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

1. 한 회사가 아마존 S3 버킷의 시계열 데이터를 처리하기 위해 매일 AWS Glue 워크플로우를 실행합니다.
워크플로는 데이터를 Amazon Redshift 서버리스 테이블에 로드합니다. 회사에서는 워크플로의 일부 작업이 간헐적으로 실패하는 것을 확인했습니다.
데이터 엔지니어는 Redshift 테이블에 최신 데이터가 없는 경우 알림을 받아야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 효율성을 극대화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) 지난 하루 동안 발생한 AWS Glue 작업 실패 횟수를 표시하는 '실패한 AWS Glue 작업'이라는 메트릭을 포함하는 Amazon CloudWatch 대시보드를 생성합니다. 해당 메트릭 값이 0을 초과할 때 알림을 보내도록 CloudWatch 알람을 설정합니다.
B) Amazon EventBridge 스케줄러를 구성하여 Amazon Macie 작업을 실행하고 Redshift 테이블의 데이터 최신성을 검사합니다. AWS Glue 작업이 실패할 경우 Macie가 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 토픽에 알림을 보내도록 구성합니다.
C) AWS Glue 데이터 품질 작업을 예약하여 데이터의 최신성을 확인합니다. 데이터 품질 규칙이 실패할 경우 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 토픽에 알림을 보내도록 Amazon EventBridge 규칙을 생성합니다.
D) AWS Glue 작업 로그를 Amazon S3 버킷에 로드합니다. S3 버킷의 작업 로그에 Job.State=FAILED가 포함될 때 알림을 보내도록 Amazon CloudWatch 알람을 구성합니다.

2. 한 회사가 모든 AWS 리전에 걸쳐 거의 실시간 업데이트와 가시성을 제공하는 새로운 재고 관리 시스템을 구현해야 합니다. 새로운 솔루션은 데이터 액세스 및 권한에 대한 중앙 집중식 접근 제어 기능을 제공해야 합니다. 회사는 각 리전에 별도의 재고 관리팀을 배정했으며, 각 재고 관리팀은 재고 수준을 업데이트해야 합니다.
데이터 엔지니어는 쓰기 기능을 갖춘 Amazon Redshift 데이터 공유를 구현해야 합니다. 솔루션은 최소 권한 원칙을 따라야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) 회사 본사에서 인벤토리에 대한 선택적 쓰기 권한이 있는 단일 Redshift 데이터 공유를 구성합니다. 지역별 네임스페이스 제어를 설정합니다.
B) 회사 본사에서 모든 리전에 대한 읽기 전용 액세스를 제공하는 단일 Redshift 데이터 공유를 구성합니다. 각 리전의 데이터를 업데이트하는 별도의 AWS Glue ETL 작업을 구성합니다.
C) 전체 쓰기 권한을 제공하는 세 개의 지역 Redshift 데이터 공유를 구성합니다. 전체 자체 관리형 액세스 제어를 허용합니다.
D) 전체 쓰기 권한을 제공하는 여러 테이블 유형에 대해 별도의 Redshift 데이터 공유를 구성합니다. 모든 지역 클러스터에 데이터 공유를 분산합니다. 자체 관리형 지역 스키마 권한을 허용합니다.

3. 한 회사가 Microsoft SQL Server를 실행하는 Amazon EC2 인스턴스에서 Microsoft SQL Server DB 인스턴스용 Amazon RDS로 데이터베이스 서버를 마이그레이션하고 있습니다. 회사의 분석 팀은 마이그레이션이 완료될 때까지 매일 대규모 데이터 요소를 내보내야 합니다. 데이터 요소는 여러 테이블에 대한 SQL 조인의 결과입니다. 데이터는 Apache Parquet 형식이어야 합니다. 분석 팀은 Amazon S3에 데이터를 저장해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영상 가장 효율적인 방식으로 이러한 요구 사항을 충족합니까?

A) EC2 인스턴스 기반 SQL Server 데이터베이스에서 원하는 데이터 요소를 선택하는 일일 SQL 쿼리를 실행하도록 SQL Server 에이전트를 예약합니다. 출력 .csv 객체를 S3 버킷으로 보내도록 쿼리를 구성합니다. AWS Lambda 함수를 호출하여 출력 형식을 변환하는 S3 이벤트를 생성합니다.
.csv를 Parquet로 변환합니다.
B) 필수 데이터 요소가 포함된 EC2 인스턴스 기반 SQL Server 데이터베이스에 뷰를 생성합니다.
보기에서 직접 데이터를 선택하고 Parquet 형식의 데이터를 S3 버킷으로 전송하는 AWS Glue 작업을 생성합니다. 매일 실행되도록 AWS Glue 작업을 예약합니다.
C) SQL 쿼리를 사용하여 필요한 데이터 요소가 포함된 EC2 인스턴스 기반 SQL Server 데이터베이스에 보기를 생성합니다. 보기를 읽으려면 AWS Glue 크롤러를 생성하고 실행하세요. 데이터를 검색하고 Parquet 형식의 데이터를 S3 버킷으로 전송하는 AWS Glue 작업을 생성합니다. 매일 실행되도록 AWS Glue 작업을 예약합니다.
D) JDBC(Java Database Connectivity)를 사용하여 EC2 인스턴스 기반 데이터베이스를 쿼리하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다. 필요한 데이터를 검색하고, 데이터를 Parquet 형식으로 변환하고, 데이터를 S3 버킷으로 전송하도록 Lambda 함수를 구성합니다. Amazon EventBridge를 사용하여 Lambda 함수가 매일 실행되도록 예약합니다.

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

5. 데이터 엔지니어는 Amazon S3 버킷에 있는 Apache Parquet 형식의 객체에서 데이터를 읽는 일회성 작업을 수행합니다. 데이터 엔지니어는 데이터의 한 열만 쿼리하면 됩니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) S3 객체에서 AWS Glue 크롤러를 실행합니다. Amazon Athena에서 SQL SELECT 문을 사용하여 필요한 열을 쿼리합니다.
B) S3 버킷의 데이터를 pandas 데이터 프레임에 로드하도록 AWS Lambda 함수를 구성합니다. 데이터 프레임에 SQL SELECT 문을 작성하여 필요한 열을 쿼리합니다.
C) S3 객체를 사용하고 필요한 열을 쿼리하도록 AWS Glue DataBrew 프로젝트를 준비합니다.
D) S3 Select를 사용하여 S3 객체에서 필요한 열을 검색하는 SQL SELECT 문을 작성합니다.

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