[AWS][SAA][EXAMTOPICS][C03] Question 7

 

 

A company has an application that ingests incoming messages. Dozens of other applications and microservices then quickly consume these messages. The number of messages varies drastically and sometimes increases suddenly to 100,000 each second. The company wants to decouple the solution and increase scalability.
Which solution meets these requirements?

• A. Persist the messages to Amazon Kinesis Data Analytics. Configure the consumer applications to read and process the messages.
• B. Deploy the ingestion application on Amazon EC2 instances in an Auto Scaling group to scale the number of EC2 instances based on CPU metrics.
• C. Write the messages to Amazon Kinesis Data Streams with a single shard. Use an AWS Lambda function to preprocess messages and store them in Amazon DynamoDB. Configure the consumer applications to read from DynamoDB to process the messages.
• D. Publish the messages to an Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) topic with multiple Amazon Simple Queue Service (Amazon SOS) subscriptions. Configure the consumer applications to process the messages from the queues.

 

 

회사에 수신 메시지를 수집하는 애플리케이션이 있습니다. 그러면 수십 개의 다른 애플리케이션과 마이크로서비스가 이러한 메시지를 빠르게 사용합니다. 메시지 수는 매우 다양하며 때로는 초당 100,000개로 갑자기 증가하기도 합니다. 회사는 솔루션을 분리하고 확장성을 높이고자 합니다.
어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

• A. Amazon Kinesis Data Analytics에 대한 메시지를 유지합니다. 메시지를 읽고 처리하도록 소비자 애플리케이션을 구성합니다.
• B. Auto Scaling 그룹의 Amazon EC2 인스턴스에 수집 애플리케이션을 배포하여 CPU 지표를 기반으로 EC2 인스턴스 수를 확장합니다.
• C. 단일 샤드로 Amazon Kinesis Data Streams에 메시지를 씁니다. AWS Lambda 함수를 사용하여 메시지를 사전 처리하고 Amazon DynamoDB에 저장합니다. 메시지를 처리하기 위해 DynamoDB에서 읽을 소비자 애플리케이션을 구성합니다.
• D. 여러 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 구독이 있는 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제에 메시지를 게시합니다. 대기열의 메시지를 처리하도록 소비자 애플리케이션을 구성합니다.

메시지를 수집하는 애플리케이션이 있다. 수십개의 다른 애플리케이션과 마이크로서비스가 이러한 메시지를 사용중이며, 메시지 수는 다양하여 때로는 초당 100,000개로 갑자기 증가하기도 한다. 목표는 솔루션을 분리하고 확장성을 높이고자 한다.

Amazon Kinesis Data Analytics는 무엇인지 먼저 살펴보자.

 

SQL 애플리케이션을 위한 Amazon Kinesis Data Analytics 분석이란 무엇입니까?

 

SQL 애플리케이션용 Amazon Kinesis Data Analytics Analytics에서 표준 SQL을 사용하여 스트리밍 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. 이 서비스를 사용하면 스트리밍 소스에 대해 강력한 SQL 코드를 작성하고 실행하여 시계열 분석을 수행하고, 실시간 대시보드를 제공하고, 실시간 지표를 생성할 수 있습니다.

Kinesis Data Analytics Analytics를 시작하려면 스트리밍 데이터를 지속적으로 읽고 처리하는 Kinesis 데이터 분석 애플리케이션을 만들어야 합니다. 이 서비스는 Amazon Kinesis Data Streams 스트림과 Amazon Kinesis Data Firehose 스트리밍 소스의 데이터 수집을 지원합니다. 그런 다음 대화형 편집기를 사용하여 SQL 코드를 작성하고 라이브 스트리밍 데이터로 테스트합니다. Kinesis Data Analytics Analytics에서 결과를 전송할 대상을 구성할 수도 있습니다.

Kinesis Data Analytics Amazon Kinesis Data Firehose (Amazon S3, 아마존 레드시프트, 아마존) 를 지원합니다. OpenSearch 서비스 및 스플렁크),AWS LambdaAmazon Kinesis Data Streams Streams가 대상으로 사용됩니다.

 

다음은 Amazon Simple Queue Service가 무엇인지 살펴보자.

 

 

Amazon Simple Queue Service 란?

 

Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 는 내구력 있고 가용성이 뛰어난 보안 호스팅 대기열을 제공하며 이를 통해 분산 소프트웨어 시스템과 구성 요소를 통합 및 분리할 수 있습니다. Amazon SQS 다음과 같은 일반적인 구조를 제공합니다.배달 못한 편지 대기열과비용 할당 태그. 모든 프로그래밍 언어를 사용하여 액세스할 수 있는 일반 웹 서비스 API를 제공합니다.AWSSDK가 지원합니다.

 

기본적으로 FIFO 대기열은 일괄 처리로 초당 최대 3,000개의 메시지를 지원하거나 일괄 처리 없이 초장 최대 300개의 메시지를 지원한다. 따라서 일괄 처리를 통해 문제가 해결되었고 선택지 D가 "다중"임을 언급했기 때문에 정답은 선택지 D가 올바르다고 판단된다. 또한 디커플링의 경우는 SQS가 정답인 경우가 많다.

 

정답 D "여러 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 구독이 있는 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제에 메시지를 게시합니다. 대기열의 메시지를 처리하도록 소비자 애플리케이션을 구성합니다."

 

https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/AWSSimpleQueueService/latest/SQSDeveloperGuide/welcome.html

Amazon Simple Queue Service 란? - Amazon Simple Queue Service

https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/kinesisanalytics/latest/dev/what-is.html

SQL 애플리케이션을 위한 Amazon Kinesis Data Analytics 분석이란 무엇입니까? - Amazon Kinesis Data Analytics for

https://www.examtopics.com/exams/amazon/aws-certified-solutions-architect-associate-saa-c03/view/2/

ExamTopics - Biggest Actual IT Exams Database - Validation