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QUESTION NO: 1
企業は、AWSに移行する前に、企業エコシステムでAmazon
Linuxで実行されているアプリケーションの一貫した動作を確保する必要があります。同社
には、VMwareを使用した既存の自動サーバー構築システムがあります。目標は、新しいタ
ーゲットオペレーティングシステムでアプリケーションの機能とその前提条件を実証するこ
とです。
DevOpsエンジニアは、既存の企業サーバーパイプラインと仮想化ソフトウェアを使用して
サーバーイメージを作成する必要があります。サーバーイメージはオンプレミスでテストさ
れ、Amazon EC2のビルドに可能な限り似ています。
どうすればこれを達成できますか？
A.CentOS
7の最新のISOをダウンロードして統合し、作成されたサーバーでアプリケーションの展開
を実行します。
B.AWS
OpsWorks展開エージェントを使用してオンプレミスインフラストラクチャにAmazon Linux
AMIを起動し、アプリケーションの展開を実行します。
C.最新のAmazon LinuxオペレーティングシステムでEC2インスタンスを構築し、AWS
Import / Exportサービスを使用してEC2イメージをAmazon S3のVMware
ISOにエクスポートします。次に、結果のISOをオンプレミスシステムにインポートします
。
D.Amazon Linux
2の最新のISOをダウンロードして統合し、作成されたサーバーでアプリケーションのデプ
ロイを実行します。オペレーティングシステムのテスト結果がEC2オペレーティングシステ
ムの動作と一致していることを確認します。
Answer: D
QUESTION NO: 2
会社がELB Application Load Balancerの背後にあるAmazon
EC2インスタンスでアプリケーションを実行しています。
インスタンスは、複数のアベイラビリティーゾーンにわたってEC2 Auto
Scalingグループで実行されます。
最近のアプリケーションの更新後、ユーザーはアプリケーションURLからHTTP 502 Bad
Gatewayエラーを取得しています。
Auto
Scalingは起動後すぐにすべてのEC2インスタンスを異常終了させるため、DevOpsエンジニ
アは問題を分析できません。
デプロイされたアプリケーションのトラブルシューティングを行うために、DevOpsエンジ
ニアが異常なインスタンスの1つにアクセスできるようにする手順は何ですか？
A.終了したインスタンスからイメージを作成し、そのイメージから新しいインスタンスを作
成します。その後、アプリケーションチームは新しいインスタンスにログインできます。
B.AutoScalingによって新しいインスタンスが作成されたらすぐに、インスタンスが終了し
ないようにインスタンスをスタンバイ状態にします。
C.ライフサイクルフックをAuto
Scalingグループに追加して、Terminating状態のインスタンスをTerminating：Wait状態に移
動します。
D.Auto
Scalingグループを編集して、終了保護を有効にします。これにより、異常なインスタンス
が終了するのを防ぎます。
Answer: A
QUESTION NO: 3
会社は、AWSにデプロイされているアプリケーションにCI /
CDパイプラインを実装したいと考えています。社内には、セキュリティの欠陥をチェック
するオンプレミスでホストされるソースコード分析ツールもあります。このツールはまだA
WSに移行されておらず、オンプレミスでのみアクセスできます。同社は、コードをコンパ
イルする前に、パイプラインの一部としてソースコードに対してチェックを実行したいと考
えています。チェックの完了には、数分から1時間かかります。
DevOpsエンジニアはどのようにしてこれらの要件を満たすことができますか？
A.AWS CodePipelineを使用してパイプラインを作成します。ソースステージの後にAWS
Lambda関数を呼び出すアクションをパイプラインに追加します。
Lambda関数が、CodePipelineからのソース入力に対してオンプレミスでソースコード分析
ツールを呼び出すようにします。次に、関数は実行の完了を待機し、指定されたAmazon
S3の場所に出力を配置します。
B.AWS
CodePipelineを使用してパイプラインを作成し、カスタムアクションタイプを作成します。
オンプレミスでホストされているハードウェアで実行するカスタムアクションのジョブワー
カーを作成します。ジョブワーカーは、オンプレミスコード分析ツールで実行中のセキュリ
ティチェックを処理し、ジョブの結果をCodePipelineに返します。ソースステージの後にパ
イプラインがカスタムアクションを呼び出すようにします。
C.AWS
CodePipelineを使用してパイプラインを作成します。ソースステージの後にステップを追加
して、ソースコード分析ツールでテストを呼び出すオンプレミスのホストされたWebサービ
スにHTTPS要求を行います。
分析が完了すると、Webサービスは結果をCodePipelineが提供するAmazon
S3出力場所に配置することで結果を送り返します。
D.AWS
CodePipelineを使用してパイプラインを作成します。入力ソースコードをオンプレミスの場
所にコピーするシェルスクリプトを作成します。ソースコード分析ツールを呼び出して、結
果をCodePipelineに返します。ソースステージの後にカスタムスクリプトアクションを追加
して、シェルスクリプトを呼び出します。
Answer: B
QUESTION NO: 4
開発チームが新しい国をeコマースアプリケーションに追加しています。この追加では、ア
プリケーションの出荷コンポーネントに新しいアプリケーション機能を追加する必要があり
ます。一部のビルドには約6週間かかるため、新しい機能をすべて追加するかどうかはチー
ムが決定していません。出荷コンポーネントの機能に関する最終決定が行われている間、他
のチームメンバーはアプリケーションの他の機能の作業を続けています。
この状況に基づいて、アプリケーション機能の展開をどのように管理する必要がありますか
？
A.リリースブランチへのコミットとしてコード更新を追加します。チームは、すべての機能
の準備ができるまで展開を遅らせることができます。
B.機能ブランチへのコミットとしてコード更新を追加します。機能の準備ができたら、コミ
ットをリリースブランチにマージします。
C.機能の準備ができたら、単一のコミットとしてコード更新を追加します。このコミットに
「new-country」というタグを付けます。
D.「new-
country」という名前の新しいリポジトリを作成します。すべてのコードの変更を新しいリ
ポジトリにコミットします。
Answer: A
QUESTION NO: 5
メトリック分析中、チームは、ピーク時に会社のWebサイトが予想よりも長い応答時間を経
験していると判断しました。現在、ピーク時の環境のスケーリングを確実に行うためにAuto
Scalingに依存しています。 Auto
Scalingポリシーを改善して、この高い応答時間を短縮するにはどうすればよいですか？
2つの答えを選択します。
A.カスタムメトリックスをCloudWatchにプッシュして、サーバーからCPUとネットワーク
帯域幅を監視します。これにより、Auto
Scalingポリシーでより詳細な洞察を得ることができます。
B.AutoScalinggroupの最大サーバー数を増やします。
C.サーバーを実行および監視するスクリプトを作成します。負荷の異常を検出すると、Ama
zon SNSトピックに投稿し、Elastic Load
Balancingをトリガーして、ロードバランサーにさらにサーバーを追加します。
D.カスタムメトリックスをアプリケーションのCloudWatchにプッシュします。これには、
処理するリクエストの数や処理待ちのリクエスト数など、ウェブアプリケーションに関する
詳細情報が含まれます。
Answer: B D
説明
オプションBは、最大サーバーが低いためにアプリケーションがピーク負荷を処理できない
ため、意味があります。
オプションDは、自動スケーリングが適切なメトリックに基づいてグループをスケーリング
できるようにするのに役立ちます。
Autoscalingヘルスチェックの詳細については、以下のドキュメントリンクを参照してくださ
い：AWSから
* http://docs.aws.amazon.com/autoscaling/latest/userguide/healthcheck.html
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Updated: May 28, 2022