Three versions available

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

1. 한 회사가 AWS에 데이터 파이프라인을 구축하고 있습니다. 이 파이프라인은 아마존 S3 버킷에서 고객 데이터를 추출하고, 품질 검사를 수행한 후 데이터를 변환합니다. 처리된 데이터는 관계형 데이터베이스에 저장되며, 회사는 향후 쿼리에 이 데이터를 사용할 예정입니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족할까요?

A) AWS Glue ETL을 사용하여 S3 버킷에서 데이터를 추출하고 변환을 수행합니다. AWS Glue DataBrew를 사용하여 품질 검사를 수행합니다. 처리된 데이터와 품질 검사 결과를 새 S3 버킷에 로드합니다.
B) AWS Glue Studio를 사용하여 S3 버킷에서 데이터를 추출합니다. AWS Glue DataBrew를 사용하여 변환 및 품질 검사를 수행합니다. 처리된 데이터를 Amazon RDS for MySQL 인스턴스에 로드합니다. 품질 검사 결과를 새 S3 버킷에 로드합니다.
C) AWS Glue Studio를 사용하여 S3 버킷에서 데이터를 추출합니다. AWS Glue DataBrew를 사용하여 변환 및 품질 검사를 수행합니다. 처리된 데이터와 품질 검사 결과를 Amazon RDS for MySQL 인스턴스에 로드합니다.
D) AWS Glue ETL을 사용하여 S3 버킷에서 데이터를 추출하고 변환을 수행합니다. AWS Glue Data Quality를 사용하여 권장 품질 규칙을 적용합니다. 데이터와 품질 검사 결과를 Amazon RDS for MySQL 인스턴스에 로드합니다.

2. 은행 회사가 애플리케이션을 사용하여 대량의 거래 데이터를 수집합니다. 이 회사는 실시간 분석을 위해 Amazon Kinesis Data Streams를 사용합니다. 이 회사의 애플리케이션은 PutRecord 작업을 사용하여 데이터를 Kinesis Data Streams로 전송합니다.
데이터 엔지니어가 하루 중 특정 시간대에 네트워크 중단을 관찰했습니다. 데이터 엔지니어는 전체 처리 파이프라인에 대해 정확히 한 번만 전달을 구성하려고 합니다.
어떤 솔루션이 이 요구 사항을 충족시킬까요?

A) 이벤트가 Kinesis Data Streams에 여러 번 수집되지 않도록 데이터 소스를 설계합니다.
B) 소스의 각 레코드에 고유한 ID를 내장하여 처리 중에 중복을 제거할 수 있도록 애플리케이션을 설계합니다.
C) 이벤트 중복 처리를 방지하기 위해 Apache Flink용 Amazon 관리 서비스(이전 명칭 Amazon Kinesis Data Analytics) 데이터 수집 애플리케이션의 체크포인트 구성을 업데이트합니다.
D) Kinesis Data Streams 사용을 중단하세요. 대신 Amazon EMR을 사용하세요. Amazon EMR에서 Apache Flink와 Apache Spark Streaming을 사용하세요.

3. 한 회사는 MySQL 데이터베이스에 저장된 판매 기록을 분석하고자 합니다. 회사는 Salesforce에서 식별한 판매 기회와 기록을 연관시키고자 합니다.
이 회사는 매일 2GB의 erf 판매 기록을 받습니다. 이 회사는 100GB의 식별된 판매 기회를 보유하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 판매 기록과 판매 기회를 분석하고 상관관계를 맺는 프로세스를 개발해야 합니다. 이 프로세스는 매일 밤 한 번 실행해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) Amazon AppFlow를 사용하여 Salesforce에서 판매 기회를 가져옵니다. AWS Glue를 사용하여 MySQL 데이터베이스에서 판매 기록을 가져옵니다. 판매 기록과 판매 기회를 연관시킵니다. Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA)를 사용하여 프로세스를 조율합니다.
B) Amazon AppFlow를 사용하여 Salesforce에서 판매 기회를 가져옵니다. AWS Glue를 사용하여 MySQL 데이터베이스에서 판매 기록을 가져옵니다. 판매 기록과 판매 기회를 상관시킵니다. AWS Step Functions를 사용하여 프로세스를 조율합니다.
C) Amazon AppFlow를 사용하여 Salesforce에서 판매 기회를 가져옵니다. Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 MySQL 데이터베이스에서 판매 기록을 가져옵니다. Amazon Managed Service for Apache Flink를 사용하여 데이터 세트를 상관시킵니다. AWS Step Functions를 사용하여 프로세스를 조율합니다.
D) Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA)를 사용하여 두 데이터 세트를 모두 가져옵니다. AWS Lambda 함수를 사용하여 데이터 세트를 상관시킵니다. AWS Step Functions를 사용하여 프로세스를 조율합니다.

4. 한 회사가 Amazon Redshift 데이터웨어하우스의 30개 테이블에서 보고서를 생성합니다. 데이터 소스는 100개의 테이블이 포함된 Amazon Aurora MySQL 운영 데이터베이스입니다. 현재 이 회사는 Aurora에서 Redshift로 모든 데이터를 매시간 새로 고치고 있어 보고서 생성이 지연되고 있습니다.
어떤 단계 조합이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요? (2개 선택)

A) AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 복제 작업을 생성합니다. 필요한 테이블만 선택하세요.
B) 통합을 사용하는 Amazon Redshift에 데이터베이스를 만듭니다.
C) Amazon Aurora에서 ETL 없이 통합을 구축하세요. 필요한 테이블만 선택하세요.
D) Amazon Redshift의 쿼리 편집기 v2를 사용하여 Aurora의 데이터에 액세스합니다.
E) 필요한 각 테이블을 전송하는 AWS Glue 작업을 생성합니다. AWS Glue 워크플로를 실행하여 5분마다 작업을 시작합니다.

5. 회사에는 회사 워크로드를 실행하는 프로덕션 AWS 계정이 있습니다. 회사의 보안팀은 프로덕션 AWS 계정의 보안 로그를 저장하고 분석하기 위해 보안 AWS 계정을 만들었습니다. 프로덕션 AWS 계정의 보안 로그는 Amazon CloudWatch Logs에 저장됩니다.
회사는 Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 보안 AWS 계정에 보안 로그를 전달해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

A) 보안 AWS 계정에 대상 데이터 스트림을 생성합니다. IAM 역할과 신뢰 정책을 생성하여 CloudWatch Logs에 데이터를 스트림에 넣을 수 있는 권한을 부여합니다. 프로덕션 AWS 계정에서 구독 필터를 생성합니다.
B) 보안 AWS 계정에 대상 데이터 스트림을 생성합니다. IAM 역할과 신뢰 정책을 생성하여 CloudWatch Logs에 데이터를 스트림에 넣을 수 있는 권한을 부여합니다. 보안 AWS 계정에 구독 필터를 생성합니다.
C) 프로덕션 AWS 계정에서 대상 데이터 스트림을 생성합니다. 보안 AWS 계정에서 프로덕션 AWS 계정의 Kinesis Data Streams에 대한 교차 계정 권한이 있는 IAM 역할을 생성합니다.
D) 프로덕션 AWS 계정에서 대상 데이터 스트림을 생성합니다. 프로덕션 AWS 계정에서 보안 AWS 계정의 Kinesis Data Streams에 대한 교차 계정 권한이 있는 IAM 역할을 생성합니다.

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