AWS SAA 합격으로 가는 길 #191

안녕하세요! 넥스트클라우드의 테크니컬 트레이너 김유림입니다. 😊

새로운 한 주가 밝았습니다!  장마와 폭염이 같이 왔던 주말, 이번 한 주도 힘차게 시작하는 여러분께 박수를 보냅니다.

그럼 시작해 보겠습니다! 😊

 

 

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

마케팅 회사는 마케팅 캠페인을 통해 Amazon S3에서 대량의 새로운 클릭스트림 데이터를 받습니다. 회사는 Amazon S3의 클릭스트림 데이터를 신속하게 분석해야 합니다. 그런 다음 회사는 데이터 파이프라인에서 데이터를 추가로 처리할지 여부를 결정해야 합니다. 최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

 

선택지

A. Spark 카탈로그에 외부 테이블을 생성합니다. 데이터를 쿼리하도록 AWS Glue에서 작업을 구성합니다.
B. 데이터를 크롤링하도록 AWS Glue 크롤러를 구성합니다. 데이터를 쿼리하도록 Amazon Athena를 구성합니다.
C. Hive 메타스토어에 외부 테이블을 생성합니다. 데이터를 쿼리하도록 Amazon EMR에서 Spark 작업을 구성합니다.
D. 데이터를 크롤링하도록 AWS Glue 크롤러를 구성합니다. SQL을 사용하여 데이터를 쿼리하도록 Amazon Kinesis Data Analytics를 구성합니다.

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풀이

S3에 쌓이는 대량의 데이터를 서버 관리 없이 신속하게 분석하는 것이 핵심입니다. AWS Glue 크롤러가 데이터의 스키마를 자동으로 파악해 카탈로그에 등록하고, Amazon Athena가 그 데이터를 표준 SQL로 바로 조회하므로, 별도의 클러스터 운영 없이 최소한의 오버헤드로 요구 사항을 충족합니다.

 

정답 : B

 

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

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1.  문제의 요구사항 분석하기

• S3에 지속적으로 유입되는 대량의 클릭스트림 데이터
• 저장된 데이터를 신속하게 분석하여 결과 확인
• 추가 처리 여부를 판단하기 위한 탐색적 쿼리
• 최소한의 운영 오버헤드로 구현

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

• Amazon S3 (Simple Storage Service) : 객체를 버킷에 저장하는 오브젝트 스토리지 서비스로, 높은 내구성과 확장성을 제공하여 로그나 이벤트 데이터처럼 지속적으로 쌓이는 대용량 데이터의 저장소로 널리 활용됩니다. 저장된 데이터를 이동하지 않고 그 자리에서 분석 도구와 연동할 수 있는 것이 특징입니다.
• AWS Glue : 서버를 직접 관리하지 않고 데이터를 준비하고 통합할 수 있는 완전관리형 서버리스 데이터 통합 서비스입니다. 특히 Glue 크롤러는 S3 등에 저장된 데이터를 자동으로 훑어 형식과 스키마를 추론하고, 그 정보를 Glue 데이터 카탈로그에 테이블로 등록해 줍니다. 덕분에 데이터를 분석 도구에서 곧바로 조회할 수 있도록 준비 과정을 자동화할 수 있습니다.
• Amazon Athena : S3에 저장된 데이터를 표준 SQL로 직접 쿼리할 수 있는 서버리스 대화형 쿼리 서비스입니다. 별도의 서버나 클러스터를 구성할 필요 없이 Glue 데이터 카탈로그에 등록된 테이블을 대상으로 즉시 질의할 수 있으며, 실제 스캔한 데이터 양에 대해서만 요금이 부과되어 탐색적 분석에 적합합니다.
• Amazon EMR (Elastic MapReduce) : Spark, Hive 같은 빅데이터 프레임워크를 실행하는 관리형 클러스터 서비스입니다. 대규모의 복잡한 데이터 처리에 강력하지만, 클러스터를 생성하고 규모를 관리해야 하므로 상대적으로 운영 부담이 따르는 편입니다.
• Amazon Kinesis Data Analytics : 실시간으로 흘러 들어오는 스트리밍 데이터를 SQL 등으로 분석하는 서비스입니다. 이동 중인 데이터를 즉시 처리하는 데 특화되어 있어, 이미 저장이 완료된 정적 데이터를 조회하는 용도와는 성격이 다릅니다.

