안녕하세요, NxtCloud SA 김유림입니다. AWS SAA 자격증 대비 실전 문제 풀이를 시작하겠습니다. 오늘도 AWS 서비스에 대한 이해도가 한층 깊어지길 응원합니다!
문제는 세 가지 단계를 거치며 풀어 나갈 겁니다.
1. 문제의 요구사항 분석하기
2. 관련 AWS 서비스 생각하기
3. 선택지 분석하기
바로 문제 풀이 해보겠습니다!
문제1
회사에는 이벤트 데이터를 생성하는 서비스가 있습니다. 회사는 AWS를 사용하여 수신된 이벤트 데이터를 처리하려고 합니다. 데이터는 처리 전반에 걸쳐 유지되어야 하는 특정 순서로 기록됩니다. 회사는 운영 오버헤드를 최소화하는 솔루션을 구현하려고 합니다. 솔루션 설계자는 이를 어떻게 달성해야 합니까?
선택지
A. 메시지를 보관할 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) FIFO 대기열을 생성합니다. 대기열의 메시지를 처리하도록 AWS Lambda 함수를 설정합니다.
B. 처리할 페이로드가 포함된 알림을 전달할 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제를 생성합니다. AWS Lambda 함수를 구독자로 구성합니다.
C. 메시지를 보관할 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 표준 대기열을 생성합니다. 대기열의 메시지를 독립적으로 처리하도록 AWS Lambda 함수를 설정합니다.
D. 처리할 페이로드가 포함된 알림을 전달할 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제를 생성합니다. Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 대기열을 구독자로 구성합니다.
풀이
AWS는 이벤트 데이터 처리에 Amazon SQS(Simple Queue Service) FIFO(First-In-First-Out) 대기열을 사용하는 것을 권장합니다. FIFO 대기열은 메시지 순서를 엄격히 보장하고, 중복 메시지 제거 기능을 제공하여 데이터의 정확성과 일관성을 유지할 수 있습니다. 또한 완전관리형 서비스로 운영 오버헤드를 최소화할 수 있습니다.
정답 : A
▼ 자세한 문제 풀이를 원하신 분은 아래 더보기를 통해 확인해 주세요.
1. 문제의 요구사항 분석하기
- 이벤트 데이터를 특정 순서로 기록하고 유지해야 함
- 운영 오버헤드를 최소화해야 함
2. 관련 AWS 서비스 생각하기
-
Amazon SQS (Simple Queue Service)는 분산 애플리케이션
간에 메시지를 안전하게 전송할 수 있는 완전관리형 메시지 대기열
서비스입니다. SQS는 표준 대기열과 FIFO(First-In-First-Out) 대기열 두
가지 유형을 제공합니다.
표준 대기열은 높은 처리량을 제공하지만, 메시지의 엄격한 순서가 보장되지 않습니다. 반면, FIFO 대기열은 메시지의 순서를 엄격하게 보장하고, 중복 메시지 제거 기능을 제공합니다. 이를 통해 동일한 메시지가 두 번 이상 처리되는 것을 방지할 수 있습니다.
또한 SQS는 AWS 관리형 서비스로 운영 오버헤드를 최소화할 수 있습니다.
3. 선택지 분석하기
A. 메시지를 보관할 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) FIFO 대기열을 생성합니다. 대기열의 메시지를 처리하도록 AWS Lambda 함수를 설정합니다.
→ 이 선택지가 정답입니다. SQS FIFO는 메시지 순서를 보장하고, Lambda는 서버 없이 자동으로 처리하므로 운영 오버헤드를 최소화할 수 있기 때문입니다.
B. 처리할 페이로드가 포함된 알림을 전달할 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제를 생성합니다. AWS Lambda 함수를 구독자로 구성합니다.
→ SNS는 메시지 순서와 중복 제거를 보장하지 않습니다.
C. 메시지를 보관할 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 표준 대기열을 생성합니다. 대기열의 메시지를 독립적으로 처리하도록 AWS Lambda 함수를 설정합니다.
→ 표준 대기열은 메시지 순서를 보장하지 않습니다.
D. 처리할 페이로드가 포함된 알림을 전달할 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제를 생성합니다. Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 대기열을 구독자로 구성합니다.
→ SNS는 메시지 순서와 중복 제거를 보장하지 않습니다.
이어서 다음 문제입니다.
