AWS SAA 합격으로 가는 길 #212

 

안녕하세요! 넥스트클라우드의 테크니컬 트레이너 김서윤입니다. 📜

오늘은 우리 글의 소중함을 되새기는 한글날입니다! 쉬는 금요일 덕분에 주말이 하루 더 길어져 반가우실 텐데요, 연휴의 첫날을 가볍게 세 문제로 열어 보시면 좋겠습니다. 오늘은 여러 계정의 비용 보고서를 분석하는 방법, 대량의 로그를 표준 SQL로 저렴하게 조회하는 방법, 그리고 여러 하위 도메인에 HTTPS를 적용하기 위한 인증서 구성을 다룹니다. 그럼 시작하겠습니다! 😊

 

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 회사에서 재무 검토를 위해 AWS 비용을 모니터링하려고 합니다. 클라우드 운영 팀은 모든 회원 계정에 대한 AWS 비용 및 사용 보고서를 쿼리하기 위해 AWS Organizations 마스터 계정의 아키텍처를 설계하고 있습니다. 팀은 한 달에 한 번씩 이 쿼리를 실행하고 청구서에 대한 자세한 분석을 제공해야 합니다.

 

이러한 요구 사항을 충족하는 가장 확장 가능하고 비용 효율적인 방법은 무엇입니까?

 

선택지

A. 마스터 계정에서 비용 및 사용 보고서를 활성화합니다. Amazon Kinesis에 보고서를 전달합니다. 분석에는 Amazon EMR을 사용하십시오.

B. 마스터 계정에서 비용 및 사용 보고서를 활성화합니다. Amazon S3에 보고서를 전달합니다. 분석을 위해 Amazon Athena를 사용합니다.

C. 회원 계정에 대한 비용 및 사용 보고서를 활성화합니다. Amazon S3에 보고서 전달 분석을 위해 Amazon Redshift를 사용합니다.

D. 회원 계정에 대한 비용 및 사용 보고서를 활성화합니다. Amazon Kinesis에 보고서를 전달합니다. Amazon QuickSight로 분석을 사용하십시오.

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풀이

마스터 계정에서 비용 및 사용 보고서를 켜면 조직에 속한 모든 회원 계정의 사용 내역이 한 보고서에 모여 Amazon S3로 전달됩니다. 이를 Amazon Athena로 필요할 때만 쿼리하면 별도의 분석 인프라 없이 한 달에 한 번 분석을 수행할 수 있어 확장성과 비용 효율을 함께 얻을 수 있습니다.

 

정답 : B

 

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

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1.  문제의 요구사항 분석하기

• 모든 회원 계정의 비용 및 사용 내역 통합 분석
• 한 달에 한 번 실행되는 청구서 상세 쿼리
• 확장 가능하고 비용 효율적인 분석 구조

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

• AWS Organizations : 여러 AWS 계정을 하나의 조직으로 묶어 중앙에서 관리하는 서비스입니다. 조직을 만든 관리 계정(예전 명칭은 마스터 계정)이 회원 계정을 초대하거나 새로 만들 수 있고, 서비스 제어 정책으로 회원 계정에서 쓸 수 있는 권한의 범위를 정할 수 있습니다. 통합 결제 기능을 통해 모든 회원 계정의 요금이 관리 계정 하나로 청구되므로, 조직 전체의 비용을 한곳에서 확인하고 분석하기 쉽습니다.
• AWS 비용 및 사용 보고서(CUR, Cost and Usage Report) : AWS 사용량과 비용을 서비스, 리소스, 시간 단위로 가장 자세하게 담아 주는 보고서입니다. 보고서는 지정한 Amazon S3 버킷으로 정기적으로 전달되며, 관리 계정에서 활성화하면 조직에 속한 모든 회원 계정의 내역이 함께 포함됩니다. Amazon Athena와 바로 연동할 수 있는 형식으로 내보낼 수 있어, 별도의 데이터 적재 과정 없이 SQL로 비용을 분석할 수 있습니다.
• Amazon S3(Simple Storage Service) : 데이터를 객체 단위로 저장하는 완전관리형 객체 스토리지 서비스입니다. 저장 용량에 사실상 제한이 없고 데이터가 여러 가용 영역(AZ)에 자동으로 복제되어 내구성이 매우 높습니다. 저장한 만큼만 요금이 부과되어 보고서나 로그처럼 꾸준히 쌓이는 데이터를 보관하기에 알맞으며, 여러 분석 서비스가 S3에 있는 데이터를 그대로 읽어 처리할 수 있어 데이터 레이크의 저장소로 널리 쓰입니다.
• Amazon Athena : Amazon S3에 저장된 데이터를 표준 SQL로 바로 조회할 수 있는 서버리스 대화형 쿼리 서비스입니다. 서버나 클러스터를 준비할 필요가 없고, 쿼리가 스캔한 데이터 양만큼만 요금이 부과됩니다. 데이터를 다른 곳으로 옮기지 않고 필요할 때만 쿼리하면 되므로, 가끔 실행하는 분석이나 일회성 조회에서 특히 비용 효율적입니다. 데이터를 압축하거나 열 기반 형식으로 저장하면 스캔량이 줄어 비용을 더 낮출 수 있습니다.

