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

1. 회사는 서로 다른 AWS 리전에 5개의 사무실을 가지고 있습니다. 각 사무실에는 고유한 IAM 역할을 사용하는 자체 인사(HR) 부서가 있습니다. 회사는 Amazon S3 스토리지를 기반으로 하는 데이터 레이크에 직원 기록을 저장합니다.
데이터 엔지니어링 팀은 기록에 대한 액세스를 제한해야 합니다. 각 HR 부서는 해당 HR 부서의 지역 내에 있는 직원의 기록에만 액세스할 수 있어야 합니다.
데이터 엔지니어링 팀은 최소한의 운영 오버헤드로 이 요구 사항을 충족하기 위해 어떤 단계 조합을 수행해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

A) HR 부서의 IAM 역할을 수정하여 각 부서의 지역에 대한 데이터 필터를 추가합니다.
B) 각 지역에 대해 별도의 S3 버킷을 생성합니다. S3 액세스를 허용하도록 IAM 정책을 구성합니다. 지역에 따라 액세스를 제한합니다.
C) S3 경로를 AWS Lake Formation 위치로 등록합니다.
D) 각 지역에 대한 데이터 필터를 사용하여 S3 경로를 데이터 위치로 등록합니다.
E) AWS Lake Formation에서 세분화된 액세스 제어를 활성화합니다. 각 지역에 대한 데이터 필터를 추가합니다.

2. 한 회사가 아마존 S3 기반 데이터 레이크를 운영하고 있습니다. 이 데이터 레이크에는 여러 부서의 데이터 세트가 저장되어 있으며, 매일 수백만 건의 고객 기록이 유입됩니다.
데이터 엔지니어는 각 부서가 회사 데이터 세트 중 필요한 부분에만 접근할 수 있도록 하는 접근 및 저장 솔루션을 설계해야 합니다. 이 솔루션은 최소 권한 원칙을 준수해야 합니다.
어떤 솔루션이 최소한의 운영 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) Amazon Redshift 및 Amazon Redshift Spectrum을 데이터 레이크의 기본 진입점으로 설정합니다.
Amazon Redshift가 수임할 수 있는 IAM 역할을 정의합니다. 해당 IAM 역할에 Amazon S3에 저장된 데이터에 대한 액세스 권한을 부여하도록 구성합니다.
B) AWS Lake Formation을 설정합니다. AWS Glue 데이터 카탈로그 리소스에 LF 태그를 할당합니다. Lake Formation 태그 기반 액세스 제어(LF-TBAC)를 활성화합니다.
C) 각 부서에 대한 IAM 정책 및 IAM 역할을 정의합니다. 각 팀이 액세스할 수 있는 데이터 레이크의 S3 액세스 경로를 지정합니다.
D) aws_s3 확장 프로그램이 설치된 Amazon RDS for PostgreSQL 데이터베이스를 배포합니다. AWS Step Functions 이벤트를 구성하여 AWS Lambda 함수를 호출하여 데이터 레이크와 데이터베이스를 동기화합니다.

3. 한 회사가 두 부서에서 공유하는 데이터웨어하우스로 Amazon Redshift 클러스터를 사용하고 있습니다. 보안 정책을 준수하려면 각 부서에 고유한 접근 권한이 있어야 합니다.
부서 A는 부서 A의 테이블과 뷰에 액세스할 수 있어야 합니다. 부서 B는 부서 B의 테이블과 뷰에 액세스할 수 있어야 합니다.
회사에서는 두 부서의 객체를 하나의 쿼리로 사용하는 SQL 쿼리를 자주 실행합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) 각 부서의 테이블과 뷰를 전용 데이터베이스로 그룹화합니다. 데이터베이스 수준에서 권한을 관리합니다.
B) 각 부서의 테이블과 뷰를 전용 스키마로 그룹화합니다. 스키마 수준에서 권한을 관리합니다.
C) 부서 이름이 포함된 명명 규칙을 따르도록 테이블과 뷰 이름을 업데이트합니다. 새 명명 규칙에 따라 권한을 관리합니다.
D) 각 부서별로 IAM 사용자 그룹을 생성합니다. ID 기반 IAM 정책을 사용하여 IAM 사용자 그룹에 따라 테이블 및 뷰 권한을 부여합니다.

4. 한 회사가 Amazon Redshift에 데이터 웨어하우스를 두고 있습니다. 보안 규정을 준수하기 위해 회사는 데이터 웨어하우스에 대한 모든 사용자 활동과 연결 활동을 기록하고 저장해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) Amazon Elastic File System(Amazon EFS) 파일 시스템을 만듭니다. Amazon Redshift 클러스터에 대한 로깅을 활성화합니다. EFS 파일 시스템에 로그를 씁니다.
B) Amazon Aurora MySQL 데이터베이스를 만듭니다. Amazon Redshift 클러스터에 대한 로깅을 활성화합니다. Aurora MySQL 데이터베이스의 테이블에 로그를 씁니다.
C) Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨을 생성합니다. Amazon Redshift 클러스터에 대한 로깅을 활성화합니다. EBS 볼륨에 로그를 씁니다.
D) Amazon S3 버킷을 만듭니다. Amazon Redshift 클러스터에 대한 로깅을 활성화합니다. 로깅 구성에서 로그를 저장할 S3 버킷을 지정합니다.

5. 글로벌 전자상거래 기업에서 고객 거래, 재고 업데이트, 사용자 활동 로그 등을 여러 AWS 서비스를 통해 처리합니다. 이 회사는 복잡한 ETL(추출, 변환, 로드) 워크플로우를 효율적으로 관리하기 위한 확장 가능하고 완전 관리형 이벤트 기반 오케스트레이션 솔루션이 필요합니다. 데이터 처리를 위해 AWS Glue와 Amazon EMR을 활용해야 하며, 데이터는 Amazon Redshift와 Amazon S3에 저장됩니다. 또한, 종속성 관리, 자동 재시도, 데이터 파이프라인 모니터링 기능을 지원해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) 워크플로의 각 단계를 실행하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다. 매일 해당 함수를 호출하도록 Amazon EventBridge 예약 규칙을 생성합니다.
B) AWS Step Functions를 사용하여 Amazon EMR 및 AWS Glue에서 데이터 변환 및 로딩 작업을 호출하는 Express 워크플로를 정의합니다.
C) 워크플로의 각 단계에 대한 AWS Lambda 함수를 생성합니다. AWS Glue 작업을 호출하도록 Amazon EventBridge를 구성합니다. 파이프라인을 통해 데이터를 처리하고 이동하도록 Lambda 함수를 구성합니다.
D) ETL 워크플로우를 관리하기 위해 방향 비순환 그래프(DAG)를 생성하려면 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA)에서 Apache Airflow를 사용하십시오.

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