문제2
회사에는 처리할 페이로드가 포함된 메시지를 보내는 발신자 애플리케이션과 페이로드가 포함된 메시지를 수신하기 위한 처리 애플리케이션의 두 가지 애플리케이션이 있습니다. 회사는 두 애플리케이션 간의 메시지를 처리하기 위해 AWS 서비스를 구현하려고 합니다. 발신자 애플리케이션은 매시간 약 1,000개의 메시지를 보낼 수 있습니다. 메시지를 처리하는 데 최대 2일이 걸릴 수 있습니다. 메시지를 처리하지 못한 경우 나머지 메시지 처리에 영향을 주지 않도록 보관해야 합니다. 어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족하고 운영상 가장 효율적입니까?
선택지
A. Redis 데이터베이스를 실행하는 Amazon EC2 인스턴스를 설정합니다. 인스턴스를 사용하도록 두 애플리케이션을 모두 구성합니다. 메시지를 각각 저장, 처리 및 삭제합니다.
B. Amazon Kinesis 데이터 스트림을 사용하여 발신자 애플리케이션에서 메시지를 수신합니다. 처리 애플리케이션을 Kinesis Client Library(KCL)와 통합합니다.
C. 발신자 및 프로세서 애플리케이션을 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 대기열과 통합합니다. 처리에 실패한 메시지를 수집하도록 배달 못한 편지 대기열을 구성합니다.
D. 처리할 알림을 수신하려면 처리 애플리케이션을 Amazon SNS 주제에 구독시키고, 발신자 애플리케이션이 해당 주제에 메시지를 게시하도록 구성합니다.
풀이
이 요구사항을 가장 잘 충족하는 솔루션은 Amazon SQS 표준 대기열과 배달 못한 편지 대기열을 결합하는 것입니다. 발신자 애플리케이션은 SQS 대기열에 메시지를 보내고, 처리 애플리케이션은 대기열에서 메시지를 가져와 처리합니다. 처리 중 실패한 메시지는 자동으로 배달 못한 편지 대기열로 라우팅되므로 나중에 다시 처리할 수 있습니다. 이를 통해 최대 2일 동안 메시지 처리가 가능하며, 운영상의 효율성을 높일 수 있습니다.
정답 : C
▼ 자세한 문제 풀이를 원하신 분은 아래 더보기를 통해 확인해 주세요.
1. 문제의 요구사항 분석하기
- 최대 2일 동안 메시지 처리 가능
- 처리 실패 시 메시지 보관 필요
- 운영상 효율적인 솔루션 필요
2. 관련 AWS 서비스 생각하기
- Amazon SQS (Simple Queue Service)는 분산 애플리케이션 간에 메시지를 안전하게 전송할 수 있는 완전관리형 메시지 대기열 서비스입니다. SQS는 표준 대기열과 FIFO(First-In-First-Out) 대기열을 제공합니다. 또한 배달 못한 편지 대기열(Dead-Letter Queue) 기능을 통해 처리 실패한 메시지를 별도로 보관할 수 있습니다. 이를 통해 메시지 손실 없이 장기간 메시지를 보관하고 재처리할 수 있습니다. SQS는 완전관리형 서비스로 운영 오버헤드를 최소화할 수 있습니다.
- Amazon Kinesis Data Streams는 대량의 데이터 스트림을 실시간으로 수집, 처리 및 분석할 수 있는 서비스입니다. 주로 실시간 데이터 처리에 사용되며, 높은 처리량과 짧은 지연 시간의 특성을 가지고 있습니다. 하지만 장기간 데이터 보관에는 적합하지 않습니다.
3. 선택지 분석하기
A. Redis 데이터베이스를 실행하는 Amazon EC2 인스턴스를 설정합니다. 인스턴스를 사용하도록 두 애플리케이션을 모두 구성합니다. 메시지를 각각 저장, 처리 및 삭제합니다.
→ Redis 데이터베이스는 메시지 큐로서의 기능이 부족하고, 관리 및 운영 오버헤드가 큽니다.
B. Amazon Kinesis 데이터 스트림을 사용하여 발신자 애플리케이션에서 메시지를 수신합니다. 처리 애플리케이션을 Kinesis Client Library(KCL)와 통합합니다.
→ Kinesis는 실시간 데이터 처리에 적합하지만, 최대 2일 동안 메시지를 보관해야 하는 요구사항을 충족하기 어렵습니다.
C. 발신자 및 프로세서 애플리케이션을 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 대기열과 통합합니다. 처리에 실패한 메시지를 수집하도록 배달 못한 편지 대기열을 구성합니다.
→ 이 선택지가 정답입니다. SQS는 메시지 지연 처리, 최대 14일 보존, 실패 메시지 격리(DLQ)를 지원하여 안정적이고 운영 효율적인 메시징 솔루션을 제공하기 때문입니다.
