AWS SAA 합격으로 가는 길 #79

AWS/SAA 준비

AWS SAA 합격으로 가는 길 #79

Pacloud 2025. 5. 2. 10:00

안녕하세요, NxtCloud SA 김유림입니다. AWS SAA 자격증 대비 실전 문제 풀이를 함께 시작해보겠습니다. 문제를 함께 풀어나가며 즐겁게 학습하시고, AWS 서비스에 대한 이해도도 자연스럽게 높여가시길 바랍니다.

문제는 세 가지 단계를 거치며 풀어 나갈 겁니다.

1. 문제의 요구사항 분석하기

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

3. 선택지 분석하기

바로 문제 풀이 해보겠습니다!

문제1

한 회사가 온프레미스에서 컨테이너화된 애플리케이션을 구축하고 애플리케이션을 AWS로 이전하기로 결정했습니다. 응용 프로그램은 배포된 직후 수천 명의 사용자를 보유하게 됩니다. 회사는 규모에 맞게 컨테이너 배포를 관리하는 방법을 확신하지 못합니다. 회사는 운영 오버헤드를 최소화하는 고가용성 아키텍처에 컨테이너화된 애플리케이션을 배포해야 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

선택지

A. Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR) 리포지토리에 컨테이너 이미지를 저장합니다. AWS Fargate 시작 유형과 함께 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 클러스터를 사용하여 컨테이너를 실행합니다. 대상 추적을 사용하여 수요에 따라 자동으로 확장합니다.

B. 컨테이너 이미지를 Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR) 리포지토리에 저장합니다. Amazon EC2 시작 유형과 함께 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 클러스터를 사용하여 컨테이너를 실행합니다. 대상 추적을 사용하여 수요에 따라 자동으로 확장합니다.

C. Amazon EC2 인스턴스에서 실행되는 리포지토리에 컨테이너 이미지를 저장합니다. 여러 가용 영역에 분산된 EC2 인스턴스에서 컨테이너를 실행합니다. Amazon CloudWatch에서 평균 CPU 사용률을 모니터링합니다. 필요에 따라 새 EC2 인스턴스를 시작합니다.

D. 컨테이너 이미지가 포함된 Amazon EC2 Amazon 머신 이미지(AMI)를 생성합니다. 여러 가용 영역의 Auto Scaling 그룹에서 EC2 인스턴스를 시작합니다. 평균 CPU 사용률 임계 값을 초과하면 Amazon CloudWatch 경보를 사용하여 EC2 인스턴스를 확장합니다.

풀이

회사는 온프레미스에서 컨테이너화된 애플리케이션을 AWS로 이전하려고 합니다. 배포 직후 수천 명의 사용자를 수용해야 하므로 규모에 맞게 컨테이너 배포를 관리할 수 있는 고가용성 아키텍처와 운영 오버헤드를 최소화하는 방안이 필요합니다.

정답 : A

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

1. 문제의 요구사항 분석하기

컨테이너화된 애플리케이션을 AWS로 이전
배포 후 수천 명의 사용자 수용
규모에 맞는 컨테이너 배포 관리 방안 필요
고가용성 아키텍처
운영 오버헤드 최소화

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

Amazon Elastic Container Registry (ECR): AWS에서 컨테이너 이미지를 안전하게 저장하고 관리할 수 있는 완전관리형 컨테이너 레지스트리입니다. 이미지를 저장하고 배포하는 데 사용됩니다.
Amazon Elastic Container Service (ECS): AWS에서 컨테이너화된 애플리케이션을 배포, 관리 및 확장할 수 있게 해주는 완전관리형 컨테이너 오케스트레이션 서비스입니다. 컨테이너 클러스터를 구성하고 관리하는 데 사용됩니다.
AWS Fargate: 서버리스 컴퓨팅 엔진으로, ECS에서 사용할 수 있습니다. Fargate를 사용하면 인프라 프로비저닝 작업 없이 컨테이너를 실행할 수 있어 서버 관리 부담이 없어지고 운영 오버헤드를 줄일 수 있습니다.
대상 추적 자동 스케일링: 애플리케이션 로드를 지정한 목표 값에 맞추기 위해 작업 수를 자동으로 늘리거나 줄일 수 있습니다. 규모에 맞게 컨테이너 배포를 관리할 수 있습니다.

