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1. 한 회사는 최근 AWS에 애플리케이션을 배포했습니다. 애플리케이션은 Amazon DynamoDB를 사용합니다. 회사는 애플리케이션 로드를 측정하고 예상되는 피크 로드와 일치하도록 DynamoDB 테이블에서 RCU 및 WCU를 구성했습니다. 최대 부하는 4시간 동안 일주일에 한 번 발생하며 평균 부하의 두 배입니다. 애플리케이션 로드는 나머지 주의 평균 로드에 가깝습니다. 액세스 패턴에는 테이블 읽기보다 테이블에 대한 쓰기가 더 많이 포함됩니다.
솔루션 설계자는 테이블 비용을 최소화하는 솔루션을 구현해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

A) AWS Application Auto Scaling을 사용하여 피크 기간 동안 용량을 늘립니다. 평균 부하에 맞게 예약된 RCU 및 WCU를 구입합니다.
B) 테이블에 대한 주문형 용량 모드를 구성합니다.
C) 테이블 앞에 DynamoDB Accelerator(DAX)를 구성합니다. 테이블의 새로운 최대 로드에 맞게 프로비저닝된 읽기 용량을 줄입니다.
D) 테이블 앞에 DynamoDB Accelerator(DAX)를 구성합니다. 테이블에 대한 주문형 용량 모드를 구성합니다.

2. 한 회사에서 AWS CloudFormation 스택에 배포된 AWS Lambda를 기반으로 애플리케이션을 구축했습니다. 웹 애플리케이션의 마지막 프로덕션 릴리스에서 몇 분 동안 중단되는 문제가 발생했습니다.
솔루션 설계자는 카나리아 릴리스를 지원하도록 배포 프로세스를 조정해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 새로 배포된 Lambda 함수 버전마다 별칭을 만듭니다. 라우팅 구성 파라미터와 함께 AWS CLI update-alias 명령을 사용하여 로드를 분산합니다.
B) 애플리케이션을 새 CloudFormation 스택에 배포합니다. Amazon Route 53 가중 라우팅 정책을 사용하여 로드를 분산합니다.
C) AWS CodeDeploy를 구성하고 배포 구성에서 CodeDeployDefault.OneAtATime을 사용하여 로드를 분산합니다.
D) 새로 배포된 모든 Lambda 함수에 대한 버전을 생성합니다. 라우팅 구성 파라미터와 함께 AWS CLI update-function-contiguration 명령을 사용하여 로드를 분산합니다.

3. 회사가 AWS 클라우드에서 애플리케이션을 실행하고 있습니다. 핵심 비즈니스 로직은 Auto Scaling 그룹의 Amazon EC2 인스턴스 세트에서 실행됩니다. ALB(Application Load Balancer)는 EC2 인스턴스에 트래픽을 분산합니다. Amazon Route 53 레코드 api.example.com이 ALB를 가리키고 있습니다.
회사의 개발 팀은 비즈니스 논리를 크게 업데이트합니다. 회사에는 변경 사항이 배포되면 테스트 기간 동안 고객의 10%만 새로운 논리를 받을 수 있다는 규칙이 있습니다. 고객은 테스트 기간 동안 동일한 버전의 비즈니스 로직을 사용해야 합니다.
회사는 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 업데이트를 어떻게 배포해야 합니까?

A) Auto Scaling 그룹에 대한 새 시작 구성을 생성합니다. AutoScaIingRoIIingUpdate 정책을 사용하도록 시작 구성을 지정하고 MaxBatchSize 옵션을 10으로 설정합니다. Auto Scaling 그룹에서 시작 구성을 교체합니다. 변경 사항을 배포합니다.
B) 두 번째 ALB를 생성하고 새 Auto Scaling 그룹의 EC2 인스턴스 집합에 새 논리를 배포합니다.
EC2 인스턴스에 트래픽을 분산하도록 ALB를 구성합니다. 가중치 기반 라우팅을 사용하도록 Route 53 레코드를 업데이트하고 레코드가 두 ALB를 가리키도록 합니다.
C) ALB에서 참조하는 두 번째 대상 그룹을 생성합니다. 이 새 대상 그룹의 EC2 인스턴스에 새 논리를 배포합니다. 가중 대상 그룹을 사용하도록 ALB 리스너 규칙을 업데이트합니다. ALB 대상 그룹 고정성을 구성합니다.
D) ALB에서 참조하는 두 번째 Auto Scaling 그룹을 생성합니다. 이 새 Auto Scaling 그룹의 EC2 인스턴스 집합에 새 논리를 배포합니다. ALB 라우팅 알고리즘을 최소 미해결 요청(LOR)으로 변경합니다. ALB 세션 고정성을 구성합니다.

