A company has thousands of edge devices that collectively generate 1 TB of status alerts each day. Each alert is approximately 2 KB in size. A solutions architect needs to implement a solution to ingest and store the alerts for future analysis.
The company wants a highly available solution. However, the company needs to minimize costs and does not want to manage additional infrastructure. Additionally, the company wants to keep 14 days of data available for immediate analysis and archive any data older than 14 days.
What is the MOST operationally efficient solution that meets these requirements?
- A. Create an Amazon Kinesis Data Firehose delivery stream to ingest the alerts. Configure the Kinesis Data Firehose stream to deliver the alerts to an Amazon S3 bucket. Set up an S3 Lifecycle configuration to transition data to Amazon S3 Glacier after 14 days.
- B. Launch Amazon EC2 instances across two Availability Zones and place them behind an Elastic Load Balancer to ingest the alerts. Create a script on the EC2 instances that will store the alerts in an Amazon S3 bucket. Set up an S3 Lifecycle configuration to transition data to Amazon S3 Glacier after 14 days.
- C. Create an Amazon Kinesis Data Firehose delivery stream to ingest the alerts. Configure the Kinesis Data Firehose stream to deliver the alerts to an Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service) cluster. Set up the Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service) cluster to take manual snapshots every day and delete data from the cluster that is older than 14 days.
- D. Create an Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) standard queue to ingest the alerts, and set the message retention period to 14 days. Configure consumers to poll the SQS queue, check the age of the message, and analyze the message data as needed. If the message is 14 days old, the consumer should copy the message to an Amazon S3 bucket and delete the message from the SQS queue.
회사에는 매일 총 1TB의 상태 알림을 생성하는 수천 개의 에지 장치가 있습니다. 각 알림의 크기는 약 2KB입니다. 솔루션 설계자는 향후 분석을 위해 경고를 수집하고 저장하는 솔루션을 구현해야 합니다.
회사는 고가용성 솔루션을 원합니다. 그러나 회사는 비용을 최소화해야 하며 추가 인프라를 관리하기를 원하지 않습니다. 또한 회사는 즉각적인 분석을 위해 14일간의 데이터를 유지하고 14일보다 오래된 모든 데이터를 보관하기를 원합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 운영상 가장 효율적인 솔루션은 무엇입니까?
- A. Amazon Kinesis Data Firehose 전송 스트림을 생성하여 알림을 수집합니다. Amazon S3 버킷에 알림을 전달하도록 Kinesis Data Firehose 스트림을 구성합니다. 14일 후에 데이터를 Amazon S3 Glacier로 전환하도록 S3 수명 주기 구성을 설정합니다.
- B. 두 가용 영역에서 Amazon EC2 인스턴스를 시작하고 이를 Elastic Load Balancer 뒤에 배치하여 알림을 수집합니다. Amazon S3 버킷에 알림을 저장할 EC2 인스턴스에서 스크립트를 생성합니다. 14일 후에 데이터를 Amazon S3 Glacier로 전환하도록 S3 수명 주기 구성을 설정합니다.
- C. Amazon Kinesis Data Firehose 전송 스트림을 생성하여 알림을 수집합니다. Amazon OpenSearch Service(Amazon Elasticsearch Service) 클러스터에 알림을 전달하도록 Kinesis Data Firehose 스트림을 구성합니다. 매일 수동 스냅샷을 생성하고 14일보다 오래된 클러스터에서 데이터를 삭제하도록 Amazon OpenSearch Service(Amazon Elasticsearch Service) 클러스터를 설정합니다.
- D. 알림을 수집할 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 표준 대기열을 생성하고 메시지 보존 기간을 14일로 설정합니다. 소비자가 SQS 대기열을 폴링하고 메시지 수명을 확인하고 필요에 따라 메시지 데이터를 분석하도록 구성합니다. 메시지가 14일이 지난 경우 소비자는 메시지를 Amazon S3 버킷에 복사하고 SQS 대기열에서 메시지를 삭제해야 합니다.
1TB의 상태 알림을 생성하는 수천 개의 에지 장치가 있다. 알림의 크기는 2KB이고 향후 분석을 위해 경고를 수집하고 저장하는 솔루션이 필요하다. 회사에서는 고가용성 솔루션을 원하며, 비용을 최소화 하며 인프라 추가 관리를 원하지는 않는다. 14일간 데이터를 유지하고 14일보다 오래된 모든 데이터는 보관하기를 원한다고 하는데, 마지막 14일 간 데이터 유지후 보관은 S3의 Glacier와 관련된 내용으로 판단되어 선택지 C와 D는 정답에서 제외했다.
그렇다면 선택지 A와 B만 남았는데, 결정적으로 선택지 B의 경우는 EC2를 시작하고 ELB 뒤에 배치한다고 하는데 회사에서 요구하는 기본적인 요구사항인 인프라가 추가되는것을 원하지 않는 조건에 위배되어 정답에서 제외된다.
정답 A "Amazon Kinesis Data Firehose 전송 스트림을 생성하여 알림을 수집합니다. Amazon S3 버킷에 알림을 전달하도록 Kinesis Data Firehose 스트림을 구성합니다. 14일 후에 데이터를 Amazon S3 Glacier로 전환하도록 S3 수명 주기 구성을 설정합니다."
이처럼 정답이 아닌것을 먼저 걸러내는것도 좋은 전략이다.
https://www.examtopics.com/exams/amazon/aws-certified-solutions-architect-associate-saa-c03/view/10/
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