3. 선택지 분석하기

A. Amazon ECR 리포지토리에 컨테이너 이미지를 저장합니다. AWS Fargate 시작 유형과 함께 ECS 클러스터를 사용하여 컨테이너를 실행합니다. 대상 추적을 사용하여 수요에 따라 자동으로 확장합니다.

→ 이 옵션은 컨테이너화된 애플리케이션을 ECR에 저장하고, Fargate로 ECS에서 실행하며, 대상 추적 자동 스케일링을 통해 규모에 맞게 컨테이너를 관리할 수 있습니다. 완전관리형 서비스를 활용하므로 운영 오버헤드도 줄일 수 있어 요구사항을 충족합니다.

B. ECR 리포지토리에 컨테이너 이미지를 저장합니다. Amazon EC2 시작 유형과 함께 ECS 클러스터를 사용하여 컨테이너를 실행합니다. 대상 추적을 사용하여 수요에 따라 자동으로 확장합니다.

→ 이 옵션에서는 EC2 인스턴스를 직접 관리해야 하므로 운영 오버헤드가 증가할 수 있습니다.

C, D.

→ 이 옵션들은 컨테이너 기반 솔루션이 아니므로 적절하지 않습니다.

이어서 다음 문제입니다.

문제2

솔루션 설계자는 회사가 AWS에서 애플리케이션을 실행하는 비용을 최적화하도록 도와야 합니다. 애플리케이션은 아키텍처 내 컴퓨팅을 위해 Amazon EC2 인스턴스, AWS Fargate 및 AWS Lambda를 사용합니다. EC2 인스턴스는 애플리케이션의 데이터 수집 계층을 실행합니다. EC2 사용은 산발적이고 예측할 수 없습니다. EC2 인스턴스에서 실행되는 워크로드는 언제든지 중단될 수 있습니다. 애플 리케이션 프런트 엔드는 Fargate에서 실행되고 Lambda는 API 계층을 제공합니다. 프런트 엔드 사용률 및 API 레이어 사용률은 내년 동안 예측할 수 있습니다. 이 애플리케이션을 호스팅하는 데 가장 비용 효율적인 솔루션을 제공하는 구매 옵션 조합은 무엇입니까? (두 가지를 선택하세요.)

선택지

A. 데이터 수집 계층에 스팟 인스턴스를 사용합니다.

B. 데이터 수집 계층에 온디맨드 인스턴스 사용합니다.

C. 프런트엔드 및 API 계층에 대한 1년 Compute Savings Plan을 구매합니다.

D. 데이터 수집 계층을 위해 1년 전체 선결제 예약 인스턴스를 구매합니다.

E. 프런트엔드 및 API 계층에 대한 1년 EC2 인스턴스 Savings Plan을 구매합니다.

풀이

이 애플리케이션 아키텍처에서는 EC2 인스턴스, Fargate, Lambda가 컴퓨팅을 담당합니다. EC2 인스턴스의 사용 패턴이 산발적이고 예측 불가능하므로 스팟 인스턴스를 활용하면 비용을 절감할 수 있습니다. 반면 Fargate와 Lambda는 내년 동안 사용량 예측이 가능하므로 1년 Compute Savings Plan을 구매하여 비용을 절약할 수 있습니다.

정답 : A, C

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

1. 문제의 요구사항 분석하기

데이터 수집 계층에서 EC2 인스턴스 사용, 산발적이고 예측 불가능한 사용 패턴
프런트엔드와 API 계층에서 Fargate와 Lambda 사용, 내년 사용량 예측 가능

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

Amazon EC2 스팟 인스턴스: 사용하지 않는 EC2 컴퓨팅 용량을 활용할 수 있게 해주며, 온디맨드 인스턴스 요금보다 저렴합니다. 중단 가능성이 있으므로 내결함성과 유연성이 필요한 워크로드에 적합하며, 산발적이고 예측 불가능한 사용 패턴에서 비용 절감 효과가 있습니다.
Compute Savings Plan: 특정 기간 동안 일정 금액의 컴퓨팅 사용량에 대해 할인된 요금을 제공합니다. Fargate, Lambda, EC2 등 다양한 컴퓨팅 서비스에 적용되며, 향후 사용량 예측이 가능할 경우 비용을 절감할 수 있습니다.
EC2 인스턴스 Savings Plan: EC2 인스턴스에만 적용되는 Savings Plan입니다. Fargate와 Lambda도 함께 사용하는 경우에는 EC2 전용 Savings Plan은 비용 효율적이지 않습니다.

3. 선택지 분석하기

A. 데이터 수집 계층에 스팟 인스턴스를 사용합니다.

→ 산발적이고 예측 불가능한 사용 패턴에 적합하므로 비용 절감 효과가 있습니다.

