AWS SAA 합격으로 가는 길 #88

AWS/SAA 준비

AWS SAA 합격으로 가는 길 #88

Pacloud 2025. 6. 2. 10:00

안녕하세요! 넥스트클라우드의 SA 손유림입니다. 😊 꾸준히 공부하는 여러분을 위한 유익한 정보가 되길 바랍니다.

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

회사에 Amazon DynamoDB 테이블이 지원하는 애플리케이션이 있습니다. 회사의 규정 준수 요구 사항은 데이터베이스 백업을 매월 수행하고 6개월 동안 사용할 수 있어야 하며 7년 동안 유지해야 한다고 지정합니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

선택지

A. 매월 1일에 DynamoDB 테이블을 백업하는 AWS Backup 계획을 생성합니다. 6개월 후 백업을 콜드 스토리지로 전환하는 수명 주기 정책을 지정합니다. 각 백업의 보존 기간을 7년으로 설정합니다.

B. 매월 1일에 DynamoDB 테이블의 DynamoDB 온디맨드 백업을 생성합니다. 6개월 후 백업을 Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval로 전환합니다. 7년보다 오래된 백업을 삭제하려면 S3 수명 주기 정책을 생성하십시오.

C. AWS SDK를 사용하여 DynamoDB 테이블의 온디맨드 백업을 생성하는 스크립트를 개발합니다. 매월 1일에 스크립트를 실행하는 Amazon EventBridge 규칙을 설정합니다. 6개월 이상 된 DynamoDB 백업을 콜드 스토리지로 전환하고 7년 이상 된 백업을 삭제하기 위해 매월 2일에 실행할 두 번째 스크립트를 생성합니다.

D. AWS CLI를 사용하여 DynamoDB 테이블의 온디맨드 백업을 생성합니다. Cron 표현식을 사용하여 매월 1일에 명령을 실행하는 Amazon EventBridge 규칙을 설정합니다. 6개월 후 백업을 콜드 스토리지로 전환하고 7년 후 백업을 삭제하도록 명령에 지정합니다.

풀이

DynamoDB는 AWS Backup을 통해 백업 및 복원이 가능합니다. AWS Backup은 정기 백업 계획을 생성할 수 있으며, 백업 보존 기간과 수명 주기 정책을 지정할 수 있습니다. 백업 데이터는 저렴한 비용의 콜드 스토리지로 이전하여 장기간 보관할 수 있습니다.

정답 : A

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

1. 문제의 요구사항 분석하기

매월 데이터베이스 백업 수행
6개월 동안 백업 사용 가능
7년 동안 백업 유지

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

AWS Backup은 중앙 집중식 데이터 백업 및 복원 서비스입니다. DynamoDB 테이블을 포함한 다양한 AWS 리소스에 대해 백업 계획을 생성할 수 있습니다. 백업 계획에는 백업 빈도, 보존 기간, 수명 주기 관리 정책 등을 지정할 수 있습니다. 백업 데이터는 Amazon S3, S3 Glacier, S3 Glacier Deep Archive 등의 저렴한 스토리지로 전환될 수 있습니다.

3. 선택지 분석하기

A. 매월 1일에 DynamoDB 테이블을 백업하는 AWS Backup 계획을 생성합니다. 6개월 후 백업을 콜드 스토리지로 전환하는 수명 주기 정책을 지정합니다. 각 백업의 보존 기간을 7년으로 설정합니다.
→ 매월 1일 DynamoDB 백업 계획 생성, 6개월 후 콜드 스토리지로 전환, 보존 기간 7년으로 설정하여 요구사항 충족합니다.

B. 매월 1일에 DynamoDB 테이블의 DynamoDB 온디맨드 백업을 생성합니다. 6개월 후 백업을 Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval로 전환합니다. 7년보다 오래된 백업을 삭 제하려면 S3 수명 주기 정책을 생성하십시오.
→ 온디맨드 백업은 자동화가 어려우며, 6개월 후 수동 작업 필요합니다.

