여합니다.
C) JSON 파일을 Amazon S3 버킷에 저장합니다. AWS Lake Formation에서 파일 스키마를 카탈로그화합니다. Lake Formation 권한을 사용하여 사용자 유형에 따라 필요한 데이터에 대한 액세스를 제공합니다.
D) JSON 파일을 Amazon S3 버킷에 저장합니다. AWS Glue를 구성하여 파일을 PII 데이터가 포함된 파일 하나와 PII가 아닌 데이터가 포함된 파일 하나로 분할합니다. 출력 파일은 별도의 S3 버킷에 저장합니다. 사용자 유형에 따라 버킷에 필요한 액세스 권한을 부여합니다.

5. 데이터 엔지니어가 지속적인 데이터 수집이 필요한 애플리케이션의 로그 테이블을 설계하고 있습니다. 이 애플리케이션은 다른 애플리케이션의 특정 레코드에 대한 안정적인 API 기반 액세스를 제공해야 합니다. 또한, 매초 4,000건 이상의 동시 쓰기 작업과 6,500건 이상의 읽기 작업을 처리해야 합니다.

A) Amazon S3 Standard 버킷에 로그 파일을 저장합니다. AWS Glue Data Catalog에 스키마를 등록합니다.
AWS Glue 스키마를 가리키는 외부 Redshift 테이블을 생성합니다. 이 테이블을 사용하여 Amazon Redshift Spectrum 읽기 작업을 수행합니다.
B) KEY 분포 스타일을 사용하여 Amazon Redshift 테이블을 생성합니다. Amazon Redshift Data API를 사용하여 모든 읽기 및 쓰기 작업을 수행합니다.
C) EVEN 분포 스타일을 사용하여 Amazon Redshift 테이블을 생성합니다. Amazon Redshift JDBC 커넥터를 사용하여 데이터베이스 연결을 설정합니다. 이 데이터베이스 연결을 사용하여 모든 읽기 및 쓰기 작업을 수행합니다.
D) 애플리케이션의 용량 요구 사항을 충족할 수 있도록 프로비저닝된 용량을 가진 Amazon DynamoDB 테이블을 생성합니다. DynamoDB 테이블을 사용하여 DynamoDB API를 통해 모든 읽기 및 쓰기 작업을 수행합니다.

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