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Advantages for passing the Amazon AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) exam

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

1. 한 회사에서 기존 Amazon DynamoDB 테이블의 비용을 관리하는 솔루션이 필요합니다. 또한, 이 회사는 테이블의 크기를 제어해야 합니다. 이 솔루션은 진행 중인 읽기 또는 쓰기 작업을 방해해서는 안 됩니다. 이 회사는 1개월 후에 테이블에서 데이터를 자동으로 삭제하는 솔루션을 사용하려고 합니다.
어떤 솔루션이 최소한의 유지 관리로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) AWS Lambda 함수를 사용하여 1개월 이상 된 데이터가 있는지 DynamoDB 테이블을 주기적으로 스캔합니다. Lambda 함수를 구성하여 오래된 데이터를 삭제합니다.
B) DynamoDB TTL 기능을 사용하여 타임스탬프를 기준으로 데이터를 자동으로 만료합니다.
C) AWS Lambda 함수를 호출하기 위해 DynamoDB 테이블에 스트림을 구성합니다. 1개월 이상 된 테이블의 데이터를 삭제하도록 Lambda 함수를 구성합니다.
D) AWS Lambda 함수를 호출하여 1개월 이상 된 데이터를 확인하도록 예약된 Amazon EventBridge 규칙을 구성합니다. Lambda 함수를 구성하여 오래된 데이터를 삭제합니다.

2. 한 회사가 고객 데이터를 Amazon S3 버킷에 저장합니다. 회사의 여러 팀이 다운스트림 분석에 고객 데이터를 사용하려고 합니다. 회사는 팀이 고객에 대한 개인 식별 정보(PII)에 액세스할 수 없도록 해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) AWS Glue DataBrew 작업을 사용하여 PII 데이터를 두 번째 S3 버킷에 저장합니다. 원래 S3 버킷에 남아 있는 데이터에 대한 분석을 수행합니다.
B) Amazon Kinesis Data Firehose와 Amazon Comprehend를 사용하여 PII를 감지하고 제거합니다.
C) S3 Object Lambda를 사용하여 데이터에 액세스하고 Amazon Comprehend를 사용하여 PII를 감지하고 제거합니다.
D) Amazon Macie를 사용하여 PII를 감지하고 제거하는 중요 데이터 검색 작업을 만들고 실행합니다.

3. 두 개발자가 별도의 애플리케이션 릴리스를 작업하고 있습니다. 개발자는 GitHub 저장소의 마스터 브랜치를 소스로 사용하여 Branch A와 Branch B라는 기능 브랜치를 만들었습니다.
지점 A의 개발자는 프로덕션 시스템에 코드를 배포했습니다. 지점 B의 코드는 다음 주에 예정된 애플리케이션 릴리스에서 마스터 지점에 병합됩니다.
브랜치 B의 개발자가 마스터 브랜치에 풀 리퀘스트를 제출하기 전에 어떤 명령을 실행해야 합니까?

A) git fetch -b master
B) git diff branchB master
git commit -m <message>
C) git pull master
D) git rebase master

4. 통신 회사는 매일 초당 수천 개의 데이터 포인트의 비율로 네트워크 사용 데이터를 수집합니다. 이 회사는 실시간으로 사용 데이터를 처리하는 애플리케이션을 실행합니다. 이 회사는 Amazon Aurora DB 인스턴스에 데이터를 집계하여 저장합니다.
네트워크 사용량이 갑자기 감소하면 일반적으로 네트워크 중단을 나타냅니다. 회사는 네트워크 사용량이 갑자기 감소한 것을 식별하여 회사가 즉각적인 시정 조치를 취할 수 있어야 합니다.
어떤 솔루션이 가장 짧은 지연 시간으로 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) Aurora 데이터베이스를 Amazon DynamoDB 테이블로 바꿉니다. AWS Lambda 함수를 만들어 네트워크 사용량이 1분마다 감소하는지 DynamoDB 테이블에 쿼리합니다. 처리 애플리케이션과 DynamoDB 테이블 사이에 DynamoDB Accelerator(DAX)를 사용합니다.
B) 처리 애플리케이션을 수정하여 Amazon Kinesis 데이터 스트림에 데이터를 게시합니다. 네트워크 사용량 감소를 감지하기 위해 Apache Flink용 Amazon Managed Service(이전 명칭: Amazon Kinesis Data Analytics) 애플리케이션을 만듭니다.
C) 네트워크 사용량 감소에 대해 Aurora에 쿼리하는 AWS Lambda 함수를 만듭니다. Amazon EventBridge를 사용하여 1분마다 Lambda 함수를 자동으로 호출합니다.
D) Aurora의 데이터베이스 활동 스트림 기능 내에서 AWS Lambda 함수를 생성하여 네트워크 사용량 감소를 감지합니다.

5. 데이터 엔지니어는 시의성이 높은 판매 데이터를 분석해야 합니다. 회사는 해당 데이터를 Amazon S3 버킷에 저장하고 있으며, 데이터 엔지니어는 AWS Glue Data Catalog를 사용하여 데이터에 접근합니다.
데이터 엔지니어는 분석을 수행하는 동안 일부 레코드가 누락되었거나 최신 정보가 아니라는 것을 발견했습니다.
이러한 문제의 원인은 무엇일까요?

A) AWS Glue 데이터 카탈로그가 최신 S3 파티션 변경 사항을 반영하지 않았습니다.
B) AWS Glue 작업에 잘못된 IAM 역할이 할당되었습니다.
C) S3 버킷에서 버전 관리가 활성화되어 있지 않습니다.
D) AWS Glue 작업 일정이 서로 겹칩니다.

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