3. 선택지 분석하기

A. 마스터 계정에서 비용 및 사용 보고서를 활성화합니다. Amazon Kinesis에 보고서를 전달합니다. 분석에는 Amazon EMR을 사용하십시오.

→ 보고서를 스트리밍으로 보낼 이유가 없고 클러스터 비용이 커 적절치 않습니다.

 

B. 마스터 계정에서 비용 및 사용 보고서를 활성화합니다. Amazon S3에 보고서를 전달합니다. 분석을 위해 Amazon Athena를 사용합니다.

→ 조직 보고서를 S3에 모아 서버리스로 쿼리하는 표준 방식입니다.

 

C. 회원 계정에 대한 비용 및 사용 보고서를 활성화합니다. Amazon S3에 보고서 전달 분석을 위해 Amazon Redshift를 사용합니다.

→ 계정별 설정과 상시 웨어하우스 비용이 들어 효율적이지 않습니다.

 

D. 회원 계정에 대한 비용 및 사용 보고서를 활성화합니다. Amazon Kinesis에 보고서를 전달합니다. Amazon QuickSight로 분석을 사용하십시오.

→ 계정별 설정 부담에 스트리밍 전달 구성도 맞지 않습니다.

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이어서 다음 문제입니다.

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문제2

한 회사는 다양한 브랜드에 대해 AWS에서 여러 웹 사이트를 운영하고 있습니다. 각 웹사이트는 매일 수십 기가바이트의 웹 트래픽 로그를 생성합니다. 솔루션 설계자는 회사 개발자가 회사 전체 웹사이트의 트래픽 패턴을 분석할 수 있는 능력을 제공하기 위해 확장 가능한 솔루션을 설계해야 합니다. 개발자의 이 분석은 몇 달에 걸쳐 일주일에 한 번씩 요청 시 수행됩니다. 솔루션은 표준 SQL을 사용한 쿼리를 지원해야 합니다.

 

이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

 

선택지

A. Amazon S3에 로그를 저장합니다. Amazon Athena로 분석을 사용하세요.

B. Amazon RDS에 로그를 저장합니다. 분석을 위해 데이터베이스 클라이언트를 사용하십시오.

C. Amazon OpenSearch Service에 로그를 저장합니다. 분석을 위해 OpenSearch 서비스를 사용하세요.

D. Amazon EMR 클러스터에 로그를 저장합니다. SQL 기반 분석을 위해 지원되는 오픈 소스 프레임워크를 사용합니다.

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풀이

매일 쌓이는 대량의 로그를 일주일에 한 번만 표준 SQL로 분석하면 되므로, 저렴한 저장소와 필요할 때만 비용이 드는 쿼리 도구의 조합이 알맞습니다. 로그를 Amazon S3에 모아 두고 Amazon Athena로 조회하면 서버를 운영하지 않고 스캔한 데이터만큼만 비용을 내면 됩니다.

 

정답 : A

 

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

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1.  문제의 요구사항 분석하기

• 매일 수십 GB씩 쌓이는 웹 트래픽 로그의 저장
• 일주일에 한 번 요청 시 수행되는 분석
• 표준 SQL 쿼리 지원
• 가장 비용 효율적인 구성