B. 데이터 수집 계층에 온디맨드 인스턴스 사용합니다.

→ 온디맨드 인스턴스는 가장 높은 가격대이므로 비용 효율적이지 않습니다.

C. 프런트엔드 및 API 계층에 대한 1년 Compute Savings Plan을 구매합니다.

→ 내년 사용량 예측이 가능하므로 Compute Savings Plan으로 할인 효과를 볼 수 있습니다.

D. 데이터 수집 계층을 위해 1년 전체 선결제 예약 인스턴스를 구매합니다.

→ 예약 인스턴스는 EC2 전용이므로 비용 최적화에 부적절합니다.

E. 프런트엔드 및 API 계층에 대한 1년 EC2 인스턴스 Savings Plan을 구매합니다.

→ Fargate와 Lambda도 사용되므로 EC2 전용 Savings Plan은 비용 효율적이지 않습니다.

마지막 문제 살펴보겠습니다.

문제3

회사의 웹 사이트는 사용자에게 다운로드 가능한 과거 실적 보고서를 제공합니다. 웹 사이트에는 전 세계적으로 회사의 웹 사이트 요구 사항을 충족하도록 확장할 수 있는 솔루션이 필요합니다. 솔루션은 비용 효율적이어야 하고 인프라 리소스의 프로비저닝을 제한하며 가능한 가장 빠른 응답 시간을 제공해야 합니다. 솔루션 설계자는 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 어떤 조합을 권장해야 합니까?

선택지

A. Amazon CloudFront 및 Amazon S3

B. AWS Lambda 및 Amazon DynamoDB

C. Amazon EC2 Auto Scaling을 사용하는 애플리케이션 로드 밸런서

D. 내부 Application Load Balancer가 있는 Amazon Route 53

풀이

웹 사이트에서 제공하는 과거 실적 보고서의 다운로드 요청에 대한 확장성과 빠른 응답 시간이 필요하며, 비용 효율적이고 인프라 프로비저닝을 제한해야 합니다. 이러한 요구사항을 충족하는 솔루션은 Amazon CloudFront와 Amazon S3를 활용하는 것입니다.

정답 : A

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

1. 문제의 요구사항 분석하기

전 세계에서 웹 사이트 요구 사항을 충족하도록 확장 가능한 솔루션 필요
비용 효율적인 솔루션
인프라 리소스 프로비저닝 제한
가장 빠른 응답 시간 제공

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

Amazon CloudFront: AWS의 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 서비스로, 전 세계 엣지 로케이션에서 콘텐츠를 빠르고 안전하게 전달할 수 있습니다. 콘텐츠가 엣지에 캐싱되어 사용자 트래픽을 효율적으로 처리하며, 전 세계적인 확장성과 빠른 응답 시간을 제공합니다.
Amazon S3: 빠른 데이터 액세스와 높은 내구성을 갖춘 객체 스토리지 서비스입니다. CloudFront와 함께 사용할 경우, 정적 웹 콘텐츠 및 데이터 배포에 최적화된 비용 효율적 솔루션이 됩니다. 인프라 프로비저닝이 거의 필요하지 않습니다.
AWS Lambda: 서버리스 컴퓨팅 서비스이지만, 대량 요청 처리에는 적합하지 않습니다.
Amazon EC2 Auto Scaling: EC2 인스턴스의 확장과 축소에 사용되며 유연하지만, 인프라 관리에 대한 부담이 존재합니다.

3. 선택지 분석하기

A. Amazon CloudFront 및 Amazon S3

→ CloudFront의 전 세계 엣지 로케이션을 통한 캐싱과 S3의 빠른 데이터 전송으로 요구사항을 만족할 수 있습니다.

B. AWS Lambda 및 Amazon DynamoDB

→ Lambda는 요청 처리에 부적합하고, DynamoDB를 사용하면 비용 효율성이 낮아집니다.

C. Amazon EC2 Auto Scaling을 사용하는 애플리케이션 로드 밸런서

→ 인프라 관리 부담이 있고, 전 세계 확장성 및 빠른 응답 시간에 한계가 있습니다.

D. Amazon Route 53과 내부 Application Load Balancer

→ 확장성과 빠른 응답 시간을 보장하기 어렵고, 불필요한 인프라 관리가 필요합니다.

오늘의 문제풀이를 마칩니다. 함께해 주셔서 감사드리며, 앞으로의 여정에 큰 성취가 함께하길 진심으로 응원합니다.🍀

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