AWS SAA 합격으로 가는 길 #36

안녕하세요! 넥스트클라우드의 SA 강준우입니다. 😊

 

문제는 세 가지 단계를 거치며 풀어 나갈 거예요.

1. 문제의 요구사항 분석하기

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

3. 선택지 분석하기

 

바로 문제 풀이 해볼까요?

---

문제1

AWS 클라우드에 호스팅되는 한 회사의 웹 애플리케이션이 최근 인기가 높아졌습니다. 웹 애플리케이션은 현재 단일 퍼블릭 서브넷의 단일 Amazon EC2 인스턴스에 존재합니다. 웹 애플리케이션은 증가하는 웹 트래픽의 수요를 충족하지 못했습니다.

회사에는 웹 애플리케이션을 다시 작성하지 않고도 증가하는 사용자 요구를 충족할 수 있는 고가용성과 확장성을 제공하는 솔루션이 필요합니다.

선택지

A. EC2 인스턴스를 더 큰 컴퓨팅 최적화 인스턴스로 교체하십시오.

B. 프라이빗 서브넷의 여러 가용 영역으로 Amazon EC2 Auto Scaling을 구성합니다.

C. 웹 요청을 처리하기 위해 퍼블릭 서브넷에 NAT 게이트웨이를 구성합니다.

D. EC2 인스턴스를 더 큰 메모리 최적화 인스턴스로 교체합니다.

E. 웹 트래픽을 분산시키기 위해 퍼블릭 서브넷에 Application Load Balancer를 구성합니다.

---

풀이

웹 애플리케이션의 고가용성 및 확장성 구현 문제로, 애플리케이션 코드 변경 없이 증가하는 트래픽을 처리할 수 있는 인프라 설계가 필요합니다. 이를 위해서는 자동 확장과 로드 밸런싱을 결합한 아키텍처가 필요합니다.

Auto Scaling을 여러 가용 영역의 프라이빗 서브넷에 구성하면, 워크로드에 따라 자동으로 인스턴스를 확장하거나 축소할 수 있습니다. 이는 트래픽 변동에 탄력적으로 대응할 수 있게 해줍니다.

Application Load Balancer를 퍼블릭 서브넷에 구성함으로써 트래픽을 여러 인스턴스에 효율적으로 분산시키고, 고가용성을 확보할 수 있습니다.

정답 : B,E

 

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

닫기

1. 문제의 요구사항 분석하기

• 증가하는 트래픽 대응 필요
• 고가용성 확보 필요
• 확장성 제공 필요
• 애플리케이션 수정 없이 구현
• 현재 단일 인스턴스 구성

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

Amazon EC2 Auto Scaling은 워크로드에 따라 자동으로 EC2 인스턴스를 추가하거나 제거할 수 있게 해주는 서비스입니다. Application Load Balancer는 수신되는 트래픽을 여러 대상에 자동으로 분산시켜주는 로드 밸런서입니다.

 

3. 선택지 분석하기

A. 더 큰 컴퓨팅 인스턴스로 교체 → 단일 장애 지점 문제가 해결되지 않습니다.

B. 여러 가용 영역에 Auto Scaling 구성 → 자동 확장과 고가용성을 제공합니다.

C. NAT 게이트웨이 구성 → 아웃바운드 인터넷 연결을 위한 것으로, 트래픽 분산과는 무관합니다.

D. 더 큰 메모리 인스턴스로 교체 → 단일 장애 지점 문제가 해결되지 않습니다.

E. Application Load Balancer 구성 → 트래픽을 효율적으로 분산시키고 고가용성을 제공합니다.

 

이어서 다음 문제입니다.

---

문제2

한 회사에서 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)에 배포할 마이크로서비스 기반 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 이 애플리케이션 내의 마이크로서비스는 서로 원 활하게 상호 작용해야 합니다. 회사는 애플리케이션을 효과적으로 관찰하여 향후 성능 문제를 식별할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이러한 요구 사항을 가장 잘 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

선택지

A. Amazon ElastiCache를 활용하여 마이크로서비스로 전달되는 요청 수를 최소화하도록 애플리케이션을 구성합니다.

B. Amazon CloudWatch Container Insights를 설정하여 EKS 클러스터에서 지표를 수집하고 AWS X-Ray를 사용하여 마이크로서비스 간 요청을 추적합니다.

C. AWS CloudTrail을 설정하여 API 호출을 모니터링하고 마이크로서비스 상호 작용을 관찰하기 위한 Amazon QuickSight 대시보드를 구성합니다.

D. AWS Trusted Advisor를 활용하여 애플리케이션 성능을 분석합니다. .

---

풀이

마이크로서비스 애플리케이션의 모니터링 및 관찰성 구현 문제로, 컨테이너 환경에서 성능 메트릭 수집과 서비스 간 상호작용을 추적할 수 있는 종합적인 모니터링 솔루션이 필요합니다.

CloudWatch Container Insights는 컨테이너화된 애플리케이션의 메트릭을 수집하고 집계하여 성능 문제를 식별할 수 있게 해줍니다. EKS 클러스터의 전반적인 상태와 성능을 모니터링하는 데 효과적입니다.