3. 선택지 분석하기

A. Spark 카탈로그에 외부 테이블을 생성합니다. 데이터를 쿼리하도록 AWS Glue에서 작업을 구성합니다.
→ Glue의 ETL 작업으로 데이터를 처리할 수는 있으나 Spark 카탈로그와 작업을 직접 구성·관리하는 과정이 더해지므로, 단순히 데이터를 빠르게 조회하려는 목적에는 운영 부담이 커 적절치 않습니다.

B. 데이터를 크롤링하도록 AWS Glue 크롤러를 구성합니다. 데이터를 쿼리하도록 Amazon Athena를 구성합니다.
→ Glue 크롤러가 스키마를 자동으로 카탈로그에 등록하고 Athena가 서버리스로 SQL 쿼리를 수행하므로, 클러스터 관리 없이 신속하게 데이터를 분석하기에 가장 적절한 방법입니다.

C. Hive 메타스토어에 외부 테이블을 생성합니다. 데이터를 쿼리하도록 Amazon EMR에서 Spark 작업을 구성합니다.
→ EMR과 Spark은 강력한 분석 도구이지만 클러스터를 생성하고 유지 관리해야 하므로, 최소한의 운영 오버헤드로 신속히 분석하려는 요구 사항에는 부담이 커 적절치 않습니다.

D. 데이터를 크롤링하도록 AWS Glue 크롤러를 구성합니다. SQL을 사용하여 데이터를 쿼리하도록 Amazon Kinesis Data Analytics를 구성합니다.
→ Kinesis Data Analytics는 실시간 스트리밍 데이터를 분석하는 도구로, S3에 이미 저장된 정적 데이터를 조회하는 용도와는 맞지 않기에 적절치 않습니다.

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이어서 다음 문제입니다.

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문제2

회사는 Amazon CloudFront 배포를 사용하여 웹 사이트의 콘텐츠 페이지를 제공합니다. 회사는 고객이 회사 웹 사이트에 액세스할 때 TLS 인증서를 사용하도록 해야 합니다. 회사는 TLS 인증서의 생성 및 갱신을 자동화하려고 합니다. 이러한 요구 사항을 가장 효율적으로 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

 

선택지

A. CloudFront 보안 정책을 사용하여 인증서를 생성합니다.
B. CloudFront 원본 액세스 제어(OAC)를 사용하여 인증서를 생성합니다.
C. AWS Certificate Manager(ACM)를 사용하여 인증서를 생성합니다. 도메인에 대해 DNS 검증을 사용하십시오.
D. AWS Certificate Manager(ACM)를 사용하여 인증서를 생성합니다. 도메인에 대한 이메일 유효성 검사를 사용합니다.

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풀이

TLS 인증서를 발급하고 갱신까지 자동화하는 것이 핵심입니다. AWS Certificate Manager는 인증서를 무료로 발급하고 자동 갱신하는 관리형 서비스이며, DNS 검증을 사용하면 검증용 레코드가 유지되는 한 갱신이 사람 개입 없이 자동으로 이루어지므로 요구 사항을 가장 효율적으로 충족합니다.

 

정답 : C

 

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

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1.  문제의 요구사항 분석하기

• CloudFront로 제공되는 웹 사이트에 TLS 적용
• 고객 접속 시 TLS 인증서로 보안 연결 보장
• 인증서의 생성과 갱신을 자동화
• 가장 효율적인 방식으로 구현

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

• Amazon CloudFront : 전 세계 엣지 로케이션에 콘텐츠를 캐싱하여 사용자와 가까운 위치에서 빠르게 전송하는 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 서비스입니다. 사용자와 안전하게 암호화된 연결을 맺기 위해 TLS 인증서를 배포에 연결할 수 있으며, 이때 AWS의 인증서 관리 서비스에서 발급한 인증서를 손쉽게 적용할 수 있습니다.
• AWS Certificate Manager (ACM) : TLS/SSL 인증서를 무료로 발급하고 저장, 갱신까지 관리해 주는 완전관리형 서비스입니다. CloudFront나 로드 밸런서 같은 AWS 서비스에 인증서를 연결해 사용하며, 만료가 다가오면 자동으로 갱신하여 인증서 만료로 인한 서비스 중단을 예방합니다. 인증서를 발급할 때는 도메인 소유권을 확인하는 절차가 필요합니다.
  
