AWS SAA 합격으로 가는 길 #133

안녕하세요! 넥스트클라우드의 SA 백종훈입니다. ☺️😊

문제는 세 가지 단계를 거치며 풀어 나갈 거예요.

 

문제는 세 가지 단계를 거치며 풀어 나갈 거예요.

1. 문제의 요구사항 분석하기

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

3. 선택지 분석하기

 

바로 문제 풀이 해볼까요?

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문제1

소셜 미디어 회사는 웹사이트용 기능을 구축하고 있습니다. 이 기능을 통해 사용자는 사진을 업로드할 수 있습니다. 회사는 대규모 이벤트 기간 동안 수요가 크게 증가할 것으로 예상하고 웹사 이트가 사용자의 업로드 트래픽을 처리할 수 있는지 확인해야 합니다. MOST 확장성으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

 

 

선택지

A. 사용자의 브라우저에서 응용 프로그램 서버로 파일을 업로드합니다. 파일을 Amazon S3 버킷으로 전송합니다.

B. AWS Storage Gateway 파일 게이트웨이를 프로비저닝합니다. 사용자의 브라우저에서 파일 게이트웨이로 직접 파일을 업로드합니다. C. 애플리케이션에서 Amazon S3 미리 서명된 URL을 생성합니다. 사용자 브라우저에서 S3 버킷으로 직접 파일을 업로드합니다.

D. Amazon Elastic File System(Amazon EFS) 파일 시스템을 프로비저닝합니다. 사용자의 브라우저에서 파일 시스템으로 직접 파일을 업로드합니다.

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풀이

사용자가 Amazon S3 버킷에 이미지를 업로드하면 S3 이벤트 알림이 SQS 표준 대기열로 메시지를 전송합니다. 이 메시지는 Lambda 함수를 트리거하여 이미지 처리를 수행합니다. 그러나 Lambda 함수의 실행 시간이 길어지거나 동시 실행 수가 제한되면, SQS 대기열의 가시성 제한 시간 내에 메시지 처리가 완료되지 않아 동일 메시지가 다시 대기열로 전송되어 중복 처리 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 SQS 대기열의 가시성 제한 시간을 Lambda 함수의 실행 시간과 배치 윈도우 시간의 합보다 크게 설정해야 합니다.

 

정답 :  C

 

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

1.  문제의 요구사항 분석하기

• • Amazon S3 버킷에 업로드된 이미지를 SQS 표준 대기열로 전송 
  • SQS 대기열의 메시지로 Lambda 함수를 트리거하여 이미지 처리 
  • 사용자가 업로드된 이미지에 대해 여러 개의 이메일 메시지를 수신하는 중복 처리 문제 발생

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

• Amazon S3: 이미지 저장 및 업로드 이벤트 트리거 
• Amazon SQS: 메시지 큐잉, 메시지 전달 및 Lambda 함수 트리거 
• AWS Lambda: 이미지 처리 작업 수행 
• SQS 가시성 제한 시간: 메시지를 다른 소비자가 일시적으로 액세스하지 못하도록 하여 중복 처리를 방지

3. 선택지 분석하기

A. SQS 대기열의 긴 폴링 설정은 새 메시지를 기다리는 시간을 늘리는 것으로, 중복 메시지 처리 문제를 해결하지 못합니다.

B. SQS FIFO 대기열은 메시지 순서를 보장하지만, 중복 메시지 처리 문제를 근본적으로 해결하지 못합니다.

C. SQS 대기열의 가시성 제한 시간을 Lambda 함수의 실행 시간과 배치 윈도우 시간의 합보다 크게 설정하면, 메시지 처리가 완료되기 전에 대기열로 다시 추가되는 상황을 방지할 수 있습니다.

D. 메시지를 읽자마자 삭제하면 처리 실패 시 복구가 불가능해지므로 적절하지 않습니다.

 

이어서 다음 문제입니다.

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문제2

회사는 2개의 가용 영역에 걸쳐 VPC에서 여러 Amazon EC2 Linux 인스턴스를 실행합니다. 인스턴스는 계층적 디렉터리 구조를 사용하는 애플리케이션을 호스팅합니다. 애플리케이션은 공유 스토리지에서 동시에 빠르게 읽고 쓸 수 있어야 합니다. 솔루션 설계자는 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 무엇을 해야 합니까?

 

선택지

A. Amazon S3 버킷을 생성합니다. VPC의 모든 EC2 인스턴스에서 액세스를 허용합니다.

B. Amazon Elastic File System(Amazon EFS) 파일 시스템을 생성합니다. 각 EC2 인스턴스에서 EFS 파일 시스템을 탑재합니다.

C. 프로비저닝된 IOPS SSD(io2) Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨에 파일 시스템을 생성합니다. EBS 볼륨을 모든 EC2 인스턴스에 연결합니다.

D. 각 EC2 인스턴스에 연결된 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨에 파일 시스템을 만듭니다. 여러 EC2 인스턴스 간에 EBS 볼륨을 동기화합니다.

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풀이

Amazon EC2 Auto Scaling을 사용하면 트래픽 변화에 따라 인스턴스 수를 자동으로 조정할 수 있어 애플리케이션의 가용성을 높일 수 있습니다. Auto Scaling 그룹을 여러 가용 영역에 걸쳐 구성하면 단일 가용 영역 장애 시에도 인스턴스가 실행되어 애플리케이션의 가동성을 보장할 수 있습니다. Amazon Aurora 데이터베이스를 다중 AZ로 구성하면 데이터베이스의 가용성이 높아지고 데이터 손실 위험도 낮아집니다. RDS Proxy를 사용하면 데이터베이스 연결 관리가 간소화되어 운영 부담도 줄어듭니다.

