AWS SAA 합격으로 가는 길 #160

안녕하세요! 넥스트클라우드의 테크니컬 트레이너 김서윤입니다. 🌼

이번 주가 지나면 벌써 3월이에요! 새 학기의 시작처럼 오늘도 새로운 마음으로 문제 풀어봅시다.

 

문제는 세 가지 단계를 거치며 풀어가겠습니다.

1. 문제의 요구사항 분석하기

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

3. 선택지 분석하기

 

바로 문제 풀이 시작합니다.

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문제1

한 회사에 Amazon RDS DB 인스턴스에서 대부분의 메타데이터를 읽는 모바일 게임이 있습니다. 게임의 인기가 높아짐에 따라 개발자들은 게임의 메타데이터 로드 시간과 관련된 속도 저하를 발견했습니다. 성능 지표는 단순히 데이터베이스를 확장하는 것만으로는 도움이 되지 않음을 나타냅니다. 솔루션 설계자는 스냅샷 복제 기능과 밀리초 미만의 응답 시간을 포함하는 모든 옵션을 탐색해야 합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 솔루션 설계자는 무엇을 권장해야 합니까?

 

선택지

A. Aurora 복제본을 사용하여 데이터베이스를 Amazon Aurora로 마이그레이션하십시오.

B. 글로벌 테이블을 사용하여 데이터베이스를 Amazon DynamoDB로 마이그레이션합니다.

C. 데이터베이스 앞에 Redis용 Amazon ElastiCache 계층을 추가합니다.

D. 데이터베이스 앞에 Memcached용 Amazon ElastiCache 계층을 추가합니다.

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풀이

읽기 요청이 많은 데이터베이스의 병목 현상을 해결하기 위해 밀리초 미만의 응답 시간을 제공하는 인메모리 캐싱 솔루션이 필요합니다. 특히 문제에서 요구한 스냅샷 복제 기능과 밀리초 미만의 응답 시간을 모두 지원하는 엔진은 Redis뿐이므로 Amazon ElastiCache를 데이터베이스 앞에 배치하여 메타데이터 로드 속도를 개선해야 합니다.

 

정답 : C

 

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

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1.  문제의 요구사항 분석하기

• 모바일 게임의 인기에 따른 메타데이터 로드 시간 지연 문제.
• 예상치 못한 장애 상황에 대비하여 캐시된 데이터를 안전하게 보관할 수 있는 스냅샷 기능 적용.
• 읽기 중심의 워크로드를 분산하여 원본 데이터베이스의 부하 경감.

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

• Amazon RDS : 클라우드에서 관계형 데이터베이스를 간편하게 설정하고 운영하며 확장할 수 있도록 지원하는 관리형 서비스로 자동 백업과 소프트웨어 패치 기능을 제공합니다.
• Amazon ElastiCache : 하드웨어 프로비저닝이나 소프트웨어 관리 없이 인메모리 캐시를 실행할 수 있게 해주는 서비스이며 밀리초 미만의 지연 시간으로 대규모 요청을 처리합니다.
• Amazon DynamoDB : 어떤 규모에서도 10밀리초 미만의 성능을 제공하는 완전 관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스로 대규모 사용자 트래픽을 처리하는 게임 및 모바일 앱에 널리 사용됩니다.

3. 선택지 분석하기

A. Aurora 복제본을 사용하여 데이터베이스를 Amazon Aurora로 마이그레이션하십시오.

→ Amazon Aurora로 마이그레이션하면 읽기 복제본을 늘려 성능을 개선할 수 있지만, 디스크 기반 저장소의 특성상 밀리초 미만의 응답 속도를 꾸준히 보장하기는 어렵습니다.

 

B. 글로벌 테이블을 사용하여 데이터베이스를 Amazon DynamoDB로 마이그레이션합니다.

→ Amazon DynamoDB는 빠른 성능을 제공하지만 관계형 데이터베이스인 RDS에서 NoSQL로 데이터를 옮기는 과정은 매우 복잡한 데이터 모델링 변경을 요구합니다.

 

C. 데이터베이스 앞에 Redis용 Amazon ElastiCache 계층을 추가합니다.

→ 데이터베이스 앞에 Redis 계층을 추가하면 자주 조회되는 메타데이터를 메모리에서 즉시 반환하므로 데이터베이스의 부하를 획기적으로 줄일 수 있습니다.

 

D. 데이터베이스 앞에 Memcached용 Amazon ElastiCache 계층을 추가합니다.

→ Memcached 역시 밀리초 미만의 매우 빠른 속도를 제공하지만 Redis와 달리 데이터를 저장하거나 복제하는 기능을 기본적으로 지원하지 않습니다.

