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AWS/SAA 준비

AWS SAA 합격으로 가는 길 #198

by Pacloud 2026. 8. 21.
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안녕하세요! 넥스트클라우드의 테크니컬 트레이너 김서윤입니다. 🌾

어느새 8월 하순으로 접어드는 금요일이에요! 늦여름 정취 속에서 오늘도 세 문제 함께 풀어볼게요.

 

문제는 세 가지 단계를 거치며 풀어가겠습니다.

1. 문제의 요구사항 분석하기

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

3. 선택지 분석하기

 

바로 문제 풀이 시작합니다.

문제1

회사에서 PostgreSQL 데이터베이스를 포함하는 3계층 웹 애플리케이션을 호스팅합니다. 데이터베이스는 문서의 메타데이터를 저장합니다. 회사는 매달 보고서에서 회사가 검토하는 문서를 검색하기 위해 핵심 용어에 대한 메타데이터를 검색합니다. 문서는 Amazon S3에 저장됩니다. 문서는 일반적으로 한 번만 작성되지만 자주 업데이트됩니다. 보고 프로세스는 관계형 쿼리를 사용하여 몇 시간이 걸립니다. 보고 프로세스는 문서 수정 또는 새 문서 추가를 방해해서는 안 됩니다. 솔루션 설계자는 보고 프로세스의 속도를 높이는 솔루션을 구현해야 합니다.

 

애플리케이션 코드를 최소한으로 변경하여 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

 

선택지

A. 읽기 전용 복제본이 포함된 새로운 Amazon DocumentDB(MongoDB 호환) 클러스터를 설정합니다. 읽기 복제본을 확장하여 보고서를 생성합니다.

B. Aurora 복제본이 포함된 새로운 Amazon Aurora PostgreSQL DB 클러스터를 설정합니다. Aurora 복제본에 쿼리를 실행하여 보고서를 생성합니다.

C. PostgreSQL 다중 AZ DB 인스턴스용 새 Amazon RDS를 설정합니다. 보고 모듈이 기본 노드에 영향을 주지 않도록 보조 RDS 노드를 쿼리하도록 보고 모듈을 구성합니다.

D. 문서를 저장할 새 Amazon DynamoDB 테이블을 설정합니다. 새 문서 항목을 지원하려면 고정된 쓰기 용량을 사용하십시오. 보고서를 지원하기 위해 읽기 용량을 자동으로 확장합니다.

풀이

관계형 쿼리를 그대로 쓰면서 오래 걸리는 보고 작업을 쓰기 작업과 분리해야 합니다. Amazon Aurora PostgreSQL은 기존 PostgreSQL과 호환되어 코드 수정이 거의 필요 없고, Aurora 복제본에 보고 쿼리를 보내면 기본 인스턴스의 부하를 덜 수 있습니다.

 

정답 : B

 

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

더보기

1.  문제의 요구사항 분석하기

  • 몇 시간이 걸리는 관계형 보고 쿼리의 속도 개선
  • 문서 수정과 신규 추가를 방해하지 않는 읽기 분리
  • 애플리케이션 코드 변경의 최소화
  • 기존 PostgreSQL 기반 구조의 유지

