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QUESTION NO: 1
企業がAmazon DynamoDBを使用して、1
GBの製品カタログをステージングしています。製品エントリは平均で100
KBのデータで構成され、平均トラフィックは1秒あたり約250リクエストであるため、デー
タベース管理者は3,000 RCUの読み取り容量スループットをプロビジョニングしました。
ただし、一部の製品は非常に人気があり、ユーザーは調整による遅延またはタイムアウトを
経験しています。
この問題の長期的な解決策を提供する改善点は何ですか？
A.スループットプロビジョニングを6.000 RCUに増やします
B.Amazon DynamoDB Acceleratorを使用して、頻繁に読むアイテムを維持します
C.主要な製品属性のみを保存し、詳細をAmazon S3に保存して、Amazon
DynamoDBを拡張します。
D.プロダクトキーだけでなく、プロダクトキーとプロダクトタイプのハッシュで構成される
ようにパーティションキーを変更します。
Answer: B
QUESTION NO: 2
ソリューションアーキテクトは、異なる環境で異なるデータベースパスワードが必要なAWS
Lambdaを使用してソリューションを設計しています。
安全でスケーラブルな方法でこれを達成するには、アーキテクトは何をすべきですか？
A.個々の環境ごとにLambda関数を作成します。
B.Amazon DynamoDBを使用して環境変数を保存します。
C.暗号化されたAWS Lambda環境変数を使用します。
D.変数を配布するための専用のLambda関数を実装します。
Answer: C
Explanation
https://docs.amazonaws.cn/en_us/lambda/latest/dg/env_variables.html
QUESTION NO: 3
従来のビルド管理アプリケーションは、400のサーバーがアクセスするNFS共有ファイルシ
ステムにアーティファクトを保存します。
同社はインフラストラクチャをAWSに移行しています。
どのストレージサービスをビルド管理に使用する必要がありますか？
A.Amazon S3
B.Amazon EFS
C.Amazon EBS
D.Amazon EC2インスタンスストレージ
Answer: B
QUESTION NO: 4
ゲームアプリケーションはキャッシュに大きく依存しており、Redis用Amazon
ElastiCacheを使用します。
キャッシュノードの障害により、アプリケーションのパフォーマンスが最近低下しました。
ソリューションアーキテクトは、将来のパフォーマンスの低下を最小限に抑えるために何を
推奨すべきですか？
A.ElastiCacheからAmazon RDSへの移行
B.自動バックアップを構成してキャッシュデータを保存する
C.自動フェイルオーバーでElastiCache Multi-AZを構成します
D.Auto
Scalingを使用して、CPU使用率に基づいてキャッシュノードをプロビジョニングします
Answer: C
Explanation
Enabling ElastiCache Multi-AZ with automatic failover on your Redis cluster (in the API and
CLI, replication group) improves your fault tolerance. This is true particularly in cases where your cluster's read/write primary cluster becomes unreachable or fails for any reason. Multi-
AZ with automatic failover is only supported on Redis clusters that support replication.
QUESTION NO: 5
会社は、大規模なデータセットを分析するためにAmazon
S3でデータレイクソリューションを開発しています。このソリューションは、まれなSQLク
エリのみを作成します。さらに、同社はインフラストラクチャコストを最小限に抑えたいと
考えています。
これらの要件を満たすためにどのAWSサービスを使用する必要がありますか？
A. Amazon Athena
B. Amazon Redshift Spectrum
C. Amazon RDS for PostgreSQL
D. Amazon Aurora
Answer: A
Explanation
https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/building-data-lakes/in-place-querying.html
Athena is a serverless service and does not need any infrastructure to create, manage, or scale data sets. It works directly on top of Amazon S3 data sets. It creates external tables and therefore does not manipulate S3 data sources.
"You would typically use Athena for ad hoc data discovery and SQL querying, and then use
Redshift Spectrum for more complex queries and scenarios where a large number of data lake users want to run concurrent BI and reporting workloads."
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Updated: May 28, 2022