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SAP-C01-KR PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
회사는 컨테이너화 된 배치 작업을 Amazon ECS에서 실행합니다. 컨테이너 이미지, 작업
정의 및 관련 데이터를 Amazon S3 버킷에 제출하여 작업을 예약합니다. 컨테이너 이미지는
작업마다 고유 할 수 있습니다. 가능한 빨리 작업을 실행하는 것이 가장 중요하므로 S3 버킷에
작업 아티팩트를 제출하면 작업이 즉시 실행됩니다. 때로는 실행중인 작업이 없을 수도
있습니다. 그러나 모든 규모의 작업은 사전 경고없이 IT 운영 팀에 제출할 수 있습니다. 작업
정의에는 CPU 및 메모리 리소스 요구 사항이 포함됩니다.
배치 작업을 예약 한 후 가능한 빨리 완료 할 수있는 솔루션은 무엇입니까?
A. Amazon EC2 시작 유형을 사용하여 Amazon ECS 클러스터에서 작업을 예약합니다.
Service Auto Scaling을 사용하여 실행중인 작업 수에 맞게 실행중인 작업 수를 늘리거나
줄입니다.
B. EC2 인스턴스에서 직접 작업을 예약하십시오. 기준 최소로드에 예약 인스턴스를 사용하고,
Auto Scaling 그룹의 온 디맨드 인스턴스를 사용하여 요구에 따라 플랫폼을 확장하십시오.
C. Fargate 시작 유형을 사용하여 Amazon ECS 클러스터에서 작업을 예약합니다. Service
Auto Scaling을 사용하여 실행중인 작업 수에 맞게 실행중인 작업 수를 늘리거나 줄입니다.
D. Fargate 시작 유형을 사용하여 Amazon ECS 클러스터에서 작업을 예약합니다. Auto
Scaling 그룹에서 스팟 인스턴스를 사용하여 요구에 따라 플랫폼을 확장하십시오. Service
Auto Scaling을 사용하여 실행중인 작업 수에 맞게 실행중인 작업 수를 늘리거나 줄입니다.
Answer: C
QUESTION NO: 2
각각 자체 AWS 계정이있는 여러 IT 부서가 있는 대기업의 CISO는 사용자에 대한 AWS
권한을 관리하고 사용자 인증 자격 증명을 회사의 기존 온 프레미스 솔루션과 동기화 할 수
있는 중앙 위치를 원합니다.
CISO의 요구 사항을 충족시키는 솔루션은 무엇입니까?
A. 중앙 계정에서 사용자의 기능적 책임에 따라 AWS IAM 역할을 정의하십시오. SAML 기반
ID 관리 공급자를 만듭니다. 온-프레미스 그룹의 사용자를 IAM 역할에 매핑합니다.
다른 계정과 중앙 계정간에 트러스트 관계를 설정하십시오.
B. AWS Organizations를 사용하여 모든 AWS 계정에 공통 AWS IAM 사용자, 그룹, 역할 및
정책을 배포합니다. 온 프레미스 자격 증명 공급자와 AWS 계정간에 페더레이션을
구현합니다.
C. 중앙 집중식 계정에서 AWS Organizations를 사용하여 SCP (서비스 제어 정책)를
정의하십시오. 각 계정에서 SAML 기반 자격 증명 관리 공급자를 생성하고 온 프레미스
그룹의 사용자를 AWS IAM 역할에 매핑합니다.
D. 사용자 기반을 철저히 분석하고 필요한 권한이있는 AWS IAM 사용자 계정을 생성합니다.
온-프레미스 솔루션의 데이터를 기반으로 계정을 프로비저닝하고 프로비저닝하는 프로세스를
설정합니다.
Answer: A
Explanation
https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/tutorial_cross-account-with-roles.html
QUESTION NO: 3
회사는 Solutions Architect에 외부 고객 애플리케이션이 API 호출을 통해 액세스 할 수있는
안전한 컨텐츠 관리 솔루션을 설계하도록 요청했습니다. 회사는 고객 관리자가 필요에 따라
API 호출을 제출하고 컨텐츠 관리 솔루션으로 전송 된 기존 파일에 대한 변경 사항을 롤백 할
수 있어야 합니다.