  • DNS 검증 : 도메인의 DNS에 지정된 레코드를 추가하여 소유권을 확인하는 방식입니다. 검증용 레코드를 그대로 유지하면 이후 갱신 시에도 소유권이 자동으로 재확인되어 사람의 개입 없이 인증서가 갱신됩니다.
  • 이메일 검증 : 도메인에 등록된 관리자 이메일로 확인 메일을 받아 소유권을 승인하는 방식입니다. 갱신 시점마다 다시 확인 절차가 필요할 수 있어 완전한 자동화에는 상대적으로 불리합니다.

3. 선택지 분석하기

A. CloudFront 보안 정책을 사용하여 인증서를 생성합니다.
→ CloudFront 보안 정책은 연결에 사용할 TLS 프로토콜과 암호화 방식을 지정하는 설정일 뿐 인증서를 발급하는 기능이 아니므로, 요구 사항을 충족하기 어렵습니다.

B. CloudFront 원본 액세스 제어(OAC)를 사용하여 인증서를 생성합니다.
→ 원본 액세스 제어(OAC)는 CloudFront만 원본(예: S3 버킷)에 접근하도록 제한하는 보안 기능으로, TLS 인증서 발급과는 무관하기에 적절치 않습니다.

C. AWS Certificate Manager(ACM)를 사용하여 인증서를 생성합니다. 도메인에 대해 DNS 검증을 사용하십시오.
→ ACM은 인증서를 무료로 발급하고 자동 갱신하며, DNS 검증을 사용하면 검증 레코드가 유지되는 한 갱신이 자동으로 이루어지므로, 생성과 갱신을 모두 자동화하기에 가장 적절한 방법입니다.

D. AWS Certificate Manager(ACM)를 사용하여 인증서를 생성합니다. 도메인에 대한 이메일 유효성 검사를 사용합니다.
→ ACM으로 인증서를 발급하는 점은 유효하지만 이메일 검증은 갱신 시 재확인이 필요할 수 있어 완전 자동화에는 불리하므로, DNS 검증 방식보다 효율적이지 않습니다.

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마지막 문제 살펴보겠습니다.

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문제3

솔루션 설계자가 애플리케이션을 생성 중입니다. 애플리케이션은 VPC의 여러 가용 영역에 걸쳐 프라이빗 서브넷의 Amazon EC2 인스턴스에서 실행됩니다. EC2 인스턴스는 기밀 정보가 포함된 대용량 파일에 자주 액세스합니다. 이러한 파일은 처리를 위해 Amazon S3 버킷에 저장됩니다. 솔루션 설계자는 데이터 전송 비용을 최소화하기 위해 네트워크 아키텍처를 최적화해야 합니다. 솔루션 설계자는 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 무엇을 해야 합니까?

 

선택지

A. VPC에서 Amazon S3에 대한 게이트웨이 엔드포인트를 생성합니다. 프라이빗 서브넷의 라우팅 테이블에서 게이트웨이 엔드포인트에 대한 항목을 추가합니다.
B. 퍼블릭 서브넷에 단일 NAT 게이트웨이를 생성합니다. 프라이빗 서브넷의 라우팅 테이블에서 NAT 게이트웨이를 가리키는 기본 경로를 추가합니다.
C. VPC에서 Amazon S3용 AWS PrivateLink 인터페이스 엔드포인트를 생성합니다. 프라이빗 서브넷의 라우팅 테이블에서 인터페이스 엔드포인트에 대한 항목을 추가합니다.
D. 퍼블릭 서브넷의 각 가용 영역에 대해 하나의 NAT 게이트웨이를 생성합니다. 프라이빗 서브넷의 각 라우팅 테이블에서 동일한 가용 영역에 있는 NAT 게이트웨이를 가리키는 기본 경로를 추가합니다.

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풀이

프라이빗 서브넷의 EC2가 S3의 대용량 파일에 자주 접근할 때 데이터 전송 비용을 최소화하는 것이 핵심입니다. S3용 게이트웨이 엔드포인트는 추가 요금 없이 VPC 내부에서 S3로 직접 통하는 프라이빗 경로를 제공하여, NAT 게이트웨이 경유에 따르는 데이터 처리 비용을 없애므로 가장 효율적입니다.

 

정답 : A

 

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

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1.  문제의 요구사항 분석하기

• 여러 가용 영역의 프라이빗 서브넷에서 실행되는 EC2 인스턴스
• 대용량 파일을 위해 S3에 자주 접근
• 기밀 정보이므로 안전한 프라이빗 경로 필요
• 데이터 전송 비용 최소화

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

• VPC 엔드포인트 (Virtual Private Cloud Endpoint) : 인터넷 게이트웨이나 NAT 게이트웨이를 거치지 않고 VPC 내부에서 AWS 서비스에 직접 프라이빗하게 연결하도록 해 주는 기능입니다. 트래픽이 AWS 내부 네트워크에만 머무르므로 보안이 강화되고, 외부 경유에 따르는 데이터 전송 비용을 줄일 수 있습니다. 연결 방식에 따라 두 가지 유형으로 나뉩니다.
  
