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AWS/SAA 준비

AWS SAA 합격으로 가는 길 #92

by Pacloud 2025. 6. 16.
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안녕하세요! 넥스트클라우드의 SA 손유림입니다. 😊 오늘도 꾸준히 공부하는 여러분을 위한 유익한 정보가 되길 바랍니다!

 

문제는  가지 단계를 거치며 풀어 나갈 거예요.

1. 문제의 요구사항 분석하기

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

3. 선택지 분석하기

 

바로 문제 풀이 해볼까요?


문제1

한 회사에서 us-east-1 리전의 Microsoft SQL Server 단일 AZ DB 인스턴스용 100GB Amazon RDS를 사용하여 고객 트랜잭션을 저장합니다. 회사는 DB 인스턴스에 대한 고가용 성 및 자동 복구가 필요합니다. 또한 회사는 1년에 여러 번 RDS 데이터베이스에 대한 보고서를 실행해야 합니다. 보고 프로세스로 인해 트랜잭션이 고객 계정에 게시되는 데 평소보다 오래 걸립니다. 회사는 보고 프로세스의 성능을 향상시킬 솔루션이 필요합니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 단계 조합은 무엇입니까? (두 가지를 선택하세요.)

 

선택지

A. 단일 AZ DB 인스턴스에서 다중 AZ 배포로 DB 인스턴스를 수정합니다.

B. 현재 DB 인스턴스의 스냅샷을 찍습니다. 다른 가용 영역의 새 RDS 배포로 스냅샷을 복원합니다.

C. 다른 가용 영역에서 DB 인스턴스의 읽기 전용 복제본을 생성합니다. 보고서에 대한 모든 요청은 읽기 전용 복제본을 가리킵니다.

D. 데이터베이스를 RDS Custom으로 마이그레이션 합니다.

E. RDS Proxy를 사용하여 보고 요청을 유지 관리 기간으로 제한합니다.


풀이

단일 AZ를 다중 AZ로 변경하여 고가용성과 자동 복구 요구사항을 충족시킵니다. 다중 AZ 배포는 주 인스턴스 장애 시 스탠바이 인스턴스로 자동 장애조치를 수행하여 사람의 개입 없이 자동으로 복구됩니다. 또한, 읽기 전용 복제본을 생성하여 보고서 쿼리를 분리함으로써 성능 문제를 해결합니다. 보고서 처리를 별도 인스턴스에서 수행하면 주 데이터베이스는 고객 트랜잭션만 처리하게 되어 트랜잭션 지연 문제가 해결됩니다.

정답 : A, C

 

▼ 자세한 문제 풀이를 원하신 분은 아래 더보기를 통해 확인해 주세요.

더보기

1.  문제의 요구사항 분석하기

  • DB 인스턴스에 대한 고가용성 및 자동 복구 필요
  • 보고 프로세스 성능 향상 솔루션 필요

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

Amazon RDS는 관계형 데이터베이스를 클라우드에서 쉽게 설정, 운영 및 확장할 수 있는 관리형 서비스입니다. 다중 AZ 배포를 통해 고가용성과 자동 복구를 제공합니다. 다중 AZ 배포는 기본 DB 인스턴스와 다른 가용 영역에 있는 대기 DB 인스턴스로 구성되며, 기본 DB 인스턴스에 장애가 발생하면 자동으로 대기 인스턴스로 전환됩니다. 또한 읽기 전용 복제본을 생성하여 읽기 워크로드를 분산시킬 수 있습니다. 읽기 전용 복제본은 쿼리와 같은 읽기 작업을 수행할 수 있는 DB 인스턴스의 복제본입니다.

3. 선택지 분석하기

A. 단일 AZ DB 인스턴스에서 다중 AZ 배포로 DB 인스턴스를 수정합니다.

→ 다중 AZ 배포를 통해 고가용성과 자동 복구를 구현할 수 있습니다.

 

B. 현재 DB 인스턴스의 스냅샷을 찍습니다. 다른 가용 영역의 새 RDS 배포로 스냅샷을 복원합니다.

→ 스냅샷을 복원하는 방식은 고가용성과 자동 복구 요구사항을 충족하지 못합니다. 또한 보고서 성능 문제도 해결되지 않습니다.

