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

1. 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 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.
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 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.

2. 데이터 엔지니어는 Amazon Redshift를 사용하여 매달 한 번씩 리소스 집약적인 분석 프로세스를 실행합니다. 매달 데이터 엔지니어는 새로운 Redshift 프로비저닝 클러스터를 생성합니다. 데이터 엔지니어는 매달 분석 프로세스가 완료된 후 Redshift 프로비저닝된 클러스터를 삭제합니다. 데이터 엔지니어는 매달 클러스터를 삭제하기 전에 클러스터에서 Amazon S3 버킷으로 백업 데이터를 언로드합니다.
데이터 엔지니어는 데이터 엔지니어가 인프라를 수동으로 관리할 필요가 없는 월별 분석 프로세스를 실행하기 위한 솔루션이 필요합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) AWS CLI를 사용하여 분석 워크로드를 자동으로 처리합니다.
B) 분석 프로세스가 완료되면 Amazon Step Functions를 사용하여 Redshift 클러스터를 일시 중지하고 클러스터를 재개하여 매달 새 프로세스를 실행합니다.
C) AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 분석 워크로드를 자동으로 처리합니다.
D) Amazon Redshift Serverless를 사용하여 분석 워크로드를 자동으로 처리합니다.

3. 한 전자상거래 회사가 AWS Glue 테이블인 sales_data에 판매 데이터를 저장합니다. 이 회사는 sales_data 테이블을 Amazon S3 Standard 버킷에 저장합니다. 테이블에는 order_id, customer_id, product_id, order_date, shipping_date, order_amount라는 열이 있습니다.
해당 회사는 주문일자를 기준으로 sales_data 테이블을 파티셔닝하여 쿼리 성능을 향상시키고자 합니다. 이를 위해 AWS Glue에서 기존 sales_data 테이블에 해당 파티션을 추가해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) Amazon S3에서 AWS Glue 테이블의 메타데이터 파일을 직접 편집합니다.
B) AWS Glue 데이터 카탈로그 API를 사용하여 새 파티션을 테이블에 추가합니다.
C) S3 버킷을 수동으로 수정하여 새 파티션을 사용하도록 합니다.
D) AWS Glue 테이블의 스키마를 업데이트하여 새 파티션을 포함시키세요.

4. 한 제조 회사는 운영 효율성을 모니터링하고 향상시키기 위해 공장 현장에서 센서 데이터를 수집합니다. 이 회사는 Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 센서가 수집하는 데이터를 데이터 스트림에 게시합니다. 그런 다음 Amazon Kinesis Data Firehose가 Amazon S3 버킷에 데이터를 씁니다.
회사는 제조 시설의 대형 화면에 운영 효율성을 실시간으로 표시해야 합니다.
가장 낮은 대기 시간으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) Apache Flink용 Amazon Managed Service(이전의 Amazon Kinesis Data Analytics)를 사용하여 센서 데이터를 처리합니다. Apache Flink용 커넥터를 사용하여 Amazon Timestream 데이터베이스에 데이터를 씁니다. Timestream 데이터베이스를 소스로 사용하여 Grafana 대시보드를 생성합니다.
B) AWS Glue 북마크를 사용하여 S3 버킷에서 센서 데이터를 실시간으로 읽습니다. Amazon Timestream 데이터베이스에 데이터를 게시합니다. Timestream 데이터베이스를 소스로 사용하여 Grafana 대시보드를 생성합니다.
C) Apache Flink용 Amazon Managed Service(이전의 Amazon Kinesis Data Analytics)를 사용하여 센서 데이터를 처리합니다. 새로운 Data Firehose 전송 스트림을 생성하여 Amazon Timestream 데이터베이스에 직접 데이터를 게시합니다. Timestream 데이터베이스를 소스로 사용하여 Amazon QuickSight 대시보드를 생성합니다.
D) 새 객체가 생성되면 AWS Lambda 함수에 알림을 보내도록 S3 버킷을 구성합니다. Lambda 함수를 사용하여 Amazon Aurora에 데이터를 게시합니다. Aurora를 소스로 사용하여 Amazon QuickSight 대시보드를 생성하십시오.

5. 한 기업이 IoT 센서 데이터를 거의 실시간으로 변환한 후 Amazon S3 버킷에 저장해야 합니다. 해당 데이터는 Amazon Kinesis Data Streams의 데이터 스트림에서 제공됩니다. 기업은 데이터를 저장하기 전에 복잡하고 상태를 유지하는 변환 작업을 수행해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) 데이터 스트림을 처리하도록 Apache Flink용 Amazon 관리형 서비스에서 애플리케이션을 구성합니다.
B) 데이터 스트림을 처리하도록 AWS Lambda 함수를 구성합니다.
C) 데이터 스트림을 처리하기 위해 Amazon EMR 클러스터에 Apache Spark 작업을 예약합니다.
D) 데이터 스트림을 처리하도록 AWS Glue ETL 작업을 예약합니다.

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