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이어서 다음 문제입니다.

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문제2

Amazon EC2 인스턴스에 호스팅된 회사 웹 사이트는 저장된 분류된 데이터를 처리합니다. 애플리케이션은 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 볼륨에 데이터를 씁니다. 회사는 EBS 볼륨에 기록된 모든 데이터가 저장 시 암호화되었는지 확인해야 합니다. 이 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

 

선택지

A. EBS 암호화를 지정하는 IAM 역할을 생성합니다. EC2 인스턴스에 역할을 연결합니다.

B. EBS 볼륨을 암호화된 볼륨으로 생성합니다. EBS 볼륨을 EC2 인스턴스에 연결합니다.

C. 키가 Encrypt이고 값이 True인 EC2 인스턴스 태그를 생성합니다. EBS 수준에서 암호화가 필요한 모든 인스턴스에 태그를 지정합니다.

D. 계정에 EBS 암호화를 적용하는 AWS Key Management Service(AWS KMS) 키 정책을 생성합니다. 키 정책이 활성 상태인지 확인하세요.

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풀이

Amazon EBS 볼륨에 저장되는 데이터를 가장 확실하게 보호하려면 볼륨을 생성하는 시점에 암호화 옵션을 활성화해야 합니다. 암호화된 볼륨은 데이터를 읽거나 쓸 때 별도의 설정 없이도 자동으로 보호되며 AWS KMS와 연동되어 보안 수준을 높일 수 있습니다.

 

정답 : B

 

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

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1.  문제의 요구사항 분석하기

• Amazon EC2 인스턴스에서 처리되는 모든 분류 데이터의 물리적 저장 시 보안 유지.
• 데이터가 기록되는 EBS 볼륨 전체에 대한 투명한 암호화 적용.
• 별도의 암호화 소프트웨어 설치 없이 인프라 수준에서 자동 암호화 구현.

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

• Amazon EC2 : 애플리케이션 서버를 운영하는 가상 머신 서비스이며, 인스턴스 간 네트워크 성능을 설정할 수 있습니다. 특히 실시간 데이터 처리가 중요한 환경에서는 EC2의 향상된 네트워킹과 클러스터 배치 그룹 기능을 활용하여 노드 간 통신 지연을 최소화할 수 있습니다.
• Amazon EBS : Amazon EC2 인스턴스에서 사용할 수 있도록 설계된 고성능 블록 스토리지 서비스입니다. 대규모 데이터의 빠른 입출력이 필요한 경우, EC2 인스턴스에 EBS를 연결하여 지연 시간을 줄이고 처리량을 높일 수 있습니다. 이를 통해 실시간 스트리밍 데이터와 같이 성능과 안정성이 중요한 워크로드를 효과적으로 지원합니다.

3. 선택지 분석하기

A. EBS 암호화를 지정하는 IAM 역할을 생성합니다. EC2 인스턴스에 역할을 연결합니다.

→ IAM 역할은 특정 자원에 대한 접근 권한을 정의하는 도구일 뿐 데이터 저장 장치 자체의 물리적 암호화 설정을 수행하지는 않습니다.

 

B. EBS 볼륨을 암호화된 볼륨으로 생성합니다. EBS 볼륨을 EC2 인스턴스에 연결합니다.

→ 암호화된 볼륨은 인스턴스와 데이터를 주고받는 과정에서 자동으로 복호화와 암호화가 이루어지므로 애플리케이션 수정 없이 보안을 강화할 수 있습니다.

 

C. 키가 Encrypt이고 값이 True인 EC2 인스턴스 태그를 생성합니다. EBS 수준에서 암호화가 필요한 모든 인스턴스에 태그를 지정합니다.

→ 인스턴스 태그는 자원을 분류하거나 관리하기 위한 메타데이터일 뿐이며 시스템의 실제 동작이나 보안 기능을 활성화하는 물리적 스위치가 아닙니다.

 

D. 계정에 EBS 암호화를 적용하는 AWS Key Management Service(AWS KMS) 키 정책을 생성합니다. 키 정책이 활성 상태인지 확인하세요.

→ 키 정책이 활성 상태라고 하더라도 볼륨 생성 시 암호화 옵션을 선택하지 않으면 실제 데이터 암호화는 이루어지지 않습니다.

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마지막 문제 살펴보겠습니다.

