SAP-C01-JPN日本語版試験解答、SAP-C01-JPN合格記 - Amazon SAP-C01-JPN的中率 - Omgzlook

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SAP-C01-JPN PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
オンラインeコマースビジネスは、AWSでワークロードを実行しています。アプリケーショ
ンアーキテクチャには、Web層、ビジネスロジック用のアプリケーション層、ユーザーおよ
びトランザクションデータ管理用のデータベース層が含まれます。データベースサーバーに
は100
GBのメモリ要件があります。ビジネスでは、RTOが5分、RPOが1時間の、コスト効率の高
い災害復旧がアプリケーションに必要です。このビジネスには、プライマリサイトと代替サ
イト間の最小距離が250マイルである、地域外の災害復旧に関する規制もあります。
ソリューションアーキテクトは、障害回復要件を満たすこの顧客向けの包括的なソリューシ
ョンを作成するために、次のオプションのうちどれを設計できますか?
A.アプリケーションとデータベースのデータを頻繁にバックアップし、Amazon
S3にコピーします。
S3クロスリージョンレプリケーションを使用してバックアップをレプリケートし、AWS
CloudFormationを使用して災害復旧用のインフラストラクチャをインスタンス化し、Amazo
n S3からデータを復元します。
B.代替領域のm4.largeにスタンバイデータベースを構築するために、プライマリデータベー
スがミラーリングで構成されているパイロットライト環境を採用します。 AWS
CloudFormationを使用して、災害が発生した場合にウェブサーバー、アプリケーションサー
バー、ロードバランサーをインスタンス化し、代替リージョンでアプリケーションを起動し
ます。データベースのサイズを垂直に変更して、実稼働の需要をすべて満たし、Amazon
Route 53を使用してトラフィックを代替リージョンに切り替えます。
C.Webサーバーの1つのインスタンス、アプリケーションサーバーの1つのインスタンス、お
よびスタンバイモードのデータベースサーバーの複製されたインスタンスを含む代替領域で
、完全に機能する本番環境の縮小バージョンを使用します。ロードバランサーの背後にある
Auto
ScalingにWeb層とアプリケーション層を配置します。ロードバランサーは、アプリケーシ
ョンに負荷が到着したときに自動的にスケーリングできます。 Amazon Route
53を使用して、トラフィックを代替リージョンに切り替えます。
D.同等のキャパシティを備えた両方のリージョンに完全に機能するWeb、アプリケーション
、およびデータベース層を備えたマルチリージョンソリューションを採用します。
1つのリージョンでのみプライマリデータベースをアクティブにし、他のリージョンでスタ
ンバイデータベースをアクティブにします。 Amazon Route
53を使用して、ヘルスチェックルーティングポリシーを使用してトラフィックをあるリージ
ョンから別のリージョンに自動的に切り替えます。
Answer: D

QUESTION NO: 2
ある会社は、ソリューションアーキテクトに、外部の顧客アプリケーションによるAPI呼び
出しでアクセスできる安全なコンテンツ管理ソリューションの設計を依頼しました。会社は
、顧客管理者がAPI呼び出しを送信し、必要に応じてコンテンツ管理ソリューションに送信
された既存のファイルへの変更をロールバックできる必要があります。
すべてのソリューション要件を満たすMOSTセキュア展開設計とは何ですか?
A.バージョニングとバケットアクセスロギングが有効なオブジェクトストレージ、および各
顧客アプリケーションのIAMロールとアクセスポリシーにAmazon S3を使用します。 SSE-
KMSを使用してオブジェクトを暗号化します。コンテンツ管理アプリケーションを開発して
、各顧客に個別のAWS KMSキーを使用します。
B.オブジェクトストレージにAmazon WorkDocsを使用します。
WorkDocs暗号化、ユーザーアクセス管理、バージョン管理を活用します。 AWS
CloudTrailを使用してすべてのSDKアクションを記録し、Amazon
CloudWatchダッシュボードを使用して1時間ごとのアクセスのレポートを作成します。
CloudWatchダッシュボードの出力を表示する静的Amazon S3
Webページに基づいて、SDKの復帰機能を有効にします。
C.Amazon EFSボリュームの保管中の暗号化とAWS
KMSに保存されている顧客管理キーを使用して、オブジェクトストレージにAmazon
EFSを使用します。 IAMロールとAmazon
EFSアクセスポリシーを使用して、顧客アプリケーションごとに個別の暗号化キーを指定し
ます。コンテンツ管理アプリケーションをデプロイして、すべての新しいバージョンをAma
zon
EFSの新しいファイルとして保存し、コントロールAPIを使用して特定のファイルを以前の
バージョンに戻します。
D.バージョン管理でオブジェクトストレージにAmazon
S3を使用し、S3バケットアクセスロギングを有効にします。各顧客アプリケーションにIAM
ロールとアクセスポリシーを使用します。クライアント側の暗号化を使用してオブジェクト
を暗号化し、コンテンツ管理アプリケーションにアクセスするときにすべての顧客に暗号化
キーを配布します。
Answer: A