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

  • Amazon Aurora : MySQL 및 PostgreSQL과 호환되도록 AWS가 새로 설계한 관계형 데이터베이스 서비스로, 기존 엔진과 같은 드라이버와 SQL 문법을 그대로 사용할 수 있으면서 상용 데이터베이스에 준하는 성능을 제공합니다. 데이터는 클러스터 볼륨이라는 공유 스토리지에 저장되어 여러 가용 영역(AZ)에 자동 복제되고, 사용량이 늘면 스토리지도 자동으로 확장됩니다. 백업과 복구, 패치 같은 운영 작업은 AWS가 담당합니다.
    • Aurora 복제본(Aurora Replica) : 기본 인스턴스와 같은 클러스터 볼륨을 함께 바라보는 읽기 전용 인스턴스로, 최대 15개까지 추가할 수 있습니다. 저장소를 공유하므로 복제 지연이 매우 짧고, 읽기 작업을 이쪽으로 보내면 기본 인스턴스는 쓰기에 집중할 수 있습니다.
    • 리더 엔드포인트 : 여러 복제본에 읽기 요청을 자동으로 나누어 보내 주는 접속 주소로, 애플리케이션이 개별 복제본 주소를 관리하지 않아도 됩니다.
  • Amazon RDS(Relational Database Service) : PostgreSQL, MySQL, MariaDB 등 널리 쓰이는 데이터베이스 엔진을 AWS가 대신 설치하고 운영해 주는 관계형 데이터베이스 서비스입니다. 하드웨어 준비와 엔진 설치, 패치, 백업 같은 작업을 AWS가 처리하므로 사용자는 데이터와 쿼리에 집중할 수 있습니다. 고가용성을 위한 다중 AZ 구성과 읽기 부하 분산을 위한 읽기 전용 복제본을 각각 제공합니다.
    • 다중 AZ DB 인스턴스 배포에서 다른 가용 영역에 두는 대기 인스턴스는 장애 시 전환을 위한 것이며, 평상시에 읽기 요청을 받지는 않습니다.
  • Amazon DocumentDB : MongoDB와 호환되는 문서 데이터베이스 서비스로, JSON 형태의 문서를 저장하고 질의하는 데 최적화되어 있습니다. 읽기 전용 복제본을 추가해 조회 부하를 나눌 수 있지만 질의 언어와 데이터 모델이 관계형 데이터베이스와 달라, 기존 SQL 기반 애플리케이션을 옮기려면 코드를 상당 부분 다시 작성해야 합니다. 인덱싱과 백업, 패치는 AWS가 관리하며 클러스터에 인스턴스를 추가해 조회 성능을 늘릴 수 있습니다.
  • Amazon DynamoDB : 완전관리형 NoSQL 키-값 데이터베이스 서비스로, 규모가 커져도 일정한 밀리초 수준의 응답 속도를 유지하도록 설계되었습니다. 읽기와 쓰기 용량을 각각 지정하거나 자동으로 조절할 수 있습니다. 다만 테이블 간 조인이나 복잡한 집계 같은 관계형 질의를 지원하지 않아, 데이터 모델과 쿼리를 새로 설계해야 합니다. 조회 패턴을 미리 정하고 그에 맞춰 키와 인덱스를 구성하는 방식이라 설계 단계의 고민이 상대적으로 큽니다.

3. 선택지 분석하기

A. 읽기 전용 복제본이 포함된 새로운 Amazon DocumentDB(MongoDB 호환) 클러스터를 설정합니다. 읽기 복제본을 확장하여 보고서를 생성합니다.

→ 문서 DB라 관계형 쿼리를 못 써 애플리케이션을 대폭 고쳐야 합니다.

 

B. Aurora 복제본이 포함된 새로운 Amazon Aurora PostgreSQL DB 클러스터를 설정합니다. Aurora 복제본에 쿼리를 실행하여 보고서를 생성합니다.

→ PostgreSQL 호환으로 코드를 유지하며 복제본으로 보고 부하를 분리하는 표준 방식입니다.

 

C. PostgreSQL 다중 AZ DB 인스턴스용 새 Amazon RDS를 설정합니다. 보고 모듈이 기본 노드에 영향을 주지 않도록 보조 RDS 노드를 쿼리하도록 보고 모듈을 구성합니다.

→ 다중 AZ 대기 노드는 평상시 읽기 요청을 받지 않습니다.

 

D. 문서를 저장할 새 Amazon DynamoDB 테이블을 설정합니다. 새 문서 항목을 지원하려면 고정된 쓰기 용량을 사용하십시오. 보고서를 지원하기 위해 읽기 용량을 자동으로 확장합니다.

→ 관계형 쿼리를 지원하지 않아 데이터 모델을 새로 설계해야 합니다.

 

이어서 다음 문제입니다.