D. AWS CLI를 사용하여 DynamoDB 테이블의 온디맨드 백업을 생성합니다. Cron 표현식을 사용하여 매월 1일에 명령을 실행하는 Amazon EventBridge 규칙을 설정합니다. 6개월 후 백업을 콜드 스토리지로 전환하고 7년 후 백업을 삭제하도록 명령에 지정합니다.
→ CLI 명령에 정책 직접 지정해야 하는 오버헤드가 발생합니다.

이어서 다음 문제입니다.

문제2

회사에서 다중 계층 웹 애플리케이션에 를 사용할 계획입니다. 솔루션 설계자는 클러스터용 캐시와 애플리케이션의 인스턴스용

앱 VPC를 생성합니다. 두 VPC 모두 us-east-1 리전에 있습니다. 솔루션 설계자는 애플리케이션의 EC2 인스턴스에 ElastiCache 클러스터에 대한 액스 권한을 제공하는 솔루션을 구현해야 합니다. 이러한 요구 사항을 가장 비용 효율적으로 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

선택지

A. VPC 간에 피어링 연결을 생성합니다. 두 VPC 모두에서 피어링 연결을 위한 라우팅 테이블 항목을 추가합니다. 애플리케이션의 보안 그룹에서 인바운드 연결을 허용하도록 ElastiCache 클러스터의 보안 그룹에 대한 인바운드 규칙을 구성합니다.

B. 전송 VPC를 생성합니다. 전송 VPC를 통해 트래픽을 라우팅 하도록 캐시 VPC 및 앱 VPC의 VPC 라우팅 테이블을 업데이트합니다. 애플리케이션의 보안 그룹에서 인바운드 연결을 허용하도록 ElastiCache 클러스터의 보안 그룹에 대한 인바운드 규칙을 구성합니다.

C. VPC 간에 피어링 연결을 생성합니다. 두 VPC 모두에서 피어링 연결을 위한 라우팅 테이블 항목을 추가합니다. 애플리케이션의 보안 그룹에서 인바운드 연결을 허용하도록 피어링 연결의 보안 그룹에 대한 인바운드 규칙을 구성합니다.

D. 전송 VPC를 생성합니다. 전송 VPC를 통해 트래픽을 라우팅하도록 캐시 VPC 및 앱 VPC의 VPC 라우팅 테이블을 업데이트합니다. 애플리케이션의 보안 그룹에서 인바운드 연결을 허용하도록 Transit VPC의 보안 그룹에 대한 인바운드 규칙을 구성합니다.

풀이

VPC 피어링을 통해 두 VPC를 연결하고, 라우팅 테이블과 보안 그룹을 적절히 구성하면 서로 다른 VPC에 있는 리소스 간 통신이 가능해집니다. 이를 통해 EC2 인스턴스에서 ElastiCache 클러스터에 액세스 할 수 있습니다.

정답 : A

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

1. 문제의 요구사항 분석하기

EC2 인스턴스에서 ElastiCache 클러스터에 액세스 가능
비용 효율적인 솔루션

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

VPC 피어링은 동일 리전 또는 다른 리전의 VPC를 연결하여 마치 하나의 네트워크처럼 사용할 수 있게 해주는 기능입니다. VPC 피어링 연결을 생성하면 각 VPC의 라우팅 테이블에 대상 VPC의 CIDR 블록을 추가하여 트래픽 흐름을 제어할 수 있습니다. 또한, 보안 그룹 규칙을 통해 피어링 된 VPC 내 리소스 간 액세스도 제어할 수 있습니다. VPC 피어링은 데이터 전송량에 비례하여 비용이 발생하지만, 동일 리전 내에서는 VPC 내부 통신 비용과 동일하게 저렴합니다.

3. 선택지 분석하기

→ VPC 피어링 후 라우팅 테이블 경로 추가, EC2 보안 그룹에 ElastiCache 보안 그룹 인바운드 규칙 설정하여 요구사항 충족합니다.

→ 전송 VPC 사용 시 복잡성과 비용 증가합니다.

→ 피어링 연결 자체에는 보안 그룹 없습니다.

