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Amazon AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate Korean Version) Sample Questions:

1. 한 회사가 Teradata에서 Amazon Redshift로 데이터 웨어하우스를 마이그레이션하려고 합니다. 운영 부담을 최소화하면서 이 요구 사항을 충족할 수 있는 솔루션은 무엇일까요?

A) AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 데이터를 마이그레이션합니다. 자동 스키마 변환을 사용합니다.
B) AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)을 사용하여 스키마를 마이그레이션합니다. AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 데이터를 마이그레이션합니다.
C) AWS Database Migration Service(AWS DMS) 스키마 변환을 사용하여 스키마를 마이그레이션합니다. AWS DMS를 사용하여 데이터를 마이그레이션합니다.
D) Teradata에서 스키마 정의를 수동으로 내보냅니다. 스키마를 Amazon Redshift 데이터베이스에 적용합니다. AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 데이터를 마이그레이션합니다.

2. 한 회사가 고빈도 센서 원격 측정 데이터를 아마존 S3 데이터 레이크에 집계합니다. 각 센서 스트림은 매시간 구조화된 레코드를 전송합니다. 이 레코드에는 센서 범주, 장치 ID, 작동 상태, 이벤트 타임스탬프, 사이트 위치와 같은 메타데이터가 포함됩니다. 데이터는 매일 수백만 건의 레코드로 증가합니다. 이 회사는 센서 범주별 성능 관련 인사이트를 도출하기 위해 매일 복잡한 쿼리를 실행합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족하면서 가장 빠른 쿼리 실행 시간을 제공할까요?

A) 데이터를 Apache ORC 형식으로 저장합니다. 날짜별로 데이터를 분할합니다. 센서 범주별로 데이터를 정렬합니다.
B) 데이터를 CSV 형식으로 저장합니다. 날짜별로 데이터를 분할합니다. 운영 상태별로 데이터를 정렬합니다.
C) 데이터를 CSV 형식으로 저장합니다. 날짜별로 데이터를 분할합니다. 센서 범주별로 데이터를 정렬합니다.
D) 데이터를 Parquet 형식으로 저장합니다. 센서 범주별로 데이터를 분할합니다. 날짜별로 데이터를 정렬합니다.

3. 한 회사가 두 부서에서 공유하는 데이터웨어하우스로 Amazon Redshift 클러스터를 사용하고 있습니다. 보안 정책을 준수하려면 각 부서에 고유한 접근 권한이 있어야 합니다.
부서 A는 부서 A의 테이블과 뷰에 액세스할 수 있어야 합니다. 부서 B는 부서 B의 테이블과 뷰에 액세스할 수 있어야 합니다.
회사에서는 두 부서의 객체를 하나의 쿼리로 사용하는 SQL 쿼리를 자주 실행합니다.
어떤 솔루션이 운영 비용을 최소화하면서 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) 각 부서별로 IAM 사용자 그룹을 생성합니다. ID 기반 IAM 정책을 사용하여 IAM 사용자 그룹에 따라 테이블 및 뷰 권한을 부여합니다.
B) 각 부서의 테이블과 뷰를 전용 스키마로 그룹화합니다. 스키마 수준에서 권한을 관리합니다.
C) 부서 이름이 포함된 명명 규칙을 따르도록 테이블과 뷰 이름을 업데이트합니다. 새 명명 규칙에 따라 권한을 관리합니다.
D) 각 부서의 테이블과 뷰를 전용 데이터베이스로 그룹화합니다. 데이터베이스 수준에서 권한을 관리합니다.

4. 회사에는 회사 워크로드를 실행하는 프로덕션 AWS 계정이 있습니다. 회사의 보안팀은 프로덕션 AWS 계정의 보안 로그를 저장하고 분석하기 위해 보안 AWS 계정을 만들었습니다. 프로덕션 AWS 계정의 보안 로그는 Amazon CloudWatch Logs에 저장됩니다.
회사는 Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 보안 AWS 계정에 보안 로그를 전달해야 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

A) 보안 AWS 계정에 대상 데이터 스트림을 생성합니다. IAM 역할과 신뢰 정책을 생성하여 CloudWatch Logs에 데이터를 스트림에 넣을 수 있는 권한을 부여합니다. 프로덕션 AWS 계정에서 구독 필터를 생성합니다.
B) 보안 AWS 계정에 대상 데이터 스트림을 생성합니다. IAM 역할과 신뢰 정책을 생성하여 CloudWatch Logs에 데이터를 스트림에 넣을 수 있는 권한을 부여합니다. 보안 AWS 계정에 구독 필터를 생성합니다.
C) 프로덕션 AWS 계정에서 대상 데이터 스트림을 생성합니다. 프로덕션 AWS 계정에서 보안 AWS 계정의 Kinesis Data Streams에 대한 교차 계정 권한이 있는 IAM 역할을 생성합니다.
D) 프로덕션 AWS 계정에서 대상 데이터 스트림을 생성합니다. 보안 AWS 계정에서 프로덕션 AWS 계정의 Kinesis Data Streams에 대한 교차 계정 권한이 있는 IAM 역할을 생성합니다.

5. 한 회사에는 세 개의 자회사가 있습니다. 각 자회사는 다른 데이터 웨어하우징 솔루션을 사용합니다. 첫 번째 자회사는 Amazon Redshift에서 데이터 웨어하우스를 호스팅합니다. 두 번째 자회사는 AWS에서 Teradata Vantage를 사용합니다. 세 번째 자회사는 Google BigQuery를 사용합니다.
이 회사는 모든 데이터를 중앙 Amazon S3 데이터 레이크로 집계하려고 합니다. 이 회사는 Apache Iceberg를 테이블 형식으로 사용하고 싶어합니다.
데이터 엔지니어는 모든 데이터 소스에 연결하는 새로운 파이프라인을 구축하고, 각 소스 엔진을 사용하여 변환을 실행하고, 데이터를 결합하고, Iceberg에 데이터를 써야 합니다.
어떤 솔루션이 최소한의 운영 노력으로 이러한 요구 사항을 충족할 수 있을까요?

A) Amazon Appflow에서 기본 Amazon Redshift, Teradata 및 BigQuery 커넥터를 사용하여 Amazon S3 및 AWS Glue Data Catalog에 데이터를 씁니다. Amazon Athena를 사용하여 데이터를 조인합니다. 데이터 레이크 Iceberg 테이블에서 병합 작업을 실행합니다.
B) Amazon Redshift, Teradata 및 BigQuery용 Amazon Athena 페더레이션 쿼리 커넥터를 사용하여 Athena에서 파이프라인을 빌드합니다. 모든 데이터 소스에서 읽고, 데이터를 조인하고, 데이터 레이크 Iceberg 테이블에서 Merge 작업을 실행하는 SQL 쿼리를 작성합니다.
C) 기본 Amazon Redshift, Teradata 및 BigQuery 커넥터를 사용하여 AWS Glue에서 파이프라인을 구축합니다.
네이티브 AWS Glue 변환을 사용하여 데이터를 조인합니다. 데이터 레이크 Iceberg 테이블에서 병합 작업을 실행합니다.
D) 네이티브 Amazon Redshift 커넥터, Teradata용 Java Database Connectivity(JDBC) 커넥터, 오픈 소스 Apache Spark BigQuery 커넥터를 사용하여 Amazon EMR에서 파이프라인을 빌드합니다. PySpark에서 코드를 작성하여 데이터를 조인합니다. 데이터 레이크 Iceberg 테이블에서 병합 작업을 실행합니다.

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