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Amazon Data-Engineer-Associate Korean Exam Syllabus Topics:

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

1. 데이터 엔지니어가 Amazon DynamoDB 테이블에 메타데이터를 저장하는 새로운 데이터 파이프라인을 구축하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 지정된 기간보다 오래된 모든 항목을 DynamoDB 테이블에서 매일 제거해야 합니다.
어떤 솔루션이 가장 적은 구성 노력으로 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) 지정된 기간보다 오래된 항목을 삭제하기 위해 AWS Lambda 함수를 트리거하기 위해 일일 cron 표현식을 사용하는 Amazon EventBridge 규칙을 만듭니다.
B) DynamoDB 테이블에서 DynamoDB TTL을 활성화합니다. 애플리케이션 소스 코드를 조정하여 TTL 속성을 적절하게 설정합니다.
C) 데이터 수정에 반응하는 AWS Lambda 함수가 있는 DynamoDB 스트림을 만듭니다. 지정된 기간보다 오래된 항목을 삭제하도록 Lambda 함수를 구성합니다.
D) 지정된 기간보다 오래된 항목을 삭제하는 수명 주기 구성을 DynamoDB 테이블에 추가합니다.

2. 보안 검토 중에 한 회사에서 AWS Glue 작업의 취약점을 식별했습니다. 회사는 Amazon Redshift 클러스터에 액세스하기 위한 자격 증명이 작업 스크립트에 하드 코딩되어 있음을 발견했습니다.
데이터 엔지니어는 AWS Glue 작업의 보안 취약성을 해결해야 합니다. 솔루션은 자격 증명을 안전하게 저장해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하기 위해 데이터 엔지니어는 어떤 단계 조합을 수행해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

A) AWS Secrets Manager에 자격 증명을 저장합니다.
B) AWS Glue 작업을 사용하여 Amazon S3 버킷에 있는 구성 파일에서 자격 증명에 액세스합니다.
C) AWS Glue 작업 매개변수에 자격 증명을 저장합니다.
D) Amazon S3 버킷에 있는 구성 파일에 자격 증명을 저장합니다.
E) AWS Glue 작업 1AM 역할에 저장된 자격 증명에 대한 액세스 권한을 부여합니다.

3. 한 회사가 아마존 오픈서치 서비스를 사용하는 제품 추천 시스템을 개발 중입니다. 이 시스템은 1천만 개의 제품 임베딩에 대해 k-최근접 이웃(k-NN) 벡터 검색을 수행해야 합니다.
768차원 벡터를 사용하는 이 시스템은 높은 재현 정확도를 유지해야 하며, 매일 새로운 제품이 추가될 때마다 재인덱싱 없이 점진적인 업데이트를 지원해야 합니다. 또한 제품 카테고리와 재고 현황에 기반한 복잡한 필터링 기능도 갖춰야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 벡터 인덱스 유형은 무엇입니까?

A) Painless 스크립트 스코어링을 사용하는 정확한 k-NN 검색.
B) M 값이 16이고 efConstruction 값이 200인 Lucene 계층적 탐색 가능 소규모 세계(HNSW) 인덱스.
C) 이진 양자화 및 nlist 값 4096을 사용한 Faiss 지수.
D) nlist 값이 1024이고 nprobes 값이 10인 FAISS 역파일 인덱스(IVF).

4. 소매업체는 Amazon Redshift 데이터웨어하우스와 Amazon S3 버킷을 사용합니다. 이 회사는 매일 소매 주문 데이터를 S3 버킷으로 수집합니다.
이 회사는 모든 주문 데이터를 S3 버킷 내의 단일 경로에 저장합니다. 데이터에는 100개가 넘는 열이 있습니다.
이 회사는 매일 CSV 형식으로 30개 이상의 파일을 생성하는 타사 애플리케이션에서 주문 데이터를 수집합니다. 각 CSV 파일의 크기는 50~70MB입니다.
이 회사는 Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 열 집합을 선택하는 쿼리를 실행합니다. 사용자는 일일 주문에 따라 메트릭을 집계합니다. 최근 사용자들은 쿼리 성능이 저하되었다고 보고했습니다.
데이터 엔지니어는 쿼리에 대한 성능 문제를 해결해야 합니다.
어떤 단계 조합이 최소한의 개발 노력으로 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요? (2개를 선택하세요.)

A) 주문 날짜를 기준으로 S3 버킷의 주문 데이터를 분할합니다.
B) JSON 데이터를 SUPER 유형 열의 Amazon Redshift 테이블에 로드합니다.
C) 여러 개의 일일 CSV 파일을 각 요일의 파일 하나로 변환하는 AWS Glue ETL 작업을 개발합니다.
D) 타사 애플리케이션을 구성하여 JSON 형식으로 파일을 생성합니다.
E) 타사 응용 프로그램을 구성하여 파일을 열 형식으로 생성합니다.

5. 데이터 엔지니어는 데이터 형식을 .csv에서 Apache Parquet로 변환하는 AWS Lambda 함수를 생성해야 합니다. Lambda 함수는 사용자가 .csv 파일을 Amazon S3 버킷에 업로드하는 경우에만 실행되어야 합니다.
최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

A) 태그가 .csv로 설정된 객체에 대해 이벤트 유형이 s3:ObjectTagged:*인 S3 이벤트 알림을 생성합니다. Lambda 함수의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 이벤트 알림 대상으로 설정합니다.
B) 이벤트 유형이 s3:ObjectCreated:*인 S3 이벤트 알림을 생성합니다. 접미사에 .csv가 포함된 경우에만 알림을 생성하려면 필터 규칙을 사용하세요. Lambda 함수의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 이벤트 알림 대상으로 설정합니다.
C) 이벤트 유형이 s3:*인 S3 이벤트 알림을 생성합니다. 접미사에 .csv가 포함된 경우에만 알림을 생성하려면 필터 규칙을 사용하세요. Lambda 함수의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 이벤트 알림 대상으로 설정합니다.
D) 이벤트 유형이 s3:ObjectCreated:*인 S3 이벤트 알림을 생성합니다. 접미사에 .csv가 포함된 경우에만 알림을 생성하려면 필터 규칙을 사용하세요. Amazon Simple 알림 서비스(Amazon SNS) 주제를 이벤트 알림 대상으로 설정합니다. SNS 주제에 Lambda 함수를 구독합니다.

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