In this highly competitive modern society, everyone needs to improve their knowledge level or ability through various methods so as to obtain a higher social status. Under this circumstance passing Data-Engineer-Associate Korean exam becomes a necessary way to improve oneself. But as the old saying goes, Rome was not built in a day. For many people, it's no panic passing the exam in a short time. Luckily enough， as a professional company in the field of Data-Engineer-Associate Korean practice questions ,our products will revolutionize the issue. The study materials that I'm going to introduce to you next will effectively solve the problems you may encounter in preparing for the exam.

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Secure installation process and adequate privacy protection

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24 - hour online service

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

1. 한 회사가 Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK) 클러스터에서 Amazon Redshift 데이터웨어하우스로 스트리밍 데이터를 수집하려고 합니다. 데이터 엔지니어는 데이터 접근 시간을 단축하고 저장 비용을 최적화하는 솔루션을 개발해야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) Amazon MSK에서 수신되는 데이터를 처리하는 AWS Glue 스트리밍 추출, 변환 및 로드(ETL) 작업을 개발합니다. 데이터를 Amazon S3에 로드합니다. Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 Amazon S3에서 데이터를 읽습니다.
B) Amazon S3 버킷을 생성합니다. Amazon MSK에서 데이터를 수집합니다. 이벤트 기반 AWS Lambda 함수를 생성하여 S3 버킷의 데이터를 새 Amazon Redshift 테이블에 로드합니다.
C) 스트리밍 데이터 소스에 매핑되는 외부 스키마를 생성합니다. 외부 스키마를 참조하는 새 Amazon Redshift 테이블을 생성합니다.
D) MSK 클러스터에 매핑되는 외부 스키마를 생성합니다. MSK 토픽의 스트리밍 데이터를 사용하기 위해 외부 스키마를 참조하는 구체화된 뷰를 생성합니다.

2. 회사는 민감한 고객 정보가 포함된 Amazon S3 객체로 통화 로그를 수신합니다. 회사는 암호화를 사용하여 S3 객체를 보호해야 합니다. 또한 회사는 특정 직원만 접근할 수 있는 암호화 키를 사용해야 합니다.
최소한의 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션은 무엇입니까?

A) 고객 제공 키(SSE-C)와 함께 서버 측 암호화를 사용하여 고객 정보가 포함된 객체를 암호화합니다. 객체를 암호화하는 키에 대한 액세스를 제한합니다.
B) AWS KMS 키(SSE-KMS)와 함께 서버 측 암호화를 사용하여 고객 정보가 포함된 객체를 암호화합니다. 객체를 암호화하는 KMS 키에 대한 액세스를 제한하는 IAM 정책을 구성합니다.
C) AWS CloudHSM 클러스터를 사용하여 암호화 키를 저장합니다. 객체를 암호화하고 해독하기 위해 CloudHSM을 호출하도록 Amazon S3에 쓰는 프로세스를 구성합니다. CloudHSM 클러스터에 대한 액세스를 제한하는 IAM 정책을 배포합니다.
D) Amazon S3 관리형 키(SSE-S3)와 함께 서버 측 암호화를 사용하여 고객 정보가 포함된 객체를 암호화합니다. 객체를 암호화하는 Amazon S3 관리형 키에 대한 액세스를 제한하는 IAM 정책을 구성합니다.

3. 한 대학교에서 학생 에세이를 분석하는 교육용 애플리케이션을 개발 중입니다. 이 애플리케이션은 대학교 교재를 정확하게 인용하여 개인 맞춤형 피드백을 제공합니다. 또한 여러 언어로 작성된 에세이를 처리할 수 있어야 하며, 답변에는 반드시 교재의 특정 부분을 직접 참조해야 하고 학생이 선택한 언어로 작성되어야 합니다.
어떤 솔루션이 운영 부담을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할까요?

