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

1. 한 회사에서 Amazon RDS for MySQL 데이터베이스에 대한 로그를 수집하고 감사를 위해 제공해야 합니다. 로그는 데이터베이스의 데이터를 수정하거나 데이터베이스 인스턴스를 변경하는 각 사용자를 추적해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) API 호출을 로깅하도록 AWS CloudTrail을 구성하세요. 기본 모니터링에는 Amazon CloudWatch Logs를 사용하세요. IAM 정책을 사용하여 로그에 대한 액세스를 제어하세요. 로그 감사를 위한 예약 보고를 설정하세요.
B) 데이터베이스 활동을 모니터링하는 Amazon EventBridge 규칙을 구성합니다. EventBridge 이벤트를 처리하고 Amazon OpenSearch Service에 저장하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다.
C) Amazon CloudWatch Logs를 활성화합니다. 데이터베이스 변경 사항 및 인스턴스 수준 변경 사항을 모니터링하는 메트릭 필터를 생성합니다. 의심스러운 데이터베이스 작업에 대해 거의 실시간으로 알림을 전송하는 자동 알림 시스템을 구성합니다.
D) 기본 Amazon RDS 데이터베이스 감사 로깅을 활성화하고 구성합니다. Amazon CloudWatch Logs를 활성화합니다.
메트릭 필터 및 경보를 구성합니다. AWS CloudTrail 감사 로깅을 구성합니다.

2. 글로벌 사업을 운영하는 기업은 AWS 리전의 데이터는 해당 리전 내에서만 접근 가능해야 한다는 규정을 준수해야 합니다.
데이터 엔지니어가 자신이 근무하는 리전에 리소스를 생성하는 데이터 파이프라인을 구축하고 있습니다. 이 데이터 파이프라인은 데이터 엔지니어가 근무하는 리전의 데이터에만 접근할 수 있어야 합니다. 파이프라인은 Active Directory를 ID 및 인증 시스템으로 사용합니다. 또한, 파이프라인은 사용자 지정 ID 브로커 애플리케이션을 사용하여 직원들이 Active Directory에 로그인했는지 확인하고, AssumeRole API 작업을 통해 임시 자격 증명을 획득합니다.
어떤 해결책이 가장 적은 행정적 노력으로 지역 요구사항을 충족할까요?

A) 각 리전별로 IAM 그룹을 생성합니다. 각 IAM 그룹에 필요한 IAM 정책을 포함합니다. 사용자가 임시 자격 증명을 사용하여 로그인할 때 IAM 그룹에 따라 적절한 액세스 권한을 부여받을 수 있도록 각 IAM 그룹에 사용자를 추가합니다.
B) 사용자가 특정 리전에 리소스를 생성할 수 있도록 개별 IAM 정책을 생성합니다. 각 데이터 엔지니어에게 해당 정책을 할당합니다. 사용자가 AWS에 로그인할 때 개별적으로 할당된 역할을 수임할 수 있도록 허용합니다.
C) 리소스를 생성할 수 있는 권한을 가진 IAM 역할을 생성합니다. 사용자가 해당 지역에서만 리소스를 생성할 수 있도록 각 지역에 대한 정책을 생성합니다. 직원이 임시 자격 증명을 받을 때 해당 정책을 세션 정책으로 전달합니다.
D) 각 리전의 데이터 엔지니어를 위한 IAM 역할을 별도로 생성합니다. 각 데이터 엔지니어에게 해당 리전별 IAM 역할을 위임하여 임시 자격 증명을 얻도록 안내합니다.

3. 한 회사는 Amazon 53에 데이터 레이크를 보유하고 있습니다. 이 회사는 AWS Glue를 사용하여 데이터를 카탈로그화하고 AWS Glue Studio를 사용하여 데이터 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인을 구현합니다.
회사는 파이프라인이 실행될 때마다 데이터 품질 문제가 확인되도록 해야 합니다. 데이터 엔지니어는 기존 파이프라인을 개선하여 사전 정의된 임계값에 따라 데이터 품질 규칙을 평가해야 합니다.
어떤 솔루션이 가장 적은 구현 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) 각 Glue ETL 작업에 새로운 사용자 지정 변환을 추가합니다. PyDeequ 라이브러리를 사용하여 평가해야 하는 데이터 품질 규칙을 포함하는 규칙 세트를 구현합니다.
B) 각 Glue ETL 작업에 새로운 Evaluate Data Quality 변환을 추가합니다. Data Quality Definition Language(DQDL)를 사용하여 평가해야 하는 데이터 품질 규칙을 포함하는 규칙 세트를 구현합니다.
C) 각 Glue ETL 작업에 새 사용자 지정 변환을 추가합니다. Great Expectations 라이브러리를 사용하여 평가해야 하는 데이터 품질 규칙을 포함하는 규칙 세트를 구현합니다.
D) 각 Glue ETL 작업에 SQL 쿼리로 정의된 새 변환을 추가합니다. SQL 쿼리를 사용하여 평가해야 하는 데이터 품질 규칙을 포함하는 규칙 세트를 구현합니다.

4. 금융 서비스 회사는 Amazon Redshift에 금융 데이터를 저장합니다. 데이터 엔지니어는 웹 기반 거래 애플리케이션을 지원하기 위해 금융 데이터에 대해 실시간 쿼리를 실행하려고 합니다. 데이터 엔지니어는 거래 애플리케이션 내에서 쿼리를 실행하려고 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) Amazon Redshift 데이터 API를 사용합니다.
B) 자주 액세스하는 데이터를 Amazon S3에 저장합니다. Amazon S3 Select를 사용하여 쿼리를 실행합니다.
C) Amazon Redshift에 대한 JDBC(Java Database Connectivity) 연결을 설정합니다.
D) Amazon Redshift에 대한 WebSocket 연결을 설정합니다.

5. 데이터 엔지니어가 AWS Glue Apache Spark 추출, 변환 및 로드(ETL) 작업을 구성하고 있습니다. 이 작업에는 크기가 같고 큰 두 개의 DataFrame을 정렬-병합 조인하는 작업이 포함되어 있습니다.
다음 오류로 인해 작업이 실패합니다: 장치에 남은 공간이 없습니다.
어떤 해결책이 오류를 해결할 수 있을까요?

A) 작업에 사용할 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨을 배포합니다.
B) 작업의 정렬 병합 조인을 브로드캐스트 조인으로 변환합니다.
C) AWS Glue Spark 셔플 관리자를 사용합니다.
D) DataFrames를 DynamicFrames로 변환하고 작업에서 DynamicFrame 조인을 수행합니다.

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