 

C. 다른 가용 영역에서 DB 인스턴스의 읽기 전용 복제본을 생성합니다. 보고서에 대한 모든 요청은 읽기 전용 복제본을 가리킵니다.

→ 읽기 전용 복제본을 통해 보고서 성능 문제를 해결할 수 있습니다. 하지만 고가용성과 자동 복구는 다중 AZ 배포가 필요합니다.

 

D. 데이터베이스를 RDS Custom으로 마이그레이션 합니다.

→ RDS Custom은 운영체제와 데이터베이스 설정에 대한 더 많은 제어권을 제공하지만, 고가용성이나 보고서 성능 문제와는 직접적인 관련이 없습니다. 오히려 관리 복잡성만 증가시킵니다.

 

E. RDS Proxy를 사용하여 보고 요청을 유지 관리 기간으로 제한합니다.

→ RDS Proxy는 연결 풀링과 장애조치를 개선하지만, 보고 요청을 유지보수 기간으로만 제한하는 것은 "1년에 여러 번 보고서 실행 필요"라는 비즈니스 요구사항에 맞지 않습니다. 

 

이어서 다음 문제입니다.


문제2

회사에서 레거시 애플리케이션을 사용하여 데이터를 CSV 형식으로 생성합니다. 레거시 애플리케이션은 출력 데이터를 Amazon S3에 저장합니다. 이 회사는 복잡한 SQL 쿼리를 수행하여 Amazon Redshift 및 Amazon S3에만 저장된 데이터를 분석할 수 있는 새로운 상용 기성품(COTS) 애플리케이션을 배포하고 있습니다. 그러나 COTS 애플리케이션은 레거시 애플리케 이션이 생성하는 .csv 파일을 처리할 수 없습니다. 회사는 레거시 애플리케이션을 업데이트하여 다른 형식으로 데이터를 생성할 수 없습니다. 회사는 COTS 애플리케이션이 레거시 애플리케이션이 생성하는 데이터를 사용할 수 있도록 솔루션을 구현해야 합니다. 최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

 

선택지

A. 일정에 따라 실행되는 AWS Glue 추출, 변환 및 로드(ETL) 작업을 생성합니다. .csv 파일을 처리하고 처리된 데이터를 Amazon Redshift에 저장하도록 ETL 작업을 구성합니다.

B. Amazon EC2 인스턴스에서 실행되는 Python 스크립트를 개발하여 .csv 파일을 .sql 파일로 변환합니다. Cron 일정에서 Python 스크립트를 호출하여 출력 파일을 Amazon S3에 저장합니다.

C. AWS Lambda 함수와 Amazon DynamoDB 테이블을 생성합니다. S3 이벤트를 사용하여 Lambda 함수를 호출합니다. ETL(추출, 변환 및 로드) 작업을 수행하여 .csv 파일을 처 리하고 처리된 데이터를 DynamoDB 테이블에 저장하도록 Lambda 함수를 구성합니다.

D. Amazon EventBridge를 사용하여 매주 일정에 따라 Amazon EMR 클러스터를 시작합니다. 추출, 변환 및 로드(ETL) 작업을 수행하여 .csv 파일을 처리하고 처리된 데이터를 Amazon Redshift 테이블에 저장하도록 EMR 클러스터를 구성합니다.


풀이

AWS Glue ETL은 관리형 서비스로 운영 오버헤드가 최소화되고, CSV 파일을 처리하여 Redshift로 직접 로드할 수 있습니다. COTS 애플리케이션이 Redshift와 S3 데이터를 분석한다고 했으므로, 변환된 데이터를 Redshift에 저장하는 것이 요구사항에 부합합니다.

정답 : A

 

▼ 자세한 문제 풀이를 원하신 분은 아래 더보기를 통해 확인해 주세요.

