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Correct questions and answers for our Data-Engineer-Associate Korean premium VCE file

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Easy to pass the exam

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

1. 한 회사가 AWS Glue를 사용하여 데이터 처리 파이프라인을 구축하고 있습니다. 이 파이프라인은 Amazon S3에 저장된 데이터에 접근합니다. 회사는 데이터를 서로 다른 분류 수준을 나타내는 접두사가 붙은 폴더로 구성했습니다. 회사는 데이터 분류에 따라 특정 접두사가 붙은 폴더에만 AWS Glue 작업이 접근하도록 제한해야 합니다. 또한, 접근은 업무 시간(오전 9시부터 오후 5시까지)으로 제한되어야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하기 위해 회사는 사용자 지정 IAM 정책에 어떤 요소를 포함해야 합니까?

A) 각 접두사에 와일드카드를 사용하는 S3 객체 Amazon 리소스 이름(ARN) 패턴을 포함하는 Resource 요소와 DateGreaterThan 및 DateLessThan 연산자와 함께 aws:CurrentTime 조건 키를 사용하는 Condition 요소가 있습니다.
B) 각 접두사에 와일드카드를 사용하는 S3 객체 Amazon 리소스 이름(ARN) 패턴을 포함하는 리소스 요소와 TimeGreaterThan 및 TimeLessThan 연산자와 함께 $util.time 변수를 사용하는 조건 요소입니다.
C) s3:prefix 조건 키를 사용하여 폴더 액세스를 제한하고 aws:CurrentTime with DateGreaterThanEquals 및 DateLessThanEquals를 사용하여 운영 시간을 제한하는 조건 요소입니다.
D) s3:ResourceAccount 조건 키를 사용하여 버킷 액세스를 제한하는 조건 요소와 업무 시간 외에 적용되는 거부 문입니다.

2. 현재 한 회사는 S3 Standard 스토리지 클래스를 사용하여 Amazon S3에 모든 데이터를 저장하고 있습니다.
데이터 엔지니어가 데이터 액세스 패턴을 조사하여 추세를 파악했습니다. 처음 6개월 동안 대부분의 데이터 파일은 매일 여러 번 액세스됩니다. 6개월에서 2년 사이에는 대부분의 데이터 파일에 한 달에 한두 번 액세스됩니다. 2년이 지나면 데이터 파일은 1년에 한두 번만 액세스됩니다.
데이터 엔지니어는 S3 수명 주기 정책을 사용하여 새로운 데이터 스토리지 규칙을 개발해야 합니다. 새로운 스토리지 솔루션은 계속해서 고가용성을 제공해야 합니다.
가장 비용 효율적인 방식으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 6개월 후에 객체를 S3 One Zone-Infrequent Access(S3 One Zone-IA)로 전환합니다. 2년 후에 객체를 S3 Glacier Deep Archive로 전송합니다.
B) 6개월 후에 객체를 S3 Standard-Infrequent Access(S3 Standard-IA)로 전환합니다. 2년 후에 객체를 S3 Glacier Deep Archive로 전송합니다.
C) 6개월 후에 객체를 S3 Standard-Infrequent Access(S3 Standard-IA)로 전환합니다. 2년 후에 객체를 S3 Glacier 유연한 검색으로 전송합니다.
D) 6개월 후에 객체를 S3 One Zone-Infrequent Access(S3 One Zone-IA)로 전환합니다. 2년 후에 객체를 S3 Glacier 유연한 검색으로 전송합니다.

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

4. 한 회사가 대규모 데이터 세트를 Amazon S3 버킷에 저장하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 Amazon Athena를 사용하여 해당 데이터 세트에 대해 복잡한 쿼리를 자주 실행합니다. 데이터 엔지니어는 동일한 매개변수로 여러 번 실행되는 쿼리의 성능과 비용을 최적화해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) Athena 쿼리를 실행하기 전에 Amazon EMR을 사용하여 데이터를 사전 처리합니다.
B) Athena 쿼리를 실행하기 전에 데이터셋을 JSON 형식으로 변환합니다.
C) Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 Amazon S3의 데이터를 쿼리합니다.
D) Athena 워크그룹에서 쿼리 결과 재사용 설정을 구성합니다.

5. 한 회사는 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 범용 SSD 스토리지를 gp2에서 gp3로 업그레이드할 계획입니다. 회사는 업그레이드된 스토리지로 마이그레이션하는 동안 데이터 손실을 일으킬 수 있는 Amazon EC2 인스턴스의 중단을 방지하려고 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) gp2 볼륨의 스냅샷을 생성합니다. 스냅샷에서 새 gp3 볼륨을 생성합니다. 새 gp3 볼륨을 EC2 인스턴스에 연결합니다.
B) 새 gp3 볼륨을 생성합니다. 점차적으로 데이터를 새로운 gp3 볼륨으로 전송합니다. 전송이 완료되면 새 gp3 볼륨을 EC2 인스턴스에 탑재하여 gp2 볼륨을 교체합니다.
C) AWS DataSync를 사용하여 새 gp3 볼륨을 생성합니다. 원래 gp2 볼륨의 데이터를 새 gp3 볼륨으로 전송합니다.
D) 기존 gp2 볼륨의 볼륨 유형을 gp3으로 변경합니다. 볼륨 크기, IOPS 및 처리량에 대한 새 값을 입력합니다.

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