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

1. 소매업체는 온프레미스 MySQL 데이터베이스에 제품 수명 주기 관리(PLM) 애플리케이션의 데이터를 저장합니다. PLM 애플리케이션은 거래가 발생할 때 데이터베이스를 자주 업데이트합니다.
이 회사는 PLM 애플리케이션에서 거의 실시간으로 통찰력을 수집하고자 합니다. 이 회사는 통찰력을 다른 비즈니스 데이터 세트와 통합하고 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스를 사용하여 결합된 데이터 세트를 분석하고자 합니다.
이 회사는 이미 온프레미스 인프라와 AWS 간에 AWS Direct Connect 연결을 구축했습니다.
가장 적은 개발 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션은 무엇일까요?

A) Amazon AppFlow SDK를 사용하여 MySQL 데이터베이스에 대한 사용자 지정 커넥터를 빌드하여 데이터베이스 변경 사항을 지속적으로 복제합니다. 커넥터의 대상으로 Amazon Redshift를 설정합니다.
B) 예약된 AWS DataSync 작업을 실행하여 MySQL 데이터베이스에서 데이터를 동기화합니다. 작업의 대상으로 Amazon Redshift를 설정합니다.
C) AWS Database Migration Service(AWS DMS)에서 전체 로드 플러스 CDC 작업을 실행하여 MySQL 데이터베이스 변경 사항을 지속적으로 복제합니다. 작업의 대상으로 Amazon Redshift를 설정합니다.
D) Java Database Connectivity(JDBC) 연결을 사용하여 MySQL 데이터베이스 업데이트를 얻기 위해 예약된 AWS Glue 추출, 변환 및 로드(ETL) 작업을 실행합니다. ETL 작업의 대상으로 Amazon Redshift를 설정합니다.

2. 회사에서는 실시간 분석 기능을 구현하려고 합니다. 이 회사는 Amazon Kinesis Data Streams 및 Amazon Redshift를 사용하여 초당 수 기가바이트의 속도로 스트리밍 데이터를 수집하고 처리하려고 합니다. 회사는 기존 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 분석 도구를 사용하여 실시간에 가까운 통찰력을 얻고자 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) Kinesis Data Streams를 사용하여 Amazon S3에서 데이터를 준비합니다. COPY 명령을 사용하여 Amazon S3의 데이터를 Amazon Redshift로 직접 로드하면 데이터를 실시간 분석에 즉시 사용할 수 있습니다.
B) Amazon Redshift에서 외부 스키마를 생성하여 Kinesis Data Streams의 데이터를 Amazon Redshift 객체에 매핑합니다. 스트림에서 데이터를 읽으려면 구체화된 뷰를 만듭니다. 구체화된 뷰를 자동 새로 고침으로 설정합니다.
C) SQL 쿼리를 사용하여 Kinesis Data Streams의 데이터에 액세스합니다. 스트림 상단에 직접 구체화된 뷰를 생성합니다. 가장 최근의 스트림 데이터를 쿼리하려면 구체화된 뷰를 정기적으로 새로 고치세요.
D) Kinesis Data Streams를 Amazon Kinesis Data Firehose에 연결합니다. Kinesis Data Firehose를 사용하여 Amazon S3에 데이터를 준비합니다. COPY 명령을 사용하여 Amazon S3의 데이터를 Amazon Redshift의 테이블에 로드합니다.