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문제3

한 회사가 Amazon S3에서 데이터 레이크를 호스팅하고 있습니다. 데이터 레이크는 다양한 데이터 소스에서 Apache Parquet 형식으로 데이터를 수집합니다. 회사는 수집된 데이터를 준비하기 위해 여러 변환 단계를 사용합니다. 이 단계에는 이상 항목 필터링, 데이터를 표준 날짜 및 시간 값으로 정규화, 분석을 위한 집계 생성이 포함됩니다. 회사는 변환된 데이터를 데이터 분석가가 액세스하는 S3 버킷에 저장해야 합니다. 회사에는 코드가 필요하지 않은 데이터 변환을 위해 사전 구축된 솔루션이 필요합니다. 솔루션은 데이터 계보 및 데이터 프로파일링을 제공해야 합니다. 회사는 회사 전체의 직원과 데이터 변환 단계를 공유해야 합니다. 어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

 

선택지

A. 데이터를 변환하도록 AWS Glue Studio 시각적 캔버스를 구성합니다. AWS Glue 작업을 사용하여 변화 단계를 직원과 공유하세요.

B. 데이터를 변환하도록 Amazon EMR Serverless를 구성합니다. EMR 서버리스 작업을 사용하여 전환 단계를 직원과 공유하세요.

C. 데이터를 변환하도록 AWS Glue DataBrew를 구성합니다. DataBrew 레시피를 사용하여 변환 단계를 직원과 공유하세요.

D. 데이터용 Amazon Athena 테이블을 생성합니다. Athena SQL 쿼리를 작성하여 데이터를 변환합니다. Athena SQL 쿼리를 직원과 공유하세요.

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풀이

AWS Glue DataBrew는 코드를 작성할 필요 없이 데이터를 시각적으로 정리하고 정규화할 수 있는 데이터 준비 도구입니다. 데이터 품질을 파악하는 프로파일링, 데이터의 흐름을 보여주는 계보(Lineage) 기능을 기본 제공하며, 변환 단계를 레시피(Recipe)로 저장하여 다른 사람과 쉽게 공유할 수 있습니다.

 

정답 : C

 

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

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1.  문제의 요구사항 분석하기

• 코드가 필요 없는(No-code) 데이터 변환 솔루션 필요.
• 데이터의 품질과 흐름을 파악할 수 있는 데이터 프로파일링 및 데이터 계보 기능 필수.
• 데이터 변환 단계(로직)를 직원들과 공유할 수 있어야 함.

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

• AWS Glue DataBrew : 데이터 분석가와 데이터 과학자를 위한 시각적 데이터 준비 도구입니다. 코딩 없이 클릭만으로 데이터를 정리 및 정규화할 수 있으며, 변환 단계를 '레시피'라는 형태로 저장하고 공유합니다.
• AWS Glue Studio : 시각적 인터페이스로 ETL 작업을 작성하고 모니터링하는 도구지만, DataBrew만큼 노코드 데이터 준비 및 프로파일링에 특화되어 있지는 않습니다.
• Amazon EMR : Hadoop, Spark 등 빅데이터 프레임워크를 실행하는 서비스로, 전문적인 코딩 및 엔지니어링 지식이 필요합니다.

3. 선택지 분석하기

A. 데이터를 변환하도록 AWS Glue Studio 시각적 캔버스를 구성합니다. AWS Glue 작업을 사용하여 변화 단계를 직원과 공유하세요.

→ Glue Studio도 시각적 도구이지만, 문제에서 강조하는 노코드 데이터 프로파일링과 분석가를 위한 데이터 준비 측면에서는 DataBrew가 더 적합한 정답입니다.

 

B. 데이터를 변환하도록 Amazon EMR Serverless를 구성합니다. EMR 서버리스 작업을 사용하여 전환 단계를 직원과 공유하세요.

→ EMR은 Spark 등의 코드를 작성해야 하므로 코드가 필요 없는 요구사항을 충족하지 못합니다.

 

C. 데이터를 변환하도록 AWS Glue DataBrew를 구성합니다. DataBrew 레시피를 사용하여 변환 단계를 직원과 공유하세요.

→ 코딩 없이 데이터를 변환하고, 프로파일링과 계보 기능을 제공하며, 레시피를 통해 로직을 공유할 수 있는 적합한 솔루션입니다.

 

D. 데이터용 Amazon Athena 테이블을 생성합니다. Athena SQL 쿼리를 작성하여 데이터를 변환합니다. Athena SQL 쿼리를 직원과 공유하세요.

→ SQL 쿼리를 작성해야 하므로 노코드가 아니며, 데이터 계보나 시각적 프로파일링 기능을 기본적으로 제공하지 않습니다.

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여기까지 풀어주신 여러분 수고하셨습니다. 꾸준한 학습이 합격의 가장 빠른 지름길이에요!