A business wishes to keep track of its AWS charges for financial reporting purposes. The cloud operations team is developing an architecture for querying AWS Cost and Usage Reports for all member accounts in the AWS Organizations management account. Once a month, the team must execute this query and give a full analysis of the bill.
Which solution meets these needs in the MOST scalable and cost-effective manner?
- A. Enable Cost and Usage Reports in the management account. Deliver reports to Amazon Kinesis. Use Amazon EMR for analysis.
- B. Enable Cost and Usage Reports in the management account. Deliver the reports to Amazon S3. Use Amazon Athena for analysis.
- C. Enable Cost and Usage Reports for member accounts. Deliver the reports to Amazon S3. Use Amazon Redshift for analysis.
- D. Enable Cost and Usage Reports for member accounts. Deliver the reports to Amazon Kinesis. Use Amazon QuickSight for analysis.
한글번역
기업은 재무 보고 목적으로 AWS 요금을 추적하기를 원합니다. 클라우드 운영 팀은 AWS Organizations 관리 계정의 모든 구성원 계정에 대한 AWS 비용 및 사용 보고서를 쿼리하기 위한 아키텍처를 개발하고 있습니다. 한 달에 한 번 팀은 이 쿼리를 실행하고 청구서에 대한 전체 분석을 제공해야 합니다.
어떤 솔루션이 가장 확장 가능하고 비용 효율적인 방식으로 이러한 요구 사항을 충족합니까?
- A. 관리 계정에서 비용 및 사용 보고서를 활성화합니다. Amazon Kinesis에 보고서를 전달합니다. 분석에 Amazon EMR을 사용합니다.
- B. 관리 계정에서 비용 및 사용 보고서를 활성화합니다. 보고서를 Amazon S3에 전달합니다. 분석에 Amazon Athena를 사용하십시오.
- C. 회원 계정에 대한 비용 및 사용 보고서를 활성화합니다. 보고서를 Amazon S3에 전달합니다. 분석을 위해 Amazon Redshift를 사용하십시오.
- D. 회원 계정에 대한 비용 및 사용 보고서를 활성화합니다. 보고서를 Amazon Kinesis에 전달합니다. 분석을 위해 Amazon QuickSight를 사용하십시오.
재무 보고 목적으로 AWS 요금을 추적하기를 원한다. 클라우드 운영팀은 AWS Organizations 관리 계정의 모든 구성원 계정에 대한 AWS 비용 및 사용 보고서를 쿼리하기 위해 아키텍처를 개발하고 있다. 한달에 한번 팀이 쿼리를 실행하여 청구서에 대한 전체 분석을 제공해야 한다.
우선 선택지 A에 해당하는 Amazon EMR이란
아마존 EMR (이전에는 아마존 엘라스틱) MapReduce) 는 다음과 같은 빅 데이터 프레임워크 실행을 간소화하는 관리형 클러스터 플랫폼입니다.Apache Hadoop과Apache Spark, 켜짐AWS방대한 양의 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. 이러한 프레임워크와 관련 오픈 소스 프로젝트를 사용하여 분석 목적 및 비즈니스 인텔리전스 워크로드에 맞게 데이터를 처리할 수 있습니다. Amazon EMR을 사용하면 대량의 데이터를 다른 데이터 내로 또는 외부로 이동할 수 있습니다.AWSAmazon Simple Storage Service (Amazon S3) 및 Amazon DynamoDB와 같은 데이터 스토어와 데이터베이스
Apache Spark란 무엇입니까? – Amazon Web Services(AWS)
Apache Spark는 방향성 비순환 그래프(DAG) 실행 엔진을 사용함으로써 데이터 변환에 대한 효율적인 쿼리 계획을 생성할 수 있습니다. 또한, Apache Spark는 입력, 출력 및 중간 데이터를 인 메모리에 RDD(
aws.amazon.com
이라고 AWS에서는 설명하고 있다.
위 지문과는 시나리오상 맞지 않는 내용이기 때문에 정답에서 제외된다.
추가로 제시되고 있는 솔루션 Kinesis에 대해서는 실시간 스트리밍 데이터를 손쉽게 수집, 처리 및 분석할 수 있는 적시에 통찰력을 확보하고 새로운 정보에 신속하게 대응할 수 있다고 설명되고 있다.
시나리오상 한달에 한번 접근하여 쿼리하기 때문에 Kinesis도 적합한 솔루션이 아니다. 따라서 선택지 A와 D는 제외된다.
AWS 비용 및 사용 보고서에는 비용 및 사용에 대한 가장 포괄적인 정보가 포함되어 있다. AWS 비용 및 사용 보고서에서 가치를 빠르게 추출하려면 Amazon Athena를 사용하여 기본 데이터 원본을 쿼리한다.
Athena 서버리스 대화형 쿼리 서비스는 Amazon S3 버킷의 정보를 직접 쿼리하고 표준 SQL을 사용하여 분석한다.
따라서 정답은 선택지 B 관리 계정에서 비용 및 사용 보고서를 활성화합니다. 보고서를 Amazon S3에 전달합니다. 분석에 Amazon Athena를 사용하십시오.가 된다.
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