QUESTION NO: 3
会社は、コンテナ化されたバッチジョブをAmazon
ECSで実行します。ジョブは、コンテナイメージ、タスク定義、および関連データをAmazo
n
S3バケットに送信することによりスケジュールされます。コンテナイメージはジョブごとに
一意になる場合があります。ジョブをできるだけ早く実行することが最も重要であるため、
ジョブアーティファクトをS3バケットに送信すると、ジョブがすぐに実行されます。実行中
のジョブがまったくない場合もあります。ただし、IT運用チームに事前の警告なしに、あら
ゆるサイズのジョブを送信できます。ジョブ定義には、CPUおよびメモリのリソース要件が
含まれます。
スケジュールされた後、可能な限り迅速にバッチジョブを完了することができるソリューシ
ョンは何ですか?
A.Amazon EC2起動タイプを使用して、Amazon
ECSクラスターでジョブをスケジュールします。 Service Auto
Scalingを使用して、実行中のジョブの数に合わせて実行中のタスクの数を増減します。
B.EC2インスタンスでジョブを直接スケジュールします。ベースラインの最小負荷にはリザ
ーブドインスタンスを使用し、Auto
Scalingグループのオンデマンドインスタンスを使用して、需要に基づいてプラットフォー
ムをスケールアップします。
C.Fargate起動タイプを使用してAmazon ECSクラスターでジョブをスケジュールします。
Service Auto
Scalingを使用して、実行中のジョブの数に合わせて実行中のタスクの数を増減します。
D.Fargate起動タイプを使用してAmazon ECSクラスターでジョブをスケジュールします。
Auto
Scalingグループのスポットインスタンスを使用して、需要に基づいてプラットフォームを
スケーリングします。 Service Auto
Scalingを使用して、実行中のジョブの数に合わせて実行中のタスクの数を増減します。
Answer: C

QUESTION NO: 4
それぞれが独自のAWSアカウントを持つ複数のIT部門を持つ大企業のCISOは、ユーザーの
AWSアクセス許可を管理し、ユーザー認証資格情報を会社の既存のオンプレミスソリュー
ションと同期できる1つの中央の場所を必要としています。
どのソリューションがCISOの要件を満たしますか?
A.中央アカウントのユーザーの機能的責任に基づいてAWS IAMロールを定義します。
SAMLベースのID管理プロバイダーを作成します。オンプレミスグループのユーザーをIAM
ロールにマッピングします。
他のアカウントと中央アカウントの間に信頼関係を確立します。
B.AWS Organizationsを使用して、AWS
IAMユーザー、グループ、ロール、およびポリシーの共通セットをすべてのAWSアカウント
にデプロイします。オンプレミスIDプロバイダーとAWSアカウント間のフェデレーション
を実装します。
C.集中管理されたアカウントでAWS
Organizationsを使用して、サービスコントロールポリシー(SCP)を定義します。各アカウ
ントでSAMLベースのID管理プロバイダーを作成し、オンプレミスグループのユーザーをA
WS IAMロールにマッピングします。
D.ユーザーベースの徹底的な分析を実行し、必要なアクセス許可を持つAWS
IAMユーザーアカウントを作成します。オンプレミスソリューションのデータに基づいてア
カウントをプロビジョニングおよびプロビジョニング解除するプロセスを設定します。
Answer: A
Explanation
https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/tutorial_cross-account-with-roles.html

