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

1. 한 회사가 중앙 거버넌스 계정이 있는 데이터 메시를 구현합니다. 회사는 거버넌스 계정의 모든 데이터를 카탈로그화해야 합니다. 거버넌스 계정은 AWS Lake Formation을 사용하여 데이터를 중앙에서 공유하고 액세스 권한을 부여합니다.
이 회사는 Amazon Redshift Serverless 테이블 그룹을 포함하는 새로운 데이터 제품을 만들었습니다. 데이터 엔지니어는 마케팅 팀과 데이터 제품을 공유해야 합니다. 마케팅 팀은 열의 하위 집합에만 액세스할 수 있어야 합니다. 데이터 엔지니어는 동일한 데이터 제품을 규정 준수 팀과 공유해야 합니다.
규정 준수 팀은 마케팅 팀이 액세스해야 하는 것과 다른 하위 집합의 열에 액세스해야 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하기 위해 데이터 엔지니어는 어떤 단계 조합을 취해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

A) 공유해야 하는 테이블이 포함된 Amazon Redshift 데이터를 생성합니다.
B) 마케팅 팀 계정의 Amazon Redshift Serverless 작업 그룹에 Amazon Redshift 데이터 공유를 공유합니다.
C) Amazon Redshift 데이터 공유를 거버넌스 계정의 Lake Formation 카탈로그에 공유합니다.
D) 마케팅팀 계정에서 Amazon Redshift 관리형 VPC 엔드포인트를 만듭니다. 마케팅팀에 뷰에 대한 액세스 권한을 부여합니다.
E) 공유해야 하는 테이블의 뷰를 만듭니다. 필요한 열만 포함합니다.

2. 한 회사가 거래, 위험 관리 및 규정 준수 팀을 위한 데이터 메시 아키텍처를 구현해야 합니다. 각 팀은 자체 데이터를 보유하지만 뷰를 공유해야 합니다. 50개의 Glue 데이터베이스에 1,000개 이상의 테이블이 있습니다. 모든 팀은 Athena와 Redshift를 사용하며, 규정 준수를 위해서는 완전한 감사 및 PII 접근 제어가 필요합니다.

A) Athena에서 온디맨드 분석을 위한 뷰를 생성합니다. Amazon Redshift에서 Athena 뷰를 사용하여 교차 도메인 분석을 수행합니다. AWS CloudTrail을 사용하여 데이터 액세스를 감사하고, AWS Lake Formation을 사용하여 세분화된 액세스 제어를 구축합니다.
B) Lake Formation을 사용하여 테이블에 대한 도메인 간 액세스를 설정합니다. 세분화된 액세스 제어를 설정합니다.
C) AWS Glue Data Catalog 뷰를 사용합니다. CloudTrail 로그와 Lake Formation을 사용하여 권한을 관리합니다.
D) 구체화된 뷰를 생성하고 각 도메인에 대해 Amazon Redshift 데이터 공유를 활성화합니다.

3. 데이터 엔지니어는 매일 실행되는 일련의 Amazon Athena 쿼리를 조율해야 합니다. 각 쿼리는 15분 이상 실행될 수 있습니다.
이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족하는 단계 조합은 무엇입니까? (2개를 선택하세요.)

A) AWS Lambda 함수와 Athena Boto3 클라이언트 start_query_execution API 호출을 사용하여 프로그래밍 방식으로 Athena 쿼리를 호출합니다.
B) Apache Airflow용 Amazon Managed Workflows(Amazon MWAA)를 사용하여 AWS Batch에서 Athena 쿼리를 조정합니다.
C) AWS Glue Python 셸 스크립트를 사용하여 5분마다 확인하는 절전 타이머를 실행하여 현재 Athena 쿼리 실행이 성공적으로 완료되었는지 확인합니다. 현재 쿼리 실행이 완료되면 다음 쿼리를 호출하도록 Python 셸 스크립트를 구성합니다.
D) AWS Step Functions 워크플로를 생성하고 두 가지 상태를 추가합니다. Lambda 함수 앞에 첫 번째 상태를 추가합니다. 두 번째 상태를 대기 상태로 구성하여 Athena Boto3 get_query_execution API 호출을 사용하여 Athena 쿼리가 완료되었는지 주기적으로 확인합니다. 현재 쿼리 실행이 완료되면 다음 쿼리를 호출하도록 워크플로를 구성합니다.
E) AWS Glue Python 셸 작업과 Athena Boto3 클라이언트 start_query_execution API 호출을 사용하여 프로그래밍 방식으로 Athena 쿼리를 호출합니다.

4. 한 의료 회사가 환자 기록을 온프레미스 MySQL 데이터베이스에 저장합니다. 이 회사는 MySQL 데이터베이스에 접근하기 위한 애플리케이션을 만듭니다. 회사는 환자 기록을 보호하기 위해 보안 프로토콜을 시행해야 합니다. 이 회사는 현재 무단 접근 위험을 최소화하기 위해 30일마다 데이터베이스 자격 증명을 교체하고 있습니다.
회사에서는 자격 증명 순환마다 애플리케이션 코드를 수정할 필요가 없는 솔루션을 원합니다.
어떤 솔루션이 운영 오버헤드를 최소화하면서 이 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) IAM 역할에 데이터베이스에 대한 액세스 권한을 할당합니다. IAM 역할을 통해 임시 자격 증명을 얻도록 애플리케이션을 구성합니다.
B) 암호화된 Amazon S3 버킷에 자격 증명을 저장합니다. S3 수명 주기 정책을 사용하여 매달 자격 증명을 순환합니다. 버킷 정책을 사용하여 액세스를 제어합니다.
C) AWS Secrets Manager를 사용하여 자격 증명을 자동으로 교체합니다. 애플리케이션이 API 호출을 사용하여 자격 증명을 검색하도록 허용합니다.
D) AWS Key Management Service(AWS KMS)를 사용하여 암호화 키를 생성합니다. 자동 키 교체를 구성합니다. 암호화된 자격 증명을 Amazon DynamoDB 테이블에 저장합니다.

5. 이 회사는 Amazon S3에 대량의 고객 레코드를 저장합니다. 규정을 준수하기 위해 회사는 레코드가 생성된 후 처음 30일 동안 새로운 고객 레코드에 즉시 액세스할 수 있어야 합니다. 이 회사는 30일 이상 된 레코드에 드물게 액세스합니다.
회사는 Amazon S3 스토리지의 비용을 최적화해야 합니다.
이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족할 수 있는 솔루션은 무엇일까요?

A) S3 Intelligent-Tiering 스토리지를 사용하세요.
B) 30일 후 S3 Glacier Deep Archive 저장소로 레코드를 전환합니다.
C) 모든 고객 기록에 S3 Standard-Infrequent Access(S3 Standard-IA) 저장소를 사용합니다.
D) 30일 후에 S3 Standard Infrequent-Access(S3 Standard-IA) 저장소로 레코드를 전환하는 수명 주기 정책을 적용합니다.

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