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

• Amazon S3(Simple Storage Service) : 데이터를 객체 단위로 저장하는 완전관리형 객체 스토리지 서비스입니다. 용량 제한 없이 데이터를 담을 수 있고 저장한 만큼만 요금이 부과되며, 여러 가용 영역(AZ)에 자동으로 복제되어 내구성이 매우 높습니다. 로그처럼 계속 늘어나는 데이터를 저렴하게 보관하기에 알맞고, 수명 주기 규칙을 설정하면 오래된 데이터를 더 저렴한 스토리지 클래스로 자동으로 옮길 수도 있습니다.
• Amazon Athena : Amazon S3에 저장된 데이터를 표준 SQL로 바로 조회할 수 있는 서버리스 대화형 쿼리 서비스입니다. 서버나 클러스터를 준비할 필요가 없고, 쿼리가 스캔한 데이터 양만큼만 요금이 부과됩니다. CSV, JSON, Parquet 같은 다양한 형식을 지원하며, 데이터를 날짜별로 분할해 저장하면 필요한 범위만 읽어 비용과 쿼리 시간을 함께 줄일 수 있습니다.
• Amazon OpenSearch Service : 로그 분석과 전문 검색, 실시간 모니터링에 쓰이는 OpenSearch 클러스터를 관리형으로 제공하는 서비스입니다. 데이터를 들어오는 즉시 색인해 두므로 키워드 검색과 대시보드 시각화가 빠르다는 장점이 있습니다. 다만 데이터를 저장하고 색인하기 위한 클러스터가 계속 실행되어야 해 요금이 상시 발생하고, 저장 용량이 늘어날수록 클러스터 규모도 함께 키워야 합니다.
• Amazon EMR : Apache Spark, Hive 같은 오픈 소스 빅데이터 프레임워크를 클러스터 형태로 손쉽게 실행할 수 있게 해 주는 관리형 서비스입니다. 대규모 데이터를 변환하고 처리하는 복잡한 작업에 강점이 있으며, 작업 규모에 맞춰 클러스터 크기를 조절할 수 있습니다. 하지만 클러스터 구성과 프레임워크 설정을 직접 다뤄야 하고 클러스터가 실행되는 동안 요금이 발생하므로, 간단하고 가끔 수행하는 조회에는 부담이 큰 편입니다.

3. 선택지 분석하기

A. Amazon S3에 로그를 저장합니다. Amazon Athena로 분석을 사용하세요.

→ 저렴한 저장소와 필요 시 서버리스 SQL 조회를 결합한 표준 방식입니다.

 

B. Amazon RDS에 로그를 저장합니다. 분석을 위해 데이터베이스 클라이언트를 사용하십시오.

→ 급증하는 로그로 DB 스토리지·인스턴스 비용이 빠르게 커집니다.

 

C. Amazon OpenSearch Service에 로그를 저장합니다. 분석을 위해 OpenSearch 서비스를 사용하세요.

→ 상시 클러스터 비용이 들어 주 1회 분석에는 적절치 않습니다.

 

D. Amazon EMR 클러스터에 로그를 저장합니다. SQL 기반 분석을 위해 지원되는 오픈 소스 프레임워크를 사용합니다.

→ 로그 보관을 위해 클러스터를 유지해야 해 비용과 운영 부담이 큽니다.

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마지막 문제 살펴보겠습니다.

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문제3

다국적 기업에는 회사가 운영되는 각 국가에 대한 하위 도메인이 있습니다. 하위 도메인의 형식은 example.com, country1.example.com 및 country2.example.com입니다. 회사의 워크로드는 Application Load Balancer 뒤에 있습니다. 회사는 전송 중인 웹사이트 데이터를 암호화하려고 합니다.

 

이러한 요구 사항을 충족하는 단계 조합은 무엇입니까? (2개를 선택하세요.)

 

선택지

A. ACM(AWS Certificate Manager) 콘솔을 사용하여 apex 최상위 도메인 example.com에 대한 퍼블릭 인증서와 *.example.com에 대한 와일드카드 인증서를 요청합니다.

B. ACM(AWS Certificate Manager) 콘솔을 사용하여 apex 최상위 도메인 example.com에 대한 개인 인증서와 *.example.com에 대한 와일드카드 인증서를 요청합니다.

C. ACM(AWS Certificate Manager) 콘솔을 사용하여 apex 최상위 도메인 example.com에 대한 공인 및 사설 인증서를 요청합니다.

D. 이메일 주소로 도메인 소유권을 확인합니다. 필수 DNS 레코드를 DNS 공급자에 추가하여 DNS 유효성 검사로 전환하세요.

E. 필요한 DNS 레코드를 DNS 공급자에 추가하여 도메인에 대한 도메인 소유권을 확인합니다.

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풀이

인터넷 사용자가 접속하는 웹사이트이므로 브라우저가 신뢰하는 퍼블릭 인증서가 필요하고, 최상위 도메인과 국가별 하위 도메인을 모두 보호하려면 와일드카드 인증서를 함께 요청해야 합니다. 도메인 소유권은 DNS 레코드를 추가하는 DNS 검증으로 확인하면 인증서가 자동으로 갱신되어 관리 부담도 줄어듭니다.