X-Ray를 통한 분산 추적은 마이크로서비스 간의 요청 흐름을 추적하고 병목 현상이나 오류를 식별하는 데 도움을 줍니다.

정답 : B

 

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

닫기

1.  문제의 요구사항 분석하기

• 마이크로서비스 간 원활한 상호작용 필요
• 성능 문제 식별 필요
• 효과적인 애플리케이션 관찰성 확보
• EKS 환경에서의 모니터링
• 향후 성능 문제 대비

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

• CloudWatch Container Insights는 컨테이너화된 애플리케이션의 성능 지표를 수집하고 분석하는 서비스입니다. AWS X-Ray는 분산 애플리케이션의 요청 흐름을 추적하고 분석할 수 있게 해주는 서비스입니다.

3. 선택지 분석하기

A. ElastiCache 활용 → 캐싱 솔루션으로, 모니터링 요구사항을 충족하지 못합니다.

B. CloudWatch Container Insights와 X-Ray 사용 → 컨테이너 메트릭과 분산 추적을 통합적으로 제공합니다.

C. CloudTrail과 QuickSight 사용 → API 호출 추적에 중점을 두며, 애플리케이션 성능 모니터링에 적합하지 않습니다.

D. Trusted Advisor 활용 → 일반적인 AWS 리소스 최적화에 중점을 두며, 애플리케이션 수준의 모니터링에 적합하지 않습니다.

 

마지막 문제 살펴볼게요.

---

문제3

연구 회사에서는 온프레미스 장치를 사용하여 분석용 데이터를 생성합니다. 회사는 AWS 클라우드를 사용하여 데이터를 분석하려고 합니다. 장치는 .CSV 파일을 생성하고 SMB 파일 공유에 데이터 쓰기를 지원합니다. 회사 분석가는 SQL 명령을 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있어야 합니다. 분석가는 하루 종일 주기적으로 쿼리를 실행합니다.

선택지

A. Amazon S3 파일 게이트웨이 모드로 온프레미스에 AWS Storage Gateway를 배포합니다.

B. Amazon FSx File Gateway를 통해 온프레미스에 AWS Storage Gateway를 배포합니다.

C. Amazon S3에 있는 데이터를 기반으로 테이블을 생성하도록 AWS Glue 크롤러를 설정합니다.

D. EMRFS(EMR 파일 시스템)를 사용하여 Amazon EMR 클러스터를 설정하여 Amazon S3에 있는 데이터를 쿼리합니다. 분석가에 대한 액세스를 제공합니다.

E. Amazon S3에 있는 데이터를 쿼리하도록 Amazon Redshift 클러스터를 설정합니다. 분석가에 대한 액세스를 제공합니다.

F. Amazon S3에 있는 데이터를 쿼리하도록 Amazon Athena를 설정합니다. 분석가에 대한 액세스를 제공합니다.

---

풀이

하이브리드 데이터 분석 아키텍처 설계 문제로, 온프레미스 데이터를 클라우드로 효율적으로 이동하고 SQL 기반 분석을 가능하게 하는 솔루션이 필요합니다.

S3 File Gateway를 사용하면 온프레미스에서 생성되는 CSV 파일을 원활하게 S3로 전송할 수 있습니다. AWS Glue 크롤러는 S3의 데이터를 자동으로 카탈로그화하여 SQL 쿼리가 가능한 형태로 만들어줍니다.

Athena를 사용하면 S3에 저장된 데이터를 서버리스 방식으로 SQL을 통해 직접 쿼리할 수 있어, 비용 효율적인 분석이 가능합니다.

정답 : A, C, F

 

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

닫기

1.  문제의 요구사항 분석하기

• 온프레미스 데이터의 클라우드 분석 필요
• SMB 파일 공유 지원 필요
• SQL 쿼리 기능 필요
• 주기적인 쿼리 실행
• 비용 효율성 고려

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

• AWS Storage Gateway는 온프레미스와 AWS 스토리지를 연결하는 하이브리드 스토리지 서비스입니다. AWS Glue는 데이터 카탈로그 및 ETL 서비스이며, Amazon Athena는 S3의 데이터를 직접 SQL로 쿼리할 수 있는 서버리스 쿼리 서비스입니다.

3. 선택지 분석하기

A. S3 File Gateway 배포 → SMB 지원 파일을 S3로 효율적으로 전송할 수 있습니다.

B. FSx File Gateway 배포 → 필요 이상의 복잡성을 추가합니다.

C. AWS Glue 크롤러 설정 → S3 데이터를 자동으로 카탈로그화합니다.

D. EMR 클러스터 설정 → 주기적인 쿼리에 비해 과도한 솔루션입니다.

E. Redshift 클러스터 설정 → 지속적인 클러스터 운영이 필요하여 비용 효율적이지 않습니다.

F. Athena 설정 → 서버리스로 SQL 쿼리를 실행할 수 있어 비용 효율적입니다.

 

감사합니다. 다음 글에서 만나요! 😊