D. 처리할 알림을 수신하려면 처리 애플리케이션을 Amazon SNS 주제에 구독시키고, 발신자 애플리케이션이 해당 주제에 메시지를 게시하도록 구성합니다.
→ SNS는 메시지 순서와 장기 보관을 보장하지 않습니다.
마지막 문제 살펴보겠습니다.
문제3
회사에는 ALB(Application Load Balancer) 뒤의 단일 가용 영역에 있는 Amazon EC2 Auto Scaling 그룹에서 6개의 프런트 엔드 웹 서버를 실행하는 다중 계층 애플리케이션이 있습니다. 솔루션 설계자는 애플리케이션을 수정하지 않고 인프라를 고가용성으로 수정해야 합니다. 고가용성을 제공하는 솔루션 설계자는 어떤 아키텍처를 선택해야 합니까?
선택지
A. 두 리전 각각에서 세 개의 인스턴스를 사용하는 Auto Scaling 그룹을 만듭니다.
B. 2개의 가용 영역 각각에서 3개의 인스턴스를 사용하도록 Auto Scaling 그룹을 수정합니다.
C. 다른 리전에서 더 많은 인스턴스를 빠르게 생성하는 데 사용할 수 있는 Auto Scaling 템플릿을 생성합니다.
D. 라운드 로빈 구성에서 Amazon EC2 인스턴스 앞의 ALB를 변경하여 웹 계층에 대한 트래픽의 균형을 맞춥니다.
풀이
이 문제의 핵심은 애플리케이션의 고가용성을 향상시키는 것입니다. 이를 위해서는 여러 가용 영역에 걸쳐 Auto Scaling 그룹을 구성하고, 데이터베이스도 다중 AZ(Multi-AZ) 배포로 구성해야 합니다. 이렇게 하면 특정 가용 영역이나 데이터베이스 인스턴스에 장애가 발생해도 애플리케이션의 가용성을 유지할 수 있습니다.
정답 : B
▼ 자세한 문제 풀이를 원하신 분은 아래 더보기를 통해 확인해 주세요.
1. 문제의 요구사항 분석하기
- 애플리케이션의 고가용성 확보
- 인프라 수정 시 애플리케이션 코드 변경 불필요
2. 관련 AWS 서비스 생각하기
- Amazon EC2 Auto Scaling은 Amazon EC2 인스턴스 수를 자동으로 조정하여 애플리케이션의 가용성을 유지하고 비용을 최적화합니다. Auto Scaling 그룹을 여러 가용 영역에 걸쳐 배포할 수 있어 고가용성을 제공합니다. 특정 가용 영역에 장애가 발생해도 다른 가용 영역의 인스턴스가 트래픽을 처리할 수 있습니다.
- Amazon RDS (Relational Database Service)는 관리형 관계형 데이터베이스 서비스로, MySQL, PostgreSQL 등 다양한 엔진을 지원합니다. 다중 AZ(Multi-AZ) 배포 옵션을 사용하면 데이터베이스의 고가용성을 확보할 수 있습니다. 기본 DB 인스턴스와 다른 가용 영역에 예비 복제본 인스턴스를 자동으로 프로비저닝하여 장애 발생 시 자동 장애 조치가 이루어집니다.
3. 선택지 분석하기
A. 두 리전 각각에서 세 개의 인스턴스를 사용하는 Auto Scaling 그룹을 만듭니다.
→ 다중 리전 배포는 재해 복구 시나리오에 적합하지만, 운영 비용이 높아지고 복잡성이 증가합니다.
B. 2개의 가용 영역 각각에서 3개의 인스턴스를 사용하도록 Auto Scaling 그룹을 수정합니다.
→ 이 선택지가 정답입니다. 고가용성을 위해 동일 리전의 여러 가용 영역(AZ)에 인스턴스를 분산해야 하며, Auto Scaling 그룹을 2개 AZ에 걸쳐 구성하면 애플리케이션 수정 없이 고가용성을 확보할 수 있습니다.
C. 다른 리전에서 더 많은 인스턴스를 빠르게 생성하는 데 사용할 수 있는 Auto Scaling 템플릿을 생성합니다.
→ 다중 리전 배포는 불필요한 복잡성과 비용을 초래합니다.
D. 라운드 로빈 구성에서 Amazon EC2 인스턴스 앞의 ALB를 변경하여 웹 계층에 대한 트래픽의 균형을 맞춥니다.
→ 로드밸런서만으로는 고가용성을 보장할 수 없습니다.
오늘의 문제풀이를 마칩니다. 함께해 주셔서 감사드리며, 오늘도 의미 있는 배움으로 가득한 하루 되시길 바랍니다!🍀
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