  • 게이트웨이 엔드포인트(Gateway Endpoint) : Amazon S3와 DynamoDB에 대해 제공되는 유형으로, 라우팅 테이블에 경로를 추가하는 방식으로 동작합니다. 엔드포인트 자체에 별도 요금이 부과되지 않아, S3에 대한 프라이빗 접근 비용을 절감하는 데 유리합니다.
  • 인터페이스 엔드포인트(Interface Endpoint) : AWS PrivateLink 기반으로 서브넷에 네트워크 인터페이스(ENI)를 두는 방식이며 많은 서비스를 지원합니다. 다만 시간당 사용 요금과 처리한 데이터 양에 대한 요금이 함께 부과됩니다.
• NAT 게이트웨이 (NAT Gateway) : 프라이빗 서브넷의 리소스가 인터넷이나 VPC 외부로 아웃바운드 통신을 할 수 있게 해 주는 관리형 서비스입니다. 안정적으로 외부 연결을 제공하지만, 시간당 요금과 함께 통과하는 데이터 양에 따라 처리 요금이 부과되어, 대용량 트래픽이 지나갈 경우 비용이 크게 늘어날 수 있습니다.
• Amazon S3 (Simple Storage Service) : 객체를 버킷에 저장하는 오브젝트 스토리지 서비스로, VPC 엔드포인트를 통해 VPC 내부에서 인터넷을 거치지 않고 안전하게 접근할 수 있습니다.

3. 선택지 분석하기

A. VPC에서 Amazon S3에 대한 게이트웨이 엔드포인트를 생성합니다. 프라이빗 서브넷의 라우팅 테이블에서 게이트웨이 엔드포인트에 대한 항목을 추가합니다.
→ S3 게이트웨이 엔드포인트는 추가 요금 없이 VPC 내부에서 S3로 향하는 프라이빗 경로를 제공하여 NAT 경유에 따르는 데이터 처리 비용을 없애므로, 전송 비용을 최소화하기에 가장 적절한 방법입니다.

B. 퍼블릭 서브넷에 단일 NAT 게이트웨이를 생성합니다. 프라이빗 서브넷의 라우팅 테이블에서 NAT 게이트웨이를 가리키는 기본 경로를 추가합니다.
→ NAT 게이트웨이는 통과하는 데이터 양에 따라 처리 요금이 부과되어 대용량 파일에 자주 접근할 경우 비용이 크게 늘어나므로, 전송 비용을 최소화하려는 요구 사항에는 적절치 않습니다.

C. VPC에서 Amazon S3용 AWS PrivateLink 인터페이스 엔드포인트를 생성합니다. 프라이빗 서브넷의 라우팅 테이블에서 인터페이스 엔드포인트에 대한 항목을 추가합니다.
→ 인터페이스 엔드포인트는 시간당 요금과 데이터 처리 요금이 부과되어, 무료로 지원되는 게이트웨이 엔드포인트보다 S3 접근 비용 면에서 더 효율적이지 않기에 적절치 않으며, 인터페이스 엔드포인트는 네트워크 인터페이스(ENI)와 프라이빗 DNS를 통해 연결되므로, 선택지처럼 라우팅 테이블에 경로를 추가하는 방식으로는 동작하지 않습니다.

D. 퍼블릭 서브넷의 각 가용 영역에 대해 하나의 NAT 게이트웨이를 생성합니다. 프라이빗 서브넷의 각 라우팅 테이블에서 동일한 가용 영역에 있는 NAT 게이트웨이를 가리키는 기본 경로를 추가합니다.
→ 가용 영역마다 NAT 게이트웨이를 두면 가용성은 높아지지만 게이트웨이 수만큼 요금과 데이터 처리 비용이 늘어나므로, 전송 비용 최소화라는 목표와는 오히려 멀어져 적절치 않습니다.

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오늘 세 문제는 데이터 분석, 인증서 관리, 그리고 네트워크 비용 최적화까지 실무에서 두루 쓰이는 주제들이었습니다.

무더운 여름 월요일, 힘차게 시작해 주셔서 고맙습니다. 이번 한 주도 응원하겠습니다. 다음 시간에 또 만나요! 😊