4. 회사는 하이브리드 DNS 솔루션을 설계해야 합니다. 이 솔루션은 VPC 내에 저장된 리소스에 대해 cloud.example.com 도메인에 Amazon Route 53 프라이빗 호스팅 영역을 사용합니다.
회사에는 다음과 같은 DNS 확인 요구 사항이 있습니다.
* 온 프레미스 시스템은 cloud.example.com을 확인하고 연결할 수 있어야 합니다.
* 모든 VPC는 cloud.example.com을 확인할 수 있어야 합니다.
온 프레미스 기업 네트워크와 AWS Transit Gateway 간에는 이미 AWS Direct Connect 연결이 있습니다.
최고의 성능으로 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 회사는 어떤 아키텍처를 사용해야 합니까?

A) 프라이빗 호스팅 영역을 공유 서비스 VPC에 연결합니다. 공유 서비스 VPC에서 Route 53 인바운드 확인자를 생성합니다. 공유 서비스 VPC를 전송 게이트웨이에 연결하고 인바운드 확인자를 가리키는 cloud.example.com의 온 프레미스 DNS 서버에 전달 규칙을 만듭니다.
B) 프라이빗 호스팅 영역을 모든 VPC에 연결합니다. 공유 서비스 VPC에서 Route 53 인바운드 확인자를 생성합니다. 모든 VPC를 전송 게이트웨이에 연결하고 인바운드 확인자를 가리키는 cloud.example.com의 온 프레미스 DNS 서버에 전달 규칙을 만듭니다.
C) 프라이빗 호스팅 영역을 공유 서비스 VPC에 연결합니다. 공유 서비스 VPC에서 Route 53 아웃 바운드 해석기 생성 모든 VPC를 전송 게이트웨이에 연결하고 아웃 바운드 해석기를 가리키는 cloud.example.com의 온 프레미스 DNS 서버에 전달 규칙을 생성합니다.
D) 프라이빗 호스팅 영역을 모든 VPC에 연결합니다. 공유 서비스 VPC에 Amazon EC2 조건부 전달자를 배포합니다. 모든 VPC를 전송 게이트웨이에 연결하고 조건부 전달자를 가리키는 cloud.example.com의 온 프레미스 DNS 서버에 전달 규칙을 만듭니다.

5. 한 회사에서 1,000개의 온프레미스 서버를 AWS로 마이그레이션할 계획입니다. 서버는 회사 데이터 센터의 여러 VMware 클러스터에서 실행됩니다. 마이그레이션 계획의 일부로 회사는 CPU 세부 정보, RAM 사용량, 운영 체제 정보 및 실행 중인 프로세스와 같은 서버 메트릭을 수집하려고 합니다. 그런 다음 회사는 데이터를 쿼리하고 분석하려고 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 온프레미스 호스트에 AWS Agentless Discovery Connector 가상 어플라이언스를 배포하고 구성합니다. AWS Migration Hub에서 데이터 탐색을 구성합니다. AWS Glue를 사용하여 데이터에 대해 ETL 작업을 수행합니다. Amazon S3 Select를 사용하여 데이터를 쿼리합니다.
B) 각 온프레미스 서버에 AWS Application Discovery Agent를 배포합니다. AWS Migration Hub에서 데이터 탐색을 구성합니다. Amazon Athena를 사용하여 Amazon S3의 데이터에 대해 사전 정의된 쿼리를 실행합니다.
C) 온프레미스 호스트에서 VM 성능 정보만 내보냅니다. 필요한 데이터를 AWS Migration Hub로 직접 가져옵니다. Migration Hub에서 누락된 정보를 업데이트합니다. Amazon QuickSight를 사용하여 데이터를 쿼리합니다.
D) 온프레미스 호스트에서 서버 정보를 자동으로 수집하는 스크립트를 만듭니다. AWS CLI를 사용하여 put-resource-attributes 명령을 실행하여 자세한 서버 데이터를 AWS Migration Hub에 저장합니다.
Migration Hub 콘솔에서 직접 데이터를 쿼리합니다.

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