3. 회사는 Amazon S3 버킷에 JSON 형식과 .csv 형식으로 데이터 세트를 저장합니다. 이 회사는 Microsoft SQL Server 데이터베이스용 Amazon RDS, 프로비저닝된 용량 모드의 Amazon DynamoDB 테이블, Amazon Redshift 클러스터를 보유하고 있습니다. 데이터 엔지니어링 팀은 데이터 과학자가 SQL과 유사한 구문을 사용하여 모든 데이터 소스를 쿼리할 수 있는 기능을 제공하는 솔루션을 개발해야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) AWS Glue를 사용하여 데이터 소스를 크롤링합니다. AWS Glue 데이터 카탈로그에 메타데이터를 저장합니다. AWS Glue 작업을 사용하여 JSON 형식의 데이터를 Apache Parquet 또는 .csv 형식으로 변환합니다. 변환된 데이터를 S3 버킷에 저장합니다. Amazon Athena를 사용하여 S3 버킷에서 원본 데이터와 변환된 데이터를 쿼리합니다.
B) AWS Lake Formation을 사용하여 데이터 레이크를 생성합니다. Lake Formation 작업을 사용하여 모든 데이터 소스의 데이터를 Apache Parquet 형식으로 변환합니다. 변환된 데이터를 S3 버킷에 저장합니다. Amazon Athena 또는 Redshift Spectrum을 사용하여 데이터를 쿼리합니다.
C) AWS Glue를 사용하여 데이터 소스를 크롤링합니다. AWS Glue 데이터 카탈로그에 메타데이터를 저장합니다. Redshift Spectrum을 사용하여 데이터를 쿼리합니다. 구조화된 데이터 소스에는 SQL을 사용합니다. JSON 형식으로 저장된 데이터에는 PartiQL을 사용합니다.
D) AWS Glue를 사용하여 데이터 소스를 크롤링합니다. AWS Glue 데이터 카탈로그에 메타데이터를 저장합니다. Amazon Athena를 사용하여 데이터를 쿼리합니다. 구조화된 데이터 소스에는 SQL을 사용합니다. JSON 형식으로 저장된 데이터에는 PartiQL을 사용합니다.

4. 한 회사가 온프레미스 Oracle 데이터베이스에 데이터 웨어하우스를 유지 관리합니다. 이 회사는 AWS에 데이터 레이크를 구축하려고 합니다. 이 회사는 데이터 웨어하우스 테이블을 Amazon S3에 로드하고 매일 데이터 웨어하우스에서 도착하는 증분 데이터와 테이블을 동기화하려고 합니다.
각 테이블에는 단조롭게 증가하는 값이 포함된 열이 있습니다. 각 테이블의 크기는 50GB 미만입니다. 데이터 웨어하우스 테이블은 매일 오전 1시에서 오전 2시 사이에 새로 고쳐집니다. 비즈니스 인텔리전스 팀은 매일 오전 10시에서 오후 8시 사이에 테이블을 쿼리합니다.
이러한 요구 사항을 가장 운영 효율적인 방식으로 충족할 수 있는 솔루션은 무엇일까요?

A) AWS Database Migration Service(AWS DMS) 전체 로드 마이그레이션을 사용하여 매일 데이터웨어하우스 테이블을 Amazon S3에 로드합니다. 매일 전날의 전체 로드 사본을 덮어씁니다.
B) AWS Glue Java Database Connectivity(JDBC) 연결을 사용합니다. 단조롭게 증가하는 값이 포함된 열에 대한 작업 북마크를 구성합니다. Amazon S3에 있는 전체 로드 사본에 일일 증분 데이터를 추가하는 사용자 지정 논리를 작성합니다.
C) AWS Glue를 사용하여 데이터웨어하우스 테이블의 전체 사본을 매일 Amazon S3에 로드합니다. 전날의 전체 로드 사본을 매일 덮어씁니다.
D) AWS Database Migration Service(AWS DMS) 전체 로드 및 CDC 작업을 사용하여 단조롭게 증가하는 데이터 열이 포함된 테이블을 온프레미스 데이터 웨어하우스에서 Amazon S3로 로드합니다.
AWS Glue의 사용자 지정 로직을 사용하여 일일 증분 데이터를 Amazon S3에 있는 전체 로드 사본에 추가합니다.

5. 한 회사가 Amazon 53 버킷에 서버 로그를 저장합니다. 회사는 1년 동안 로그를 보관해야 합니다. 1년 후에는 로그가 필요하지 않습니다.
데이터 엔지니어는 1년 이상된 로그를 자동으로 삭제하는 솔루션이 필요합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) 1년 후 로그를 삭제하도록 S3 수명 주기 구성을 정의합니다.
B) 1년 후 로그를 삭제하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다.
C) Amazon EC2 인스턴스에서 1년 후 로그를 삭제하는 cron 작업을 예약합니다.
D) 1년 후에 로그를 삭제하도록 AWS Step Functions 상태 머신을 구성합니다.

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