 

정답 :  B

 

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

1.  문제의 요구사항 분석하기

• 비즈니스 크리티컬 웹 애플리케이션의 가용성 향상 
• 가동 중지 시간 및 데이터 손실 최소화 
• 최소한의 운영 노력

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

• Amazon EC2 Auto Scaling: 애플리케이션 트래픽 변화에 따라 EC2 인스턴스 수를 자동으로 조정하여 가용성과 확장성을 높임 
• Amazon Aurora: 완전 관리형 MySQL 및 PostgreSQL 호환 관계형 데이터베이스 서비스로 내결함성과 가용성이 높음 
• Amazon RDS Proxy: 데이터베이스 연결 풀링, 연결 관리 및 데이터베이스 장애 조치 자동화를 통해 운영 부담 감소 
• 다중 AZ 배포: 데이터베이스 인스턴스를 다른 가용 영역에 복제하여 가용성 및 내결함성 향상

3. 선택지 분석하기

A. 다른 리전에 인스턴스를 배치하는 방식은 재해 복구에는 유용하지만 지속적인 가용성 향상에는 부적절합니다. 또한 Aurora 복제본 사용으로 운영 부담이 커집니다.

B. 여러 가용 영역에 Auto Scaling 그룹과 다중 AZ 데이터베이스, RDS Proxy를 구성하면 가용성과 내결함성을 높이면서 운영 부담도 줄일 수 있습니다.

C. 단일 가용 영역 구성으로는 가용성이 낮고, 데이터베이스 스냅샷 복구 과정에서 가동 중지 시간과 데이터 손실 위험이 있습니다.

D. 다중 리전 구성은 복잡성과 비용이 높고, S3와 Lambda 기반 솔루션은 운영 부담이 커집니다.

 

마지막 문제 살펴볼게요.

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문제3

솔루션 설계자는 건물 내 비즈니스 테넌트의 시간당 에너지 소비량을 저장할 워크로드를 설계하고 있습니다. 센서는 각 테넌트의 사용량을 합산하는 HTTP 요청을 통해 데이터베이스에 공급 합니다. 솔루션 설계자는 가능한 경우 관리 서비스를 사용해야 합니다. 워크로드는 솔루션 설계자가 독립적인 구성 요소를 추가함에 따라 향후 더 많은 기능을 받게 됩니다. 최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

 

선택지

A. AWS Lambda 함수와 함께 Amazon API Gateway를 사용하여 센서에서 데이터를 수신하고, 데이터를 처리하고, Amazon DynamoDB 테이블에 데이터를 저장합니다.

B. Amazon EC2 인스턴스의 Auto Scaling 그룹에서 지원하는 Elastic Load Balancer를 사용하여 센서에서 데이터를 수신하고 처리합니다. Amazon S3 버킷을 사용하여 처리된 데 이터를 저장합니다.

C. AWS Lambda 함수와 함께 Amazon API Gateway를 사용하여 센서에서 데이터를 수신하고, 데이터를 처리하고, Amazon EC2 인스턴스의 Microsoft SQL Server Express 데이터베이스에 데이터를 저장합니다.

D. Amazon EC2 인스턴스의 Auto Scaling 그룹에서 지원하는 Elastic Load Balancer를 사용하여 센서에서 데이터를 수신하고 처리합니다. Amazon Elastic File System (Amazon EFS) 공유 파일 시스템을 사용하여 처리된 데이터를 저장합니다.

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풀이

데이터베이스의 읽기 트래픽과 쓰기 트래픽을 분리하여 성능을 최적화하기 위해서는 데이터베이스의 읽기 전용 복제본을 생성하는 것이 효과적입니다. 이때 소스 데이터베이스와 동일한 컴퓨팅 및 스토리지 리소스로 읽기 전용 복제본을 구성하면 읽기 트래픽을 균등하게 분산시킬 수 있어 성능 향상 효과가 최대화됩니다.

 

정답 : D

 

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

1.  문제의 요구사항 분석하기

• 애플리케이션 성능 저하 문제 발생 
• 쓰기 트래픽과 읽기 트래픽을 분리하여 성능 최적화 필요

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

• Amazon RDS: AWS에서 제공하는 관리형 관계형 데이터베이스 서비스 
• RDS 읽기 전용 복제본: 소스 RDS DB 인스턴스에서 생성되며, 읽기 트래픽을 분산하여 성능 향상 
• RDS 다중 AZ 배포: 가용성 향상을 위해 다른 가용 영역에 대기 DB 인스턴스(스탠바이)를 유지

3. 선택지 분석하기

A. 다중 AZ 배포는 가용성에는 도움이 되지만 읽기 트래픽 분산에는 효과적이지 않습니다.

B. 다중 AZ의 스탠바이 인스턴스는 읽기 요청을 처리할 수 없습니다.

C. 읽기 전용 복제본에 충분한 리소스를 할당하지 않으면 성능 향상 효과가 제한적입니다.

D. 읽기 전용 복제본을 소스 DB와 동일한 리소스로 구성하면 읽기 트래픽 분산이 균등해져 성능이 최적화됩니다

 

감사합니다. 다음 글에서 만나요!! ☺️