모든 솔루션 요구 사항을 충족하는 가장 안전한 배포 설계는 무엇입니까?
A. 버전 관리 및 버킷 액세스 로깅이 활성화되고 각 고객 애플리케이션에 대한 IAM 역할 및
액세스 정책이있는 객체 스토리지에 Amazon S3를 사용하십시오. SSE-KMS를 사용하여
객체를 암호화합니다. 각 고객에 대해 별도의 AWS KMS 키를 사용하도록 콘텐츠 관리
애플리케이션을 개발하십시오.
B. 객체 스토리지에 Amazon WorkDocs를 사용하십시오. WorkDocs 암호화, 사용자 액세스
관리 및 버전 제어를 활용하십시오. AWS CloudTrail을 사용하여 모든 SDK 작업을 기록하고
Amazon CloudWatch 대시 보드를 사용하여 시간별 액세스 보고서를 생성하십시오.
CloudWatch 대시 보드의 출력을 표시하는 정적 Amazon S3 웹 페이지를 기반으로 SDK에서
되돌리기 기능을 활성화하십시오.
C. Amazon EFS 볼륨에 대한 미사용 암호화와 AWS KMS에 저장된 고객 관리 키를 사용하여
객체 스토리지에 Amazon EFS를 사용하십시오. IAM 역할 및 Amazon EFS 액세스 정책을
사용하여 각 고객 애플리케이션에 대해 별도의 암호화 키를 지정하십시오. 콘텐츠 관리
애플리케이션을 배포하여 모든 새 버전을 Amazon EFS에 새 파일로 저장하고 제어 API를
사용하여 특정 파일을 이전 버전으로 되돌립니다.
D. 버전 관리가있는 객체 스토리지에 Amazon S3를 사용하고 S3 버킷 액세스 로깅을
활성화합니다. 각 고객 애플리케이션마다 IAM 역할 및 액세스 정책을 사용하십시오.
클라이언트 측 암호화를 사용하여 오브젝트를 암호화하고 컨텐츠 관리 애플리케이션에
액세스 할 때 모든 고객에게 암호화 키를 분배하십시오.
Answer: A
QUESTION NO: 4
사진 공유 및 출판 회사는 매일 10,000 ~ 150,000 개의 이미지를 받습니다. 회사는 여러 공급
업체 및 서비스에 등록 된 사용자로부터 이미지를 받습니다. 이 회사는 AWS로 이전하고
있으며 Amazon Rekognition을 사용하여 데이터를 추가하여 기존 메타 데이터를 보강하려고
합니다.
다음은 추가 데이터의 예입니다.
클라우드 마이그레이션 프로그램의 일환으로 이 회사는 기존 이미지 데이터를 Amazon S3에
업로드하고 사용자에게 이미지를 Amazon S3에 직접 업로드하도록 지시했습니다.
이러한 요구 사항을 지원하기 위해 솔루션 아키텍트는 어떻게 해야 합니까?
A. S3 이벤트 알림을 기반으로 AWS Lambda를 트리거하여 Amazon Rekognition을 사용하여
추가 메타 데이터를 생성합니다. Amazon DynamoDB를 사용하여 메타 데이터를 저장하고
Amazon ES를 사용하여 인덱스를 생성하십시오. 웹 프론트 엔드를 사용하여 Amazon ES가
지원하는 검색 기능을 제공하십시오.
B. Amazon Kinesis를 사용하여 S3 이벤트를 기반으로 데이터를 스트리밍하십시오. Amazon
EC2에서 실행되는 애플리케이션을 사용하여 이미지에서 메타 데이터를 추출하십시오. 그런
다음 Amazon DynamoDB 및 Amazon CloudSearch에 데이터를 저장하고 인덱스를
생성하십시오. CloudSearch가 지원하는 검색 기능이 있는 웹 프런트 엔드를 사용하십시오.
