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

1. 데이터 엔지니어가 AWS에서 머신러닝(ML) 워크플로에 대한 모델 거버넌스를 구현하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 데이터 준비, 모델 학습, 배포 단계를 포함하여 ML 모델의 전체 수명 주기를 추적할 수 있는 솔루션이 필요합니다. 이 솔루션은 재현성과 감사 규정 준수를 보장해야 합니다.

A) Amazon SageMaker Experiments를 사용하여 하이퍼파라미터와 메트릭을 추적하여 데이터 세트와 아티팩트 간의 연관성을 생성합니다.
B) Amazon SageMaker ML Lineage Tracking을 사용하여 메타데이터를 기록하여 아티팩트, 학습 작업 및 데이터 세트 간의 연관성을 생성합니다.
C) Amazon SageMaker Model Monitor를 사용하여 모델 성능을 추적하여 아티팩트와 교육 작업 간의 연관성을 생성합니다.
D) Amazon SageMaker Debugger를 사용하여 지표를 캡처합니다. 학습 작업을 모니터링하여 데이터 세트와 학습 작업 간의 연관성을 생성합니다.

2. 데이터 엔지니어는 하나의 AWS Lambda 함수와 하나의 AWS Glue 작업으로 구성된 데이터 파이프라인을 조정해야 합니다. 솔루션은 AWS 서비스와 통합되어야 합니다.
최소한의 관리 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 상태 시스템이 포함된 AWS Step Functions 워크플로를 사용합니다. Lambda 함수를 실행한 다음 AWS Glue 작업을 실행하도록 상태 시스템을 구성합니다.
B) Amazon EC2 인스턴스에 배포된 Apache Airflow 워크플로를 사용합니다. 첫 번째 작업이 Lambda 함수를 호출하고 두 번째 작업이 AWS Glue 작업을 호출하는 방향성 비순환 그래프(DAG)를 정의합니다.
C) AWS Glue 워크플로를 사용하여 Lambda 함수를 실행한 다음 AWS Glue 작업을 실행합니다.
D) Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)에 배포된 Apache Airflow 워크플로를 사용합니다. 첫 번째 작업이 Lambda 함수를 호출하고 두 번째 작업이 AWS Glue 작업을 호출하는 방향성 비순환 그래프(DAG)를 정의합니다.

3. 통신 회사는 매일 초당 수천 개의 데이터 포인트의 비율로 네트워크 사용 데이터를 수집합니다. 이 회사는 실시간으로 사용 데이터를 처리하는 애플리케이션을 실행합니다. 이 회사는 Amazon Aurora DB 인스턴스에 데이터를 집계하여 저장합니다.
네트워크 사용량이 갑자기 감소하면 일반적으로 네트워크 중단을 나타냅니다. 회사는 네트워크 사용량이 갑자기 감소한 것을 식별하여 회사가 즉각적인 시정 조치를 취할 수 있어야 합니다.
어떤 솔루션이 가장 짧은 지연 시간으로 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) 네트워크 사용량 감소에 대해 Aurora에 쿼리하는 AWS Lambda 함수를 만듭니다. Amazon EventBridge를 사용하여 1분마다 Lambda 함수를 자동으로 호출합니다.
B) Aurora 데이터베이스를 Amazon DynamoDB 테이블로 바꿉니다. AWS Lambda 함수를 만들어 네트워크 사용량이 1분마다 감소하는지 DynamoDB 테이블에 쿼리합니다. 처리 애플리케이션과 DynamoDB 테이블 사이에 DynamoDB Accelerator(DAX)를 사용합니다.
C) Aurora의 데이터베이스 활동 스트림 기능 내에서 AWS Lambda 함수를 생성하여 네트워크 사용량 감소를 감지합니다.
D) 처리 애플리케이션을 수정하여 Amazon Kinesis 데이터 스트림에 데이터를 게시합니다. 네트워크 사용량 감소를 감지하기 위해 Apache Flink용 Amazon Managed Service(이전 명칭: Amazon Kinesis Data Analytics) 애플리케이션을 만듭니다.

4. 회사는 민감한 고객 정보가 포함된 Amazon S3 객체로 통화 로그를 수신합니다. 회사는 암호화를 사용하여 S3 객체를 보호해야 합니다. 또한 회사는 특정 직원만 접근할 수 있는 암호화 키를 사용해야 합니다.
최소한의 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션은 무엇입니까?

A) Amazon S3 관리형 키(SSE-S3)와 함께 서버 측 암호화를 사용하여 고객 정보가 포함된 객체를 암호화합니다. 객체를 암호화하는 Amazon S3 관리형 키에 대한 액세스를 제한하는 IAM 정책을 구성합니다.
B) AWS CloudHSM 클러스터를 사용하여 암호화 키를 저장합니다. 객체를 암호화하고 해독하기 위해 CloudHSM을 호출하도록 Amazon S3에 쓰는 프로세스를 구성합니다. CloudHSM 클러스터에 대한 액세스를 제한하는 IAM 정책을 배포합니다.
C) AWS KMS 키(SSE-KMS)와 함께 서버 측 암호화를 사용하여 고객 정보가 포함된 객체를 암호화합니다. 객체를 암호화하는 KMS 키에 대한 액세스를 제한하는 IAM 정책을 구성합니다.
D) 고객 제공 키(SSE-C)와 함께 서버 측 암호화를 사용하여 고객 정보가 포함된 객체를 암호화합니다. 객체를 암호화하는 키에 대한 액세스를 제한합니다.

5. 한 의료 회사가 환자 기록을 온프레미스 MySQL 데이터베이스에 저장합니다. 이 회사는 MySQL 데이터베이스에 접근하기 위한 애플리케이션을 만듭니다. 회사는 환자 기록을 보호하기 위해 보안 프로토콜을 시행해야 합니다. 이 회사는 현재 무단 접근 위험을 최소화하기 위해 30일마다 데이터베이스 자격 증명을 교체하고 있습니다.
회사에서는 자격 증명 순환마다 애플리케이션 코드를 수정할 필요가 없는 솔루션을 원합니다.
어떤 솔루션이 운영 오버헤드를 최소화하면서 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) AWS Secrets Manager를 사용하여 자격 증명을 자동으로 교체합니다. 애플리케이션이 API 호출을 사용하여 자격 증명을 검색하도록 허용합니다.
B) AWS Key Management Service(AWS KMS)를 사용하여 암호화 키를 생성합니다. 자동 키 교체를 구성합니다. 암호화된 자격 증명을 Amazon DynamoDB 테이블에 저장합니다.
C) 암호화된 Amazon S3 버킷에 자격 증명을 저장합니다. S3 수명 주기 정책을 사용하여 매달 자격 증명을 순환합니다. 버킷 정책을 사용하여 액세스를 제어합니다.
D) IAM 역할에 데이터베이스에 대한 액세스 권한을 할당합니다. IAM 역할을 통해 임시 자격 증명을 얻도록 애플리케이션을 구성합니다.

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