문제2

회사는 AWS 클라우드에서 호스팅되는 게임 애플리케이션용 공유 스토리지 솔루션을 구현하고 있습니다. 회사는 Lustre 클라이언트를 사용하여 데이터에 액세스할 수 있는 기능이 필요합니다. 솔루션은 완전히 관리되어야 합니다.

 

어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

 

선택지

A. 탑재 가능한 파일 시스템으로 데이터를 공유하는 AWS DataSync 작업을 생성합니다. 파일 시스템을 애플리케이션 서버에 마운트하십시오.

B. AWS Storage Gateway 파일 게이트웨이를 생성합니다. 필요한 클라이언트 프로토콜을 사용하는 파일 공유를 만듭니다. 응용 프로그램 서버를 파일 공유에 연결합니다.

C. Amazon Elastic File System(Amazon EFS) 파일 시스템을 만들고 Lustre를 지원하도록 구성합니다. 원본 서버에 파일 시스템을 연결합니다. 애플리케이션 서버를 파일 시스템에 연결하십시오.

D. Amazon FSx for Lustre 파일 시스템을 생성합니다. 원본 서버에 파일 시스템을 연결합니다. 애플리케이션 서버를 파일 시스템에 연결하십시오.

풀이

Lustre 클라이언트로 접근할 수 있어야 하고 운영은 완전관리형이어야 한다는 두 조건이 핵심입니다. Amazon FSx for Lustre는 Lustre 파일 시스템 자체를 AWS가 구축하고 운영해 제공하므로 두 조건을 동시에 만족합니다.

 

정답 : D

 

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

더보기

1.  문제의 요구사항 분석하기

  • AWS 클라우드 게임 애플리케이션을 위한 공유 스토리지
  • Lustre 클라이언트를 통한 데이터 액세스 지원
  • 운영 부담을 지지 않는 완전관리형 솔루션

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

  • Amazon FSx for Lustre : 고성능 컴퓨팅 분야에서 널리 쓰이는 오픈 소스 파일 시스템인 Lustre를 AWS가 대신 구축하고 운영해 주는 완전관리형 서비스입니다. 서버 설치나 패치, 장애 대응 같은 관리 작업 없이도 Lustre 클라이언트로 파일 시스템에 곧바로 접속할 수 있습니다. 밀리초 미만의 지연 시간과 높은 처리량을 목표로 설계되어, 여러 서버가 같은 데이터를 동시에 빠르게 읽고 써야 하는 작업에 적합합니다.
    • Amazon S3(Simple Storage Service) 버킷과 연결하면 객체를 파일처럼 다루고 처리 결과를 다시 S3로 내보낼 수 있습니다.
    • 용도에 따라 데이터를 계속 보관하는 영구 배포 방식과 임시 작업용 스크래치 배포 방식을 선택할 수 있습니다.
  • Amazon EFS(Elastic File System) : 리눅스 기반 워크로드를 위한 완전관리형 공유 파일 스토리지로, 여러 서버가 동시에 같은 파일 시스템을 마운트해 사용할 수 있습니다. 저장한 용량만큼만 요금이 부과되고 데이터 증감에 맞춰 용량이 자동으로 조절됩니다. 다만 접근 방식은 NFS(Network File System) 프로토콜을 기반으로 하며, Lustre 프로토콜은 지원하지 않습니다. 접근 빈도에 따라 저장 클래스를 나누어 비용을 낮추는 기능도 제공합니다.
  • AWS Storage Gateway 파일 게이트웨이 : 온프레미스 환경에서 NFS나 SMB(Server Message Block) 같은 익숙한 파일 공유 프로토콜로 접근하면 그 데이터를 뒤편의 AWS 스토리지에 저장해 주는 하이브리드 스토리지 서비스입니다. 자주 쓰는 데이터는 로컬에 캐시해 응답 속도를 확보하며, 기존 파일 기반 애플리케이션을 크게 바꾸지 않고 클라우드 스토리지를 활용하려 할 때 쓰입니다. 제공 프로토콜은 NFS와 SMB로 한정됩니다.
  • AWS DataSync : 온프레미스 스토리지와 AWS 스토리지 사이, 또는 AWS 서비스 간에 대량의 데이터를 옮겨 주는 완전관리형 데이터 전송 서비스입니다. 여러 파일을 병렬로 처리해 빠른 속도를 내고, 전송 중 암호화와 무결성 검증을 자동으로 수행합니다. 작업별로 사용할 대역폭의 상한을 지정할 수 있고 일정에 맞춘 반복 실행도 지원합니다. 데이터를 옮기는 것이 목적이며, 서버가 마운트해 사용할 파일 시스템 자체를 제공하는 서비스는 아닙니다.