C. S3 이벤트 알림을 기반으로 Amazon SQS 대기열을 시작합니다. 그런 다음 Amazon SQS가
메타 데이터 정보를 Amazon DynamoDB로 보내도록합니다. Amazon EC2에서 실행되는
애플리케이션은 API를 사용하여 Amazon Rekognition에서 데이터를 추출하고 DynamoDB 및
Amazon ES에 데이터를 추가합니다. 웹 프론트 엔드를 사용하여 Amazon ES가 지원하는
검색 기능을 제공하십시오.
D. S3 이벤트 알림을 기반으로 AWS Lambda를 트리거하여 Amazon Rekognition을 사용하여
추가 메타 데이터를 생성합니다. Amazon RDS MySQL Multi-AZ를 사용하여 메타 데이터
정보를 저장하고 Lambda를 사용하여 인덱스를 생성하십시오. Lambda가 지원하는 검색
기능이있는 웹 프런트 엔드를 사용하십시오.
Answer: A
Explanation
https://github.com/aws-samples/lambda-refarch-imagerecognition
QUESTION NO: 5
온라인 전자 상거래 비즈니스가 AWS에서 워크로드를 실행하고 있습니다. 응용 프로그램
아키텍처에는 웹 계층, 비즈니스 논리 용 응용 프로그램 계층 및 사용자 및 트랜잭션 데이터
관리를위한 데이터베이스 계층이 포함됩니다. 데이터베이스 서버에는 100GB 메모리 요구
사항이 있습니다. 비즈니스에는 RTO가 5 분이고 RPO가 1 시간 인 애플리케이션에 비용
효율적인 재해 복구가 필요합니다. 이 사업체는 또한 250 마일의 기본 사이트와 대체 사이트
사이의 최소 거리를 가진 지역 외 재난 복구에 대한 규제를 가지고 있습니다.
솔루션 아키텍트는 재해 복구 요구 사항을 충족하는이 고객을위한 포괄적 인 솔루션을
만들도록 다음 중 어떤 옵션을 설계 할 수 있습니까?
A. 애플리케이션 및 데이터베이스 데이터를 자주 백업하고 Amazon S3에 복사합니다. S3
교차 리전 복제를 사용하여 백업을 복제하고 AWS CloudFormation을 사용하여 재해
복구를위한 인프라를 인스턴스화하고 Amazon S3에서 데이터를 복원하십시오.
B. 대체 지역의 m4.large에 대기 데이터베이스를 빌드하기 위해 기본 데이터베이스가
미러링으로 구성된 파일럿 라이트 환경을 사용하십시오. 재난 발생시 AWS CloudFormation을
사용하여 웹 서버, 애플리케이션 서버 및로드 밸런서를 인스턴스화하여 대체 지역에
애플리케이션을 시작하십시오. 전체 프로덕션 요구를 충족하도록 데이터베이스의 수직
크기를 조정하고 Amazon Route 53을 사용하여 트래픽을 대체 지역으로 전환하십시오.
C. 웹 서버 인스턴스, 애플리케이션 서버 인스턴스 및 대기 모드에서 복제 된 데이터베이스
서버 인스턴스를 포함하는 대체 리젼에서 완전한 기능을 갖춘 프로덕션 환경의 스케일 다운
버전을 사용하십시오. 웹과 애플리케이션 계층을로드 밸런서 뒤의 Auto Scaling에
배치하면로드가 애플리케이션에 도달 할 때 자동으로 조정될 수 있습니다. Amazon Route
53을 사용하여 트래픽을 대체 지역으로 전환하십시오.
D. 동일한 용량의 두 지역에서 모든 기능을 갖춘 웹, 응용 프로그램 및 데이터베이스
계층이있는 다중 지역 솔루션을 사용하십시오. 한 지역에서만 기본 데이터베이스를
활성화하고 다른 지역에서는 대기 데이터베이스를 활성화하십시오. 상태 확인 라우팅 정책을
사용하여 한 지역에서 다른 지역으로 트래픽을 자동 전환하려면 Amazon Route 53을
사용하십시오.
Answer: D
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Updated: May 28, 2022