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

1. 한 회사가 매일 500GB의 시청자 및 광고 데이터를 처리하고, AWS Glue 데이터 카탈로그에 등록된 스키마를 사용하여 CSV 파일을 Amazon S3에 저장합니다. 이 회사는 해당 파일을 Apache Parquet 형식으로 변환하여 S3 버킷에 저장해야 합니다.
이 솔루션은 데이터를 동시에 처리하기 위해 15GiB의 메모리 용량을 갖춘 장시간 실행 워크플로우가 필요하며, 그 후 앞의 두 프로세스가 완료된 후에야 상관 관계 분석 프로세스가 시작됩니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) Amazon MWAA(Amazon Managed Workflows for Apache Airflow)를 사용하여 AWS Glue로 워크플로를 오케스트레이션합니다. 첫 번째와 두 번째 프로세스가 완료된 후 세 번째 프로세스가 시작되도록 AWS Glue를 구성합니다.
B) 워크플로의 각 프로세스를 실행하려면 Amazon EMR을 사용하십시오. 처음 두 프로세스의 완료를 나타내는 메시지를 처리하기 위해 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 큐를 생성하십시오.
세 번째 프로세스를 실행하여 SQS 큐를 처리하도록 AWS Lambda 함수를 구성합니다.
C) AWS Step Functions를 사용하여 여러 AWS Lambda 함수를 사용하는 워크플로를 오케스트레이션합니다. 세 번째 프로세스는 처음 두 프로세스가 완료된 후에 시작되도록 합니다.
D) AWS Glue 워크플로를 사용하여 처음 두 프로세스를 병렬로 실행합니다. 세 번째 프로세스는 처음 두 프로세스가 완료된 후에 시작되도록 합니다.

2. 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) 고객 제공 키(SSE-C)와 함께 서버 측 암호화를 사용하여 고객 정보가 포함된 객체를 암호화합니다. 객체를 암호화하는 키에 대한 액세스를 제한합니다.
B) 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.
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) 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.

3. 어떤 회사에서 애플리케이션과 온프레미스 Apache Kafka 서버를 AWS로 마이그레이션하려고 합니다. 애플리케이션은 온프레미스 Oracle 데이터베이스가 Kafka 서버로 보내는 증분 업데이트를 처리합니다. 이 회사는 리팩터링 전략 대신 리플랫폼 마이그레이션 전략을 사용하려고 합니다.
이러한 요구 사항을 가장 적은 관리 비용으로 충족할 수 있는 솔루션은 무엇일까요?

A) Apache Kafka(Amazon MSK) Serverless용 Amazon Managed Streaming
B) Amazon 데이터 파이어호스
C) Apache Kafka(Amazon MSK)용 Amazon Managed Streaming 프로비저닝 클러스터
D) Amazon Kinesis 데이터 스트림

4. 데이터 엔지니어링 팀은 운영 보고를 위해 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스를 사용하고 있습니다. 팀에서는 장기 실행 쿼리로 인해 발생할 수 있는 성능 문제를 방지하려고 합니다. 데이터 엔지니어는 쿼리 최적화 프로그램이 성능 문제를 나타낼 수 있는 조건을 식별할 때 이상 현상을 기록하기 위해 Amazon Redshift에서 시스템 테이블을 선택해야 합니다.
이 요구 사항을 충족하려면 데이터 엔지니어가 어떤 테이블 보기를 사용해야 합니까?

A) STL 사용 제어
B) STL 계획 정보
C) STL 쿼리 측정항목
D) STL 경고 이벤트 로그

5. 한 게임 회사가 AWS Glue를 사용하여 실시간 스트리밍 데이터에 대한 Apache Iceberg 테이블에서 읽기 및 쓰기 작업을 수행합니다. Iceberg 테이블의 데이터는 Apache Parquet 형식으로 저장됩니다. 이 회사는 쿼리 성능이 저하되는 문제를 겪고 있습니다.
어떤 솔루션이 쿼리 성능을 향상시킬까요? (두 가지를 선택하세요)

A) AWS Glue Data Catalog를 사용하여 Iceberg 테이블에 대한 뷰를 생성합니다.
B) AWS Glue Data Catalog를 사용하여 Iceberg 테이블에 대한 열 수준 통계를 예약된 시간에 생성합니다.
C) AWS Glue Data Catalog를 사용하여 Iceberg 테이블의 인덱스를 자동으로 최적화합니다.
D) AWS Glue Data Catalog를 사용하여 Iceberg 테이블을 자동으로 압축합니다.
E) AWS Glue Data Catalog를 사용하여 Iceberg 테이블에 대해 쓰기 시 복사 기능을 활성화합니다.

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