3. 선택지 분석하기

A. 탑재 가능한 파일 시스템으로 데이터를 공유하는 AWS DataSync 작업을 생성합니다. 파일 시스템을 애플리케이션 서버에 마운트하십시오.

→ DataSync는 전송 도구라 마운트할 파일 시스템을 만들지 않습니다.

 

B. AWS Storage Gateway 파일 게이트웨이를 생성합니다. 필요한 클라이언트 프로토콜을 사용하는 파일 공유를 만듭니다. 응용 프로그램 서버를 파일 공유에 연결합니다.

→ 지원 프로토콜이 NFS·SMB로 한정돼 Lustre 접근이 안 됩니다.

 

C. Amazon Elastic File System(Amazon EFS) 파일 시스템을 만들고 Lustre를 지원하도록 구성합니다. 원본 서버에 파일 시스템을 연결합니다. 애플리케이션 서버를 파일 시스템에 연결하십시오.

→ EFS는 NFS 기반이며 Lustre 지원 설정 자체가 없습니다.

 

D. Amazon FSx for Lustre 파일 시스템을 생성합니다. 원본 서버에 파일 시스템을 연결합니다. 애플리케이션 서버를 파일 시스템에 연결하십시오.

→ Lustre 파일 시스템을 관리형으로 제공해 두 조건을 모두 만족하는 표준 방식입니다.

 

마지막 문제 살펴보겠습니다.

문제3

회사에는 매일 수백 개의 보고서를 생성하는 비즈니스 시스템이 있습니다. 비즈니스 시스템은 보고서를 CSV 형식으로 네트워크 공유에 저장합니다. 회사는 분석을 위해 이 데이터를 거의 실시간으로 AWS 클라우드에 저장해야 합니다.

 

최소한의 관리 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

 

선택지

A. AWS DataSync를 사용하여 파일을 Amazon S3로 전송합니다. 매일 끝날 때 실행되는 예약된 작업을 만듭니다.

B. Amazon S3 파일 게이트웨이를 생성합니다. S3 파일 게이트웨이에서 새 네트워크 공유를 사용하도록 비즈니스 시스템을 업데이트합니다.

C. AWS DataSync를 사용하여 파일을 Amazon S3로 전송합니다. 자동화 워크플로에서 DataSync API를 사용하는 애플리케이션을 생성합니다.

D. SFTP용 AWS 전송 엔드포인트를 배포합니다. 네트워크 공유에서 새 파일을 확인하고 SFTP를 사용하여 새 파일을 업로드하는 스크립트를 만듭니다.

풀이

기존처럼 네트워크 공유에 파일을 쓰기만 하면 그대로 클라우드에 반영되어야 하고 관리 부담도 적어야 합니다. Amazon S3 파일 게이트웨이는 네트워크 공유를 제공하면서 저장된 파일을 곧바로 S3 객체로 올려 주므로, 별도 작업이나 스크립트 없이 요구를 충족합니다.