→ ElastiCache 클러스터는 캐시 VPC에 있기 때문에, 전송 VPC의 보안 그룹을 설정해도 ElastiCache에 직접 액세스 할 수 없습니다.

마지막 문제 살펴볼게요.

문제3

트랜잭션 처리 회사에는 Amazon EC2 인스턴스에서 실행되는 매주 스크립팅된 배치 작업이 있습니다. EC2 인스턴스는 Auto Scaling 그룹에 있습니다. 트랜잭션 수는 다를 수 있지만 각 실행에서 기록되는 CPU 사용률은 60% 이상입니다. 회사는 작업이 실행되기 30분 전에 용량을 프로비저닝해야 합니다.

현재 엔지니어는 Auto Scaling 그룹 파라미터를 수동으로 수정하여 이 작업을 완료합니다. 회사에는 Auto Scaling 그룹 수에 필요한 용량 추세를 분석할 리소스가 없습니다. 회사는 Auto Scaling 그룹의 원하는 용량을 수정하는 자동화된 방법이 필요합니다.

최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

선택지

A. Auto Scaling 그룹에 대한 동적 조정 정책을 생성합니다. CPU 사용률 메트릭을 기반으로 확장하도록 정책을 구성합니다. 지표의 대상 값을 60%로 설정합니다.

B. Auto Scaling 그룹에 대한 예약 조정 정책을 생성합니다. 원하는 적정 용량 최소 용량 최대 용량을 설정합니다. 반복을 매주로 설정합니다. 일괄 작업이 실행되기 전 30분으로 시작 시간을 설정합니다.

C. Auto Scaling 그룹에 대한 예측 조정 정책을 생성합니다. 예측을 기반으로 확장하도록 정책을 구성합니다. 스케일링 지표를 CPU 사용률로 설정합니다. 지표의 대상 값을 60%로 설정합니다. 정책에서 작업이 실행되기 30분 전에 사전 실행되도록 인스턴스를 설정합니다.

D. Auto Scaling 그룹의 CPU 사용률 지표 값이 60%에 도달하면 AWS Lambda 함수를 호출하는 Amazon EventBridge 이벤트를 생성합니다. Auto Scaling 그룹의 원하는 용량과 최대 용량을 20% 늘리도록 Lambda 함수를 구성합니다.

풀이

예측 조정 정책은 머신러닝을 활용하여 향후 용량 수요를 예측하고 사전에 충분한 용량을 확보해 줍니다. 작업 실행 시간을 고려하여 30분 전부터 인스턴스를 프로비저닝 할 수 있도록 설정 가능합니다.

정답 : C

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

1. 문제의 요구사항 분석하기

배치 작업 시 높은 CPU 사용률로 용량 부족 발생
작업 실행 30분 전에 용량 프로비저닝

2. 관련 AWS 서비스 생각하기

Amazon EC2 Auto Scaling은 애플리케이션 수요 변화에 맞춰 EC2 인스턴스 수를 자동으로 조정하는 웹 서비스입니다. 예측 조정 정책은 머신러닝 모델을 통해 CPU 사용률, 네트워크 트래픽 등의 메트릭 데이터를 분석하여 향후 용량 수요를 예측합니다. 예측 결과에 따라 사전에 충분한 용량을 확보할 수 있으며, 조정 시점을 미리 설정할 수 있습니다. 이를 통해 성능 저하 없이 부하 변동에 자동으로 대응할 수 있습니다.

3. 선택지 분석하기

→ 동적 조정은 실제 사용률에 기반하므로 급증 시 대응 지연됩니다.

→ 예약 조정은 정적 용량 값 설정으로 실제 필요 용량과 불일치할 수 있습니다.

→ 예측 조정으로 CPU 사용률 기반 예측, 작업 전 30분부터 사전 프로비저닝하여 요구사항을 충족합니다.

→ Lambda 함수로 용량 증가 시 수동 작업 필요하므로 운영 오버헤드가 발생합니다.

학습에 도움이 되셨기를 바라며, 감사합니다. 다음 글에서 만나요! 😊

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