 

정답 : A, E

 

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

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1.  문제의 요구사항 분석하기

• 최상위 도메인과 국가별 하위 도메인 전체의 보호
• Application Load Balancer를 통한 전송 중 데이터 암호화
• 인증서 발급을 위한 도메인 소유권 확인

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

• AWS Certificate Manager(ACM) : 웹사이트와 애플리케이션의 HTTPS 통신에 쓰이는 SSL/TLS 인증서를 발급하고 관리해 주는 서비스입니다. ACM에서 발급한 퍼블릭 인증서는 별도 비용 없이 사용할 수 있고, Application Load Balancer나 Amazon CloudFront 같은 서비스에 몇 번의 선택만으로 연결할 수 있습니다. 인증서 만료 전에 자동으로 갱신해 주므로 인증서 교체를 잊어 서비스가 중단되는 위험을 줄일 수 있습니다.
  • 퍼블릭 인증서 : 공인 인증 기관이 발급해 웹 브라우저와 운영체제가 기본으로 신뢰하는 인증서입니다. 하나의 인증서에 example.com 같은 최상위 도메인과 *.example.com 같은 와일드카드 도메인을 함께 넣을 수 있으며, 와일드카드는 한 단계 아래의 모든 하위 도메인을 보호합니다.
  • 사설 인증서 : AWS Private CA로 만든 조직 내부용 인증 기관이 발급하는 인증서입니다. 사내 시스템처럼 내부에서만 쓰는 통신에 적합하며, 일반 브라우저는 기본적으로 신뢰하지 않아 인터넷에 공개된 웹사이트에는 맞지 않습니다.
  • 도메인 검증 : 퍼블릭 인증서를 발급하기 전에 요청자가 도메인을 소유하고 있는지 확인하는 절차로, DNS 검증과 이메일 검증 방식이 있습니다. DNS 검증은 ACM이 알려 준 CNAME 레코드를 DNS에 추가하는 방식이며, 레코드가 유지되는 동안 인증서가 자동으로 갱신되어 권장되는 방식입니다. 검증 방식은 인증서를 요청할 때 정해지며, 바꾸려면 인증서를 새로 요청해야 합니다.
• Elastic Load Balancing(ELB)의 ALB(Application Load Balancer) : HTTP와 HTTPS 요청을 처리하는 7계층 로드 밸런서입니다. HTTPS 리스너에 ACM 인증서를 연결하면 클라이언트와 로드 밸런서 사이의 통신이 암호화되고, 인증서 관리와 암호화 처리를 로드 밸런서가 맡아 뒤쪽 인스턴스의 부담을 덜어 줍니다. 하나의 리스너에 여러 인증서를 연결할 수 있어, 서로 다른 도메인을 함께 서비스하는 경우에도 요청한 도메인에 맞는 인증서를 골라 응답합니다.

3. 선택지 분석하기

A. ACM(AWS Certificate Manager) 콘솔을 사용하여 apex 최상위 도메인 example.com에 대한 퍼블릭 인증서와 *.example.com에 대한 와일드카드 인증서를 요청합니다.

→ 퍼블릭·와일드카드 인증서로 모든 도메인을 보호하는 표준 방식입니다.

 

B. ACM(AWS Certificate Manager) 콘솔을 사용하여 apex 최상위 도메인 example.com에 대한 개인 인증서와 *.example.com에 대한 와일드카드 인증서를 요청합니다.

→ 사설 인증서는 브라우저가 신뢰하지 않아 공개 웹사이트에 맞지 않습니다.

 

C. ACM(AWS Certificate Manager) 콘솔을 사용하여 apex 최상위 도메인 example.com에 대한 공인 및 사설 인증서를 요청합니다.

→ 최상위 도메인만 대상이라 국가별 하위 도메인을 보호하지 못합니다.

 

D. 이메일 주소로 도메인 소유권을 확인합니다. 필수 DNS 레코드를 DNS 공급자에 추가하여 DNS 유효성 검사로 전환하세요.

→ 이메일 검증으로 발급한 인증서는 DNS 검증으로 전환할 수 없습니다.

 

E. 필요한 DNS 레코드를 DNS 공급자에 추가하여 도메인에 대한 도메인 소유권을 확인합니다.

→ DNS 레코드로 소유권을 확인하고 자동 갱신까지 되는 표준 방식입니다.

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오늘 세 문제는 "필요한 순간에만 비용을 내는 분석"과 "신뢰할 수 있는 인증서 구성"으로 정리할 수 있습니다. 첫 번째와 두 번째 문제처럼 가끔 실행하는 SQL 분석이 나오면 S3와 Athena의 조합을 가장 먼저 떠올려 보시고, 세 번째 문제에서는 퍼블릭 인증서와 사설 인증서의 차이, 그리고 DNS 검증이 권장되는 이유를 꼭 정리해 두시면 좋겠습니다. 한글날 연휴 즐겁게 보내시고, 월요일에 또 만나요! 😊