A) Amazon OpenSearch Serverless를 사용하여 사용자 지정 벡터 데이터베이스를 구축합니다. 교재 콘텐츠를 다국어 임베딩으로 저장합니다. Amazon Bedrock을 사용하여 응답을 생성할 때 데이터베이스를 쿼리하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다.
B) 대학 교재를 사용하여 Amazon Bedrock Knowledge Bases에 지식 기반을 생성합니다.
출처를 인용한 답변을 생성하도록 다국어 모델을 구성하십시오.
C) Amazon SageMaker를 사용하여 대학 교재로 미세 조정된 맞춤형 대규모 언어 모델(LLM)을 호스팅하여 인용이 포함된 개인화된 피드백을 생성합니다.
D) Amazon Comprehend를 사용하여 에세이의 언어 및 주요 주제를 파악합니다. Amazon Kendra를 사용하여 관련 교재 구절을 검색합니다. 교재 구절을 피드백 형식으로 변환하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다.

4. 한 회사가 Amazon EC2 인스턴스에서 실행되는 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 현재 애플리케이션이 생성하는 데이터는 일시적입니다. 그러나 회사는 EC2 인스턴스가 종료되더라도 데이터를 유지해야 합니다.
데이터 엔지니어는 Amazon 머신 이미지(AMI)에서 새 EC2 인스턴스를 시작하고 데이터를 보존하도록 인스턴스를 구성해야 합니다.
이 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 애플리케이션 데이터가 포함된 루트 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨이 지원하는 AMI를 사용하여 새 EC2 인스턴스를 시작합니다. EC2 인스턴스에 기본 설정을 적용합니다.
B) Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨이 지원하는 AMI를 사용하여 새 EC2 인스턴스를 시작합니다. 애플리케이션 데이터를 포함할 추가 EC2 인스턴스 스토어 볼륨을 연결합니다. EC2 인스턴스에 기본 설정을 적용합니다.
C) EC2 인스턴스 스토어 볼륨이 지원하는 AMI를 사용하여 새 EC2 인스턴스를 시작합니다. 애플리케이션 데이터를 포함하려면 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨을 연결하세요. EC2 인스턴스에 기본 설정을 적용합니다.
D) 애플리케이션 데이터가 포함된 EC2 인스턴스 스토어 볼륨이 지원하는 AMI를 사용하여 새 EC2 인스턴스를 시작합니다. EC2 인스턴스에 기본 설정을 적용합니다.

5. 한 회사가 AWS에서 여러 애플리케이션을 운영하고 있습니다. 회사는 각 애플리케이션이 로그를 출력하도록 구성했습니다. 회사는 애플리케이션 로그를 거의 실시간으로 쿼리하고 시각화하려고 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족시킬까요?

A) Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹에 로그를 출력하도록 애플리케이션을 구성합니다. CloudWatch 로그 이상 감지를 사용하여 로그 데이터를 쿼리하고 시각화합니다.
B) Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹에 로그를 출력하도록 애플리케이션을 구성합니다. Amazon S3 버킷을 생성합니다. 필요한 로그 그룹을 S3 버킷으로 내보내도록 일정에 따라 실행되는 AWS Lambda 함수를 생성합니다. Amazon Athena를 사용하여 S3 버킷의 로그 데이터를 쿼리합니다.
C) 초고속 병렬 인메모리 계산 엔진(SPICE)을 사용하여 Amazon QuickSight로 로그 데이터를 전송하도록 애플리케이션 코드를 업데이트합니다. QuickSight에서 필요한 분석 및 대시보드를 생성합니다.
D) Amazon OpenSearch 서비스 도메인을 생성합니다. Amazon CloudWatch Logs 로그 그룹으로 로그를 출력하도록 애플리케이션을 구성합니다. 각 로그 그룹에 대한 OpenSearch 서비스 구독 필터를 생성하여 OpenSearch로 데이터를 스트리밍합니다. OpenSearch 서비스에서 데이터를 분석하고 시각화하는 데 필요한 쿼리와 대시보드를 생성합니다.

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