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AWS-Solutions-Architect-Professional-KR PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
True 또는 False : "Amazon ElastiCache의 맥락에서 애플리케이션의 관점에서 클러스터 구성
엔드 포인트에 연결하는 것은 개별 캐시 노드에 직접 연결하는 것과 다르지 않습니다."
A. 응용 프로그램의 관점에서 클러스터 구성 엔드 포인트에 연결하는 것은 각각 고유 한 노드
식별자를 가지고 있기 때문에 개별 캐시 노드에 직접 연결하는 것과 다르지 않습니다.
B. 응용 프로그램의 관점에서 클러스터 구성 엔드 포인트에 연결하는 것이 개별 캐시 노드에
직접 연결하는 것과 다르지 않습니다.
C. False, 캐시 노드에는 연결할 수 있지만 클러스터 구성 엔드 포인트에는 연결할 수
없습니다.
D. False, 클러스터 구성 엔드 포인트에는 연결할 수 있지만 캐시 노드에는 연결할 수
없습니다.
Answer: B
Explanation:
This is true. From the application's point of view, connecting to the cluster configuration endpoint is no different than connecting directly to an individual cache node. In the process of connecting to cache nodes, the application resolves the configuration endpoint's DNS name.
Because the configuration endpoint maintains CNAME entries for all of the cache nodes, the
DNS name resolves to one of the nodes; the client can then connect to that node.
http://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/UserGuide/AutoDiscovery.HowAuto
Disc overyW orks.html
QUESTION NO: 2
다음 정책을 IAM 그룹에 연결할 수 있습니다. 해당 그룹의 IAM 사용자는 콘솔을 사용하여
사용자 이름과 일치하는 AWS S3의 "홈 디렉토리"에 액세스 할 수 있습니다.
{
"버전": "2012-10-17",
"명명 서": [
{
"조치": [ "s3 : *"],
"효과": "허용",
"자원": [ "arn : aws : s3 ::: bucket-name"],
"조건": { "StringLike": { "s3 : prefix": [ "home / $ {aws : username} / *"]}}
},
{
"Action": [ "s3 : *"],
"효과": "허용",
"자원": [ "arn : aws : s3 ::: bucket-name / home / $ {aws : username} / *"]
}
]
}
A. 참
B. 거짓
Answer: B
QUESTION NO: 3
사용자가 Auto Scaling 그룹에서 조정 프로세스를 일시 중지했습니다. 인스턴스 수를 늘리기
위한 조정 활동이 이미 진행 중입니다.
정학은 그 활동에 어떤 영향을 미칩니 까?
A. 효과가 없습니다. 스케일링 활동 계속
B. 인스턴스 시작을 일시 중지하고 Auto Scaling이 재개된 후에만 시작
C. 인스턴스를 종료합니다
D. 인스턴스를 일시적으로 중지
Answer: A
Explanation:
The user may want to stop the automated scaling processes on the Auto Scaling groups either to perform manual operations or during emergency situations. To perform this, the user can suspend one or more scaling processes at any time. When this process is suspended,
Auto Scaling creates no new scaling activities for that group. Scaling activities that were already in progress before the group was suspended continue until completed.
http://docs.aws.amazon.com/AutoScaling/latest/DeveloperGuide/AS_Concepts.html
QUESTION NO: 4
IAM (Identity and Access Management)과 관련하여, 애플리케이션에 속하는 특정 유형의
특수 계정으로 프로그래밍 방식으로 코드가 Google 서비스에 액세스 할 수 있습니까?
A. 서비스 계정
B. 단순 키
C. OAuth
D. 코드 계정
Answer: A
Explanation:
A service account is a special Google account that can be used by applications to access
Google services programmatically. This account belongs to your application or a virtual machine (VM), instead of to an individual end user. Your application uses the service account to call the Google API of a service, so that the users aren't directly involved.
A service account can have zero or more pairs of service account keys, which are used to authenticate to Google. A service account key is a public/private keypair generated by
Google.