 

정답 : B

 

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

더보기

1.  문제의 요구사항 분석하기

  • 네트워크 공유에 저장되는 CSV 보고서의 클라우드 반영
  • 거의 실시간에 가까운 저장 주기
  • 최소한의 관리 오버헤드
  • 기존 비즈니스 시스템 동작의 유지

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

  • AWS Storage Gateway : 온프레미스 환경에서 익숙한 방식으로 접근하면 그 데이터를 AWS 스토리지에 보관해 주는 하이브리드 클라우드 스토리지 서비스입니다. 온프레미스에 게이트웨이를 두고 자주 쓰는 데이터는 로컬에 캐시해 응답 속도를 확보하므로, 사용자는 클라우드에 저장되고 있다는 사실을 의식하지 않고 기존과 같은 방식으로 파일을 다룰 수 있습니다. 게이트웨이는 가상 머신 이미지나 전용 하드웨어 어플라이언스 형태로 설치하며, 제공하는 접근 방식에 따라 여러 유형으로 나뉩니다.
    • Amazon S3 파일 게이트웨이 : NFS와 SMB 프로토콜로 네트워크 파일 공유를 제공하며, 그 공유에 저장된 파일을 곧바로 Amazon S3의 객체로 업로드합니다. 파일을 쓰는 쪽에서는 평범한 공유 폴더처럼 보이므로 애플리케이션을 고칠 필요가 없고, 별도 전송 일정을 관리하지 않아도 됩니다.
  • AWS DataSync : 온프레미스 스토리지와 AWS 스토리지 사이에서 대량의 데이터를 빠르고 안전하게 옮겨 주는 완전관리형 전송 서비스입니다. 여러 파일을 병렬로 처리해 속도를 높이고, 전송 중 암호화와 무결성 검증을 자동으로 수행하며 작업별 대역폭 상한도 지정할 수 있습니다. 다만 전송은 실행하거나 예약한 작업 단위로 이루어지므로, 파일이 생기는 즉시 반영되는 형태와는 성격이 다릅니다.
  • AWS Transfer Family : SFTP, FTPS, FTP 같은 표준 파일 전송 프로토콜로 Amazon S3나 Amazon EFS에 접근할 수 있게 해 주는 완전관리형 서비스입니다. 서버를 직접 세우고 패치하는 과정 없이 전송 엔드포인트를 만들 수 있으며, 가용성 확보와 확장은 AWS가 담당합니다. 다만 파일을 올리는 동작 자체는 클라이언트나 스크립트가 수행해야 하므로 자동 반영에는 별도 구현이 필요합니다.
  • Amazon S3(Simple Storage Service) : 파일을 객체 단위로 저장하는 오브젝트 스토리지 서비스로, 용량 제한 없이 사용한 만큼만 요금을 냅니다. 여러 시설에 걸쳐 데이터를 중복 저장해 높은 내구성을 제공하며, 저장된 데이터를 Amazon Athena 같은 분석 서비스가 곧바로 조회할 수 있어 분석용 데이터 보관 장소로 널리 쓰입니다. 접근 빈도에 따라 여러 스토리지 클래스를 고를 수 있고, 수명 주기 규칙으로 오래된 객체를 자동으로 옮기거나 삭제하도록 구성할 수도 있습니다.

3. 선택지 분석하기

A. AWS DataSync를 사용하여 파일을 Amazon S3로 전송합니다. 매일 끝날 때 실행되는 예약된 작업을 만듭니다.

→ 하루 한 번 실행이라 반영까지 최대 하루가 걸립니다.

 

B. Amazon S3 파일 게이트웨이를 생성합니다. S3 파일 게이트웨이에서 새 네트워크 공유를 사용하도록 비즈니스 시스템을 업데이트합니다.

→ 저장 경로만 바꾸면 파일이 즉시 S3 객체로 올라가는 표준 방식입니다.

 

C. AWS DataSync를 사용하여 파일을 Amazon S3로 전송합니다. 자동화 워크플로에서 DataSync API를 사용하는 애플리케이션을 생성합니다.

→ API를 호출하는 애플리케이션을 직접 만들고 운영해야 합니다.

 

D. SFTP용 AWS 전송 엔드포인트를 배포합니다. 네트워크 공유에서 새 파일을 확인하고 SFTP를 사용하여 새 파일을 업로드하는 스크립트를 만듭니다.

→ 파일 감시·업로드 스크립트를 직접 작성해 관리해야 합니다.

 

오늘도 함께해 주셔서 감사합니다. 한 주 마무리 잘하시고 주말 푹 쉬세요!

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