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

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Amazon Data-Engineer-Associate Korean Exam Syllabus Topics:

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

1. 소매업체는 Amazon S3 버킷에 고객 데이터를 저장합니다. 일부 고객 데이터에는 고객에 대한 개인 식별 정보(PII)가 포함되어 있습니다. 회사는 PII 데이터를 비즈니스 파트너와 공유해서는 안 됩니다.
데이터 엔지니어는 비즈니스 파트너에게 데이터 세트의 객체를 제공하기 전에 해당 데이터 세트에 PII가 포함되어 있는지 확인해야 합니다.
어떤 솔루션이 최소한의 수동 개입으로 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) AWS Glue Data Catalog에 테이블을 만듭니다. 테이블에서 PII를 식별하기 위한 사용자 지정 SQL 쿼리를 작성합니다. Amazon Athena를 사용하여 쿼리를 실행합니다.
B) Amazon Macie에 대한 액세스를 허용하도록 S3 버킷과 S3 객체를 구성합니다. Macie에서 자동화된 민감한 데이터 검색을 사용합니다.
C) S3 객체에서 PII를 식별하는 AWS Lambda 함수를 만듭니다. 함수가 주기적으로 실행되도록 예약합니다.
D) S3 PUT 작업을 모니터링하도록 AWS CloudTrail을 구성합니다. CloudTrail 트레일을 검사하여 PII를 저장하는 작업을 식별합니다.

2. 한 제조 회사가 센서로부터 데이터를 수집하려고 합니다. 데이터 엔지니어는 거의 실시간으로 센서 데이터를 수집하는 솔루션을 구현해야 합니다.
솔루션은 데이터를 영구 데이터 저장소에 저장해야 합니다. 솔루션은 데이터를 중첩된 JSON 형식으로 저장해야 합니다. 회사는 10밀리초 미만의 대기 시간으로 데이터 저장소에서 쿼리할 수 있어야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)를 사용하여 수신 센서 데이터를 버퍼링합니다. AWS Glue를 사용하여 쿼리용 데이터를 Amazon RDS에 저장합니다.
B) 자체 호스팅 Apache Kafka 클러스터를 사용하여 센서 데이터를 캡처합니다. 쿼리를 위해 Amazon S3에 데이터를 저장합니다.
C) Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 센서 데이터를 캡처합니다. 쿼리를 위해 Amazon DynamoDB에 데이터를 저장합니다.
D) AWS Lambda를 사용하여 센서 데이터를 처리합니다. 쿼리를 위해 Amazon S3에 데이터를 저장합니다.

3. 자동차 판매 회사는 특정 지역에서 판매 중인 자동차에 대한 데이터를 유지 관리합니다. 이 회사는 공급업체로부터 신차 매물에 대한 데이터를 수신하고 공급업체는 매일 Amazon S3에 압축 파일로 데이터를 업로드합니다. 압축 파일의 크기는 최대 5KB입니다. 이 회사는 데이터가 Amazon S3에 업로드되는 즉시 최신 매물을 보고 싶어합니다.
데이터 엔지니어는 대시보드를 공급하기 위해 목록의 데이터 처리 워크플로를 자동화하고 조율해야 합니다. 데이터 엔지니어는 또한 일회성 쿼리와 분석 보고를 수행하는 기능을 제공해야 합니다. 쿼리 솔루션은 확장 가능해야 합니다.
이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족할 수 있는 솔루션은 무엇일까요?

A) 프로비저닝된 Amazon EMR 클러스터를 사용하여 들어오는 데이터를 처리합니다. AWS Step Functions를 사용하여 워크플로를 조정합니다. Amazon Athena를 사용하여 일회성 쿼리와 분석 보고를 수행합니다. Amazon QuickSight를 사용하여 대시보드를 수행합니다.
B) AWS Glue를 사용하여 들어오는 데이터를 처리합니다. AWS Step Functions를 사용하여 워크플로를 조정합니다. Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 일회성 쿼리와 분석 보고를 수행합니다. 대시보드의 경우 Amazon OpenSearch Service의 OpenSearch Dashboards를 사용합니다.
C) AWS Glue를 사용하여 들어오는 데이터를 처리합니다. AWS Lambda와 S3 Event Notifications를 사용하여 워크플로를 조정합니다. Amazon Athena를 사용하여 일회성 쿼리와 분석 보고를 수행합니다. Amazon QuickSight를 사용하여 대시보드를 수행합니다.
D) Amazon EMR 클러스터를 사용하여 들어오는 데이터를 처리합니다. AWS Step Functions를 사용하여 워크플로를 조정합니다. Apache Hive를 사용하여 일회성 쿼리와 분석 보고를 수행합니다. Amazon OpenSearch Service를 사용하여 데이터를 대량으로 수집하여 컴퓨팅 최적화 인스턴스로 가져옵니다. 대시보드의 경우 OpenSearch Service의 OpenSearch Dashboards를 사용합니다.

4. 데이터 엔지니어는 Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 매일 애플리케이션의 사용자 동작 데이터가 포함된 레코드를 수집하고 처리합니다.
데이터 엔지니어는 핫 샤드가 데이터 스트림의 다른 샤드보다 훨씬 많은 데이터를 수신하기 때문에 데이터 스트림에 제한이 발생한다는 것을 알아챘습니다.
데이터 엔지니어는 제한 문제를 어떻게 해결해야 할까요?

A) 수집된 레코드를 배포하기 위해 무작위 파티션 키를 사용합니다.
B) 스트림 용량에 맞춰 제작자가 매초 보내는 레코드 수를 제한합니다.
C) 프로듀서가 보내는 레코드 크기를 스트림 용량에 맞게 줄입니다.
D) 데이터 스트림의 샤드 수를 늘립니다. 레코드를 샤드에 분산합니다.

5. 한 회사는 분기마다 데이터 레이크의 데이터를 분석하여 재고 평가를 수행합니다. 데이터 엔지니어는 AWS Glue DataBrew를 사용하여 데이터 내에서 고객에 대한 개인 식별 정보(PII)를 감지합니다.
회사의 개인정보 보호정책은 일부 사용자 지정 정보 범주를 PII로 간주합니다. 그러나 이러한 범주는 표준 DataBrew 데이터 품질 규칙에 포함되지 않습니다.
데이터 엔지니어는 데이터 레이크 내의 여러 데이터 세트에서 사용자 정의 PII 범주를 스캔하기 위해 현재 프로세스를 수정해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) 추출, 변환 및 데이터 레이크로의 로드(ETL) 작업 중에 필드에서 PII 정보를 추출하기 위해 정규식 패턴을 구현합니다.
B) Data Brew에서 사용자 정의 데이터 품질 규칙을 구현합니다. 데이터 세트 전체에 사용자 정의 규칙을 적용합니다.
C) 사용자 정의 PII 범주에 대한 데이터를 수동으로 검토합니다.
D) 사용자 정의 PII 범주를 감지하기 위한 사용자 정의 Python 스크립트를 개발합니다. DataBrew에서 스크립트를 호출합니다.

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