Google retains the public key, while the user is given the private key.
https://cloud.google.com/iam/docs/service-accounts
QUESTION NO: 5
Solutions Architect는 레거시 Java 애플리케이션을 재 설계하여 가용성, 데이터 내구성 및
확장 성을 향상시킵니다. 현재 애플리케이션은 단일 고용량 Amazon EC2 인스턴스에서
실행됩니다. 업스트림 클라이언트의 HTTP 요청을 수락하여 인 메모리 큐에 추가하고 200
상태로 응답합니다. 별도의 애플리케이션 스레드는 대기열에서 항목을 읽고 처리 한 후
결과를 Amazon RDS MySQL 인스턴스에 유지합니다. 각 항목의 처리 시간은 평균 90 초가
걸리며 대부분은 외부 서비스 호출을 기다리는 데 사용되지만 응용 프로그램은 여러 항목을
병렬로 처리하도록 작성됩니다.
이 서비스로의 트래픽은 예측할 수 없습니다. 로드가 많은 기간 동안 응용 프로그램에서
백업을 처리하는 동안 항목이 내부 대기열에 1 시간 이상 앉아있을 수 있습니다. 또한 단일
응용 프로그램 노드가 실패하면 현재 시스템에 가용성 및 데이터에 문제가 있습니다.
이 서비스에 액세스하는 클라이언트는 수정할 수 없습니다. 제한 시간을 초과하고 요청을
다시 시도하기 전에 10 초 이내에 전송하는 각 HTTP 요청에 대한 응답을받을 것으로
예상합니다.
처리 지연 시간을 줄이고 비용을 최소화하면서 시스템의 가용성과 내구성을 향상시키는
방법은 무엇입니까?
A. Lambda 프록시 통합을 사용하여 요청을 AWS Lambda 함수로 전달하는 Amazon API
Gateway REST API를 생성합니다. 코어 처리 코드를 Lambda 함수로 마이그레이션하고
프록시 이벤트를 내부 애플리케이션 데이터 모델로 변환하고 처리 모듈을 호출하는 핸들러
메소드를 제공하는 랩퍼 클래스를 작성하십시오.
B. 서비스 프록시를 사용하여 Amazon SQS 대기열에 항목을 넣는 Amazon API Gateway
REST API를 생성합니다. 기존 애플리케이션에서 코어 처리 코드를 추출하고 업데이트하여
Amazon SQS 대기열에서 항목을 가져옵니다. 기존 애플리케이션에서 코어 처리 코드를
추출하고 업데이트하여 메모리 내 대기열 대신 Amazon SQS에서 항목을 가져옵니다.
Amazon SQS 대기열의 대략적인 메시지 수에 따라 동적으로 확장되는 Auto Scaling 그룹
내의 더 작은 EC2 인스턴스에 새 처리 애플리케이션을 배포합니다.
C. Amazon RDS 대신 Amazon DynamoDB를 사용하도록 애플리케이션을 수정하십시오.
DynamoDB 테이블에 대한 Auto Scaling을 구성하십시오. CPU 사용률에 따른 조정 정책을
사용하여 Auto Scaling 그룹 내에 애플리케이션을 배포하십시오. 메모리 매핑 된 파일이있는
인 메모리 대기열을 인스턴스 스토어 볼륨에 백업하고 주기적으로 해당 파일을 Amazon S3에
씁니다.
D. 메모리 내 대기열 대신 Redis 작업 대기열을 사용하도록 응용 프로그램을
업데이트하십시오. 애플리케이션의 Docker 컨테이너 이미지를 빌드하십시오. 애플리케이션
컨테이너와 Redis를 호스팅 할 별도의 컨테이너가 포함 된 Amazon ECS 작업 정의를
생성합니다. AWS Fargate를 사용하여 새 작업 정의를 ECS 서비스로 배포하고 Auto
Scaling을 활성화하십시오.
Answer: B
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Updated: May 28, 2022