더보기

1.  문제의 요구사항 분석하기

  • COTS 애플리케이션이 레거시 애플리케이션의 CSV 파일을 처리

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

AWS Glue는 완전관리형 ETL(추출, 변환, 로드) 서비스로, 데이터 준비, 이동 및 통합을 자동화할 수 있습니다. AWS Glue는 서버 프로비저닝, 소프트웨어 설치, 리소스 확장 또는 클러스터 관리에 대한 고민 없이 간단한 인터페이스로 ETL 작업을 설정하고 실행할 수 있습니다. CSV 파일과 같은 다양한 데이터 소스를 처리하고, 필요한 형식으로 데이터를 변환하여 Amazon Redshift와 같은 대상 데이터 스토어에 로드할 수 있습니다. AWS Glue는 코드 없이 ETL 작업을 구성하고 실행할 수 있어 운영 오버헤드가 적습니다.

3. 선택지 분석하기

A. 일정에 따라 실행되는 AWS Glue 추출, 변환 및 로드(ETL) 작업을 생성합니다. .csv 파일을 처리하고 처리된 데이터를 Amazon Redshift에 저장하도록 ETL 작업을 구성합니다.

→ 완전관리형 Glue ETL 작업을 사용하면 CSV 파일을 처리하고 Redshift에 로드할 수 있으며, 운영 오버헤드도 최소화할 수 있습니다.

 

B. Amazon EC2 인스턴스에서 실행되는 Python 스크립트를 개발하여 .csv 파일을 .sql 파일로 변환합니다. Cron 일정에서 Python 스크립트를 호출하여 출력 파일을 Amazon S3에 저장합니다.

→ 사용자 지정 스크립트를 개발하고 관리해야 하므로 운영 오버헤드가 큽니다.

 

C. AWS Lambda 함수와 Amazon DynamoDB 테이블을 생성합니다. S3 이벤트를 사용하여 Lambda 함수를 호출합니다. ETL 작업을 수행하여 .csv 파일을 처리하고 처리된 데이터를 DynamoDB 테이블에 저장하도록 Lambda 함수를 구성합니다.

→ 요구사항에 Amazon Redshift가 필요하므로 DynamoDB 테이블을 사용하는 것은 적절하지 않습니다.

 

D. Amazon EventBridge를 사용하여 매주 일정에 따라 Amazon EMR 클러스터를 시작합니다. ETL 작업을 수행하여 .csv 파일을 처리하고 처리된 데이터를 Amazon Redshift 테이블에 저장하도록 EMR 클러스터를 구성합니다.

→ EMR 클러스터를 주기적으로 시작하고 종료해야 하므로 운영 오버헤드가 큽니다.

 

마지막 문제 살펴볼게요.


문제3

솔루션 설계자는 회사를 위한 다중 계층 애플리케이션을 설계하고 있습니다. 애플리케이션 사용자는 모바일 장치에서 이미지를 업로드합니다. 애플리케이션은 각 이미지의 썸네일을 생성하고 이미지가 성공적으로 업로드되었음을 확인하는 메시지를 사용자에게 반환합니다. 썸네일 생성에는 최대 60초가 소요될 수 있지만 회사는 사용자에게 원본 이미지가 수신되었음을 알리기 위해 더 빠른 응답 시간을 제공하고자 합니다. 솔루션 설계자는 서로 다른 애플리케이션 계층에 요청을 비동기식으로 전달하도록 애플리케이션을 설계해야 합니다. 솔루션 설계자는 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 무엇을 해야 합니까?

 

선택지

A. 사용자 지정 AWS Lambda 함수를 작성하여 썸네일을 생성하고 사용자에게 알립니다. 이미지 업로드 프로세스를 이벤트 소스로 사용하여 Lambda 함수를 호출합니다.

B. AWS Step Functions 워크플로를 생성합니다. 애플리케이션 계층 간의 오케스트레이션을 처리하고 썸네일 생성이 완료되면 사용자에게 알리도록 Step Functions를 구성합니다.

C. Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 메시지 대기열을 생성합니다. 이미지가 업로드되면 썸네일 생성을 위해 SQS 대기열에 메시지를 배치합니다. 이미지가 수신되었 음을 애플리케이션 메시지를 통해 사용자에게 알립니다.

D. Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 알림 주제 및 구독을 생성합니다. 애플리케이션과 함께 하나의 구독을 사용하여 이미지 업로드가 완료된 후 썸네일을 생성하 십시오. 섬네일 생성이 완료된 후 푸시 알림을 통해 사용자의 모바일 앱에 메시지를 보내려면 두 번째 구독을 사용하십시오.


풀이

이미지 업로드가 완료되면 즉시 사용자에게 수신 완료 메시지를 보내고, 동시에 썸네일 생성 작업을 SQS 대기열에 메시지로 전달합니다. 이렇게 하면 사용자는 즉시 응답을 받고, 썸네일 생성은 별도의 워커가 SQS에서 메시지를 폴링하여 백그라운드에서 비동기적으로 처리할 수 있습니다. 이는 애플리케이션 계층 간의 느슨한 결합을 제공하면서도 빠른 응답과 안정적인 비동기 처리를 모두 달성하는 최적의 아키텍처입니다.

정답 : C

 

▼ 자세한 문제 풀이를 원하신 분은 아래 더보기를 통해 확인해 주세요.

더보기

1.  문제의 요구사항 분석하기

  • 이미지 업로드 시 썸네일 생성 및 사용자 알림 필요
  • 사용자에게 빠른 응답 시간 제공을 위해 비동기 처리 필요

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

Amazon SQS(Simple Queue Service)는 분산 애플리케이션의 구성 요소 간에 메시지를 안전하게 전송할 수 있는 완전관리형 메시지 큐 서비스입니다. 메시지를 SQS 대기열에 넣으면 비동기식으로 처리할 수 있어, 이미지 업로드와 썸네일 생성 프로세스를 분리할 수 있습니다. SQS는 대기열에서 메시지를 제거하고 프로세스에 전달하는 작업을 자동으로 관리하므로, 개발자는 메시지 처리 코드에만 집중할 수 있습니다. 또한 SQS는 메시지 배달 보장, 중복 제거, 메시지 순서 유지 등의 기능을 제공하여 안정적인 비동기 처리를 지원합니다.

3. 선택지 분석하기

A. 사용자 지정 AWS Lambda 함수를 작성하여 썸네일을 생성하고 사용자에게 알립니다. 이미지 업로드 프로세스를 이벤트 소스로 사용하여 Lambda 함수를 호출합니다.

→ Lambda를 사용하면 썸네일 생성은 가능하지만, 사용자에게 빠른 응답을 제공하기 위한 비동기 처리가 어렵습니다.

 

B. AWS Step Functions 워크플로를 생성합니다. 애플리케이션 계층 간의 오케스트레이션을 처리하고 썸네일 생성이 완료되면 사용자에게 알리도록 Step Functions를 구성합니다.

→ Step Functions는 서버리스 워크플로 오케스트레이션에 유용하지만, 이 문제에서는 불필요한 복잡성이 발생할 수 있습니다.

 

C. Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 메시지 대기열을 생성합니다. 이미지가 업로드되면 썸네일 생성을 위해 SQS 대기열에 메시지를 배치합니다. 이미지가 수신되었음을 애플리케이션 메시지를 통해 사용자에게 알립니다.

→ SQS 대기열을 사용하면 이미지 업로드와 썸네일 생성을 비동기적으로 분리할 수 있으며, 사용자에게 빠른 응답을 제공할 수 있습니다.

 

D. Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 알림 주제 및 구독을 생성합니다. 애플리케이션과 함께 하나의 구독을 사용하여 이미지 업로드가 완료된 후 썸네일을 생성하십시오. 섬네일 생성이 완료된 후 푸시 알림을 통해 사용자의 모바일 앱에 메시지를 보내려면 두 번째 구독을 사용하십시오.

→ SNS는 메시징 서비스로 비동기 처리에 적합하지 않으며, 썸네일 생성 프로세스를 구현하기 어렵습니다.

 

AWS SAA, 충분히 도전해볼 만한 시험입니다. 함께 완주해요!

감사합니다. 다음 글에서 만나요! 😊

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