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

1. 한 회사가 Amazon S3 버킷에 로그를 저장합니다. 데이터 엔지니어가 여러 로그 파일에 액세스하려고 하면 데이터 엔지니어는 일부 파일이 의도치 않게 삭제되었음을 발견합니다.
데이터 엔지니어는 향후 의도치 않은 파일 삭제를 방지하는 솔루션이 필요합니다.
어떤 솔루션이 운영 오버헤드를 최소화하면서 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) S3 버킷에 대해 S3 버전 관리를 활성화합니다.
B) 정기적으로 S3 버킷을 수동으로 백업하세요.
C) S3 버킷에 대한 복제를 구성합니다.
D) Amazon S3 Glacier 스토리지 클래스를 사용하여 S3 버킷에 있는 데이터를 보관합니다.

2. 한 회사가 스트리밍 서비스에서 수집된 시계열 데이터를 Amazon S3 버킷에 저장합니다. 회사는 회사 VPC 내에 배포된 워크로드만 데이터에 액세스할 수 있도록 해야 합니다.
어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) 회사의 VPC 내부에서 요청이 발생하지 않는 한 모든 사용자의 액세스를 거부하는 IAM 정책을 정의합니다.
B) 회사 VPC에서 발생하는 트래픽에만 액세스를 허용하는 조건을 사용하는 S3 버킷 정책을 만듭니다.
C) 회사의 VPC CIDR 블록에서만 연결을 허용하는 보안 그룹을 S3 버킷에 적용합니다.
D) VPC 서브넷에서 네트워크 ACL을 사용하여 특정 리소스만 S3 버킷에 액세스하도록 허용합니다.

3. 한 회사에서는 Amazon EMR 클러스터에서 실행되는 Apache Spark 작업을 사용하여 스트리밍 데이터를 처리하려고 합니다.
Spark 작업은 데이터를 변환하여 Amazon S3 버킷에 저장합니다. 회사는 Amazon Athena를 사용하여 분석을 수행합니다.
회사는 분석 쿼리에 대한 데이터 형식을 최적화해야 합니다.
어떤 솔루션이 가장 짧은 쿼리 시간으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요? (두 가지를 선택하세요.)

A) ORC 형식을 사용합니다. AWS Glue Data Catalog를 사용하여 스키마 변경 사항을 추적합니다.
B) Avro 형식을 사용합니다. AWS Glue Data Catalog를 사용하여 스키마 변경 사항을 추적합니다.
C) Apache Parquet 형식을 사용합니다. 외부 Amazon DynamoDB 테이블을 사용하여 스키마 변경 사항을 추적합니다.
D) ORC 형식을 사용합니다. 스키마 정의를 Amazon S3의 별도 파일에 저장합니다.
E) Apache Parquet 형식을 사용합니다. AWS Glue Data Catalog를 사용하여 스키마 변경 사항을 추적합니다.

4. 한 회사가 아마존 S3 버킷에 원시 클릭스트림 데이터를 저장하고 있습니다. 이 회사는 자체 개발한 라이브러리를 사용하는 복잡한 PySpark 변환을 통해 매일 데이터를 처리해야 합니다. 변환이 완료된 데이터는 분석을 위해 아마존 레드시프트에 저장해야 합니다. 또한, 이 솔루션은 대규모 데이터 워크로드를 처리할 수 있도록 높은 확장성을 갖춰야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) Amazon EMR을 사용하여 PySpark 작업을 실행합니다. 부트스트랩 작업을 사용하여 사용자 지정 라이브러리를 설치합니다.
B) AWS Glue Studio를 사용하여 PySpark 작업을 빌드하고 예약합니다. 사용자 지정 라이브러리가 포함된 AWS Glue 데이터 연결을 구성합니다.
C) 사용자 지정 라이브러리가 포함된 사용자 지정 AMI를 사용하여 Amazon EC2 Auto Scaling 그룹을 이용해 PySpark 애플리케이션을 실행합니다.
D) Amazon SageMaker Processing 작업을 사용하여 네이티브 SageMaker 라이브러리를 사용하는 PySpark 코드를 실행합니다.

5. 글로벌 사업을 운영하는 기업은 AWS 리전의 데이터는 해당 리전 내에서만 접근 가능해야 한다는 규정을 준수해야 합니다.
데이터 엔지니어가 자신이 근무하는 리전에 리소스를 생성하는 데이터 파이프라인을 구축하고 있습니다. 이 데이터 파이프라인은 데이터 엔지니어가 근무하는 리전의 데이터에만 접근할 수 있어야 합니다. 파이프라인은 Active Directory를 ID 및 인증 시스템으로 사용합니다. 또한, 파이프라인은 사용자 지정 ID 브로커 애플리케이션을 사용하여 직원들이 Active Directory에 로그인했는지 확인하고, AssumeRole API 작업을 통해 임시 자격 증명을 획득합니다.
어떤 해결책이 가장 적은 행정적 노력으로 지역 요구사항을 충족할까요?

A) 각 리전별로 IAM 그룹을 생성합니다. 각 IAM 그룹에 필요한 IAM 정책을 포함합니다. 사용자가 임시 자격 증명을 사용하여 로그인할 때 IAM 그룹에 따라 적절한 액세스 권한을 부여받을 수 있도록 각 IAM 그룹에 사용자를 추가합니다.
B) 사용자가 특정 리전에 리소스를 생성할 수 있도록 개별 IAM 정책을 생성합니다. 각 데이터 엔지니어에게 해당 정책을 할당합니다. 사용자가 AWS에 로그인할 때 개별적으로 할당된 역할을 수임할 수 있도록 허용합니다.
C) 리소스를 생성할 수 있는 권한을 가진 IAM 역할을 생성합니다. 사용자가 해당 지역에서만 리소스를 생성할 수 있도록 각 지역에 대한 정책을 생성합니다. 직원이 임시 자격 증명을 받을 때 해당 정책을 세션 정책으로 전달합니다.
D) 각 리전의 데이터 엔지니어를 위한 IAM 역할을 별도로 생성합니다. 각 데이터 엔지니어에게 해당 리전별 IAM 역할을 위임하여 임시 자격 증명을 얻도록 안내합니다.

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