QUESTION NO: 5
会社には、20 PB HDFSデータベースを備えた大規模なオンプレミスApache
Hadoopクラスターがあります。クラスターは、四半期ごとに約200インスタンスと1
PBずつ成長しています。同社の目標は、Hadoopデータの復元力を有効にし、クラスターノ
ードの損失による影響を制限し、コストを大幅に削減することです。現在のクラスターが実
行されます
年中無休で、インタラクティブなクエリやバッチ処理など、さまざまな分析ワークロードを
サポートします。
最小の費用とダウンタイムでこれらの要件を満たすソリューションはどれですか?
A.AWS Snowmobileを使用して、既存のクラスターデータをAmazon
S3に移行します。オンプレミスクラスターからの履歴データに基づいて対話型ワークロード
を処理するように最初にサイズ設定された永続的なAmazon
EMRクラスターを作成します。データをEMRFSに保存します。マスターノードとコアノー
ドのリザーブドインスタンスとタスクノードのスポットインスタンスを使用してコストを最
小化し、Amazon
CloudWatchメトリックスに基づいてタスクノードを自動スケールします。同様に最適化さ
れたバッチワークロード用に、ジョブ固有の最適化されたクラスターを作成します。
B.AWS Snowmobileを使用して、既存のクラスターデータをAmazon
S3に移行します。現在のクラスターと同様のサイズと構成の永続的なAmazon
EMRクラスターを作成します。データをEMRFSに保存します。
リザーブドインスタンスを使用して、コストを最小限に抑えます。四半期ごとにワークロー
ドが増加するにつれて、追加のリザーブドインスタンスを購入し、クラスターに追加します

C.AWS Snowballを使用して、既存のクラスターデータをAmazon
S3に移行します。オンプレミスクラスターからの履歴データに基づいて対話型ワークロード
を処理するように最初にサイズ設定された永続的なAmazon EMRクラスターを作成します。
EMRFSに保存します。マスターノードとコアノードのリザーブドインスタンスとタスクノ
ードのスポットインスタンスを使用してコストを最小化し、Amazon
CloudWatchメトリックスに基づいてタスクノードを自動スケールします。同様に最適化さ
れたバッチワークロード用に、ジョブ固有の最適化されたクラスターを作成します。
D.AWS Direct Connectを使用して、既存のクラスターデータをAmazon
S3に移行します。オンプレミスクラスターからの履歴データに基づいて対話型ワークロード
を処理するように最初にサイズ設定された永続的なAmazon
EMRクラスターを作成します。データをEMRFSに保存します。マスターノードとコアノー
ドのリザーブドインスタンスとタスクノードのスポットインスタンスを使用してコストを最
小化し、Amazon
CloudWatchメトリックスに基づいてタスクノードを自動スケールします。同様に最適化さ
れたバッチワークロード用に、ジョブ固有の最適化されたクラスターを作成します。
Answer: A
Explanation
Q: How should I choose between Snowmobile and Snowball?
To migrate large datasets of 10PB or more in a single location, you should use Snowmobile.
For datasets less than 10PB or distributed in multiple locations, you should use Snowball. In addition, you should evaluate the amount of available bandwidth in your network backbone. If you have a high speed backbone with hundreds of Gb/s of spare throughput, then you can use Snowmobile to migrate the large datasets all at once. If you have limited bandwidth on your backbone, you should consider using multiple Snowballs to migrate the data incrementally.

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Updated: May 28, 2022