IT 버스

=== 문제 1 === 문제: DRAG DROP - 귀하의 회사는 Azure 지원 계획을 구독하려고 합니다. 지원 계획은 새로운 지원 요청이 개설될 수 있도록 허용해야 합니다. 다음 중 이를 허용하는 지원 계획은 무엇입니까? 목록에서 올바른 옵션을 답변 영역으로 드래그하여 답변하세요. 선택 및 배치:답변 목록: 정답: ================================================== === 문제 2 === 문제: 귀하의 회사는 로스앤젤레스와 뉴욕에 데이터 센터를 보유하고 있습니다. 회사에 Microsoft Azure 구독이 있습니다. 사이트 복원력을 위해 두 개의 데이터 센터를 지리적으로 클러스터된 사이트로 구성하고 있습니다. Azure Storage 중복성 옵션을 권장해야 합니..

=== 문제 1 === 문제: CloudOps 엔지니어가 다음 AWS CloudFormation 템플릿을 검사하고 있습니다. 스택 생성이 실패하는 이유는 무엇입니까? 답변 목록: A. CloudFormation 템플릿의 출력 섹션이 생략되었습니다. B. CloudFormation 템플릿의 매개변수 섹션이 생략되었습니다. C. PrivateDnsName은 CloudFormation 템플릿에서 가져올 수 없습니다. D. CloudFormation 템플릿에 VPC가 지정되지 않았습니다. 정답: Suggested Answer: C ================================================== === 문제 2 === 문제: 회사는 회사의 AWS 워크로드와 연결된 리소스에 사용자 정의..

=== 문제 1 === 문제: 회사는 하이브리드 DNS 솔루션을 설계해야 합니다. 이 솔루션은 VPC 내에 저장된 리소스에 대해 cloud.example.com 도메인에 대한 Amazon Route 53 프라이빗 호스팅 영역을 사용합니다. 회사에는 다음과 같은 DNS 확인 요구 사항이 있습니다. 온프레미스 시스템은 cloud.example.com을 확인하고 연결할 수 있어야 합니다. 모든 VPC는 ​​cloud.example.com을 확인할 수 있어야 합니다. 온프레미스 기업 네트워크와 AWS Transit Gateway 간에는 이미 AWS Direct Connect 연결이 있습니다. 최고의 성능으로 이러한 요구 사항을 충족하려면 회사에서 어떤 아키텍처를 사용해야 합니까? 답변 목록: A. 프라이빗 호스..

=== 문제 1 === 문제: 회사에는 HTTP API가 응용 프로그램로드 밸런서 (ALB)로 호출하는 모바일 애플리케이션이 있습니다. Alb Routes는 AWS Lambda 기능을 요청합니다. 사용자의 하위 집합에서 테스트하는 버전을 포함하여 특정 시간에 여러 버전의 애플리케이션이 사용됩니다. 응용 프로그램 버전은 API에 모든 요청과 함께 전송되는 사용자 에이전트 헤더에 정의됩니다. API에 대한 최근의 일련의 변경 후 회사는 응용 프로그램과 관련된 문제를 관찰했습니다. 회사는 사용중인 응용 프로그램의 각 버전에 대한 응답 코드를 통해 각 API 작업에 대한 메트릭을 수집해야합니다. DevOps 엔지니어는 LAMBDA 기능을 수정하여 사용자 에이전트 헤더 및 응답 코드에서 API 작동 이름, 버전 ..

=== 문제 1 === 문제: 한 회사는 여러 대륙에 걸쳐 도시의 온도, 습도, 기압에 대한 데이터를 수집합니다. 회사가 매일 각 사이트에서 수집하는 평균 데이터 양은 500GB입니다. 각 사이트에는 고속 인터넷 연결이 제공됩니다. 회사는 이러한 모든 글로벌 사이트의 데이터를 단일 Amazon S3 버킷에 가능한 한 빨리 집계하려고 합니다. 솔루션은 운영상의 복잡성을 최소화해야 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까? 답변 목록: A. 대상 S3 버킷에서 S3 Transfer Acceleration을 활성화합니다. 멀티파트 업로드를 사용하여 사이트 데이터를 대상 S3 버킷에 직접 업로드합니다. B. 각 사이트의 데이터를 가장 가까운 리전의 S3 버킷에 업로드합니다. S3 교차 리전 복제..

=== 문제 1 === 문제: 사례 연구 - 한 회사가 Amazon SageMaker를 사용하여 웹 기반 AI 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 애플리케이션은 ML 실험, 교육, 중앙 모델 레지스트리, 모델 배포 및 모델 모니터링과 같은 기능과 기능을 제공합니다. 애플리케이션은 ML 수명 주기 동안 훈련 데이터의 안전하고 격리된 사용을 보장해야 합니다. 훈련 데이터는 Amazon S3에 저장됩니다. 회사는 애플리케이션에서 다양한 버전의 모델을 관리하기 위해 중앙 모델 레지스트리를 사용해야 합니다. 최소한의 운영 오버헤드로 이 요구 사항을 충족하는 조치는 무엇입니까? 답변 목록: A. 각 모델에 대해 별도의 Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR) 리포지토리를 생성..

=== 문제 1 === 문제: 한 회사가 Amazon EC2 인스턴스에 애플리케이션을 구현하고 있습니다. 애플리케이션은 들어오는 트랜잭션을 처리해야 합니다. 애플리케이션이 유효하지 않은 거래를 감지하면 애플리케이션은 회사 지원팀에 채팅 메시지를 보내야 합니다. 메시지를 보내려면 애플리케이션이 채팅 API를 사용하여 인증할 액세스 토큰을 검색해야 합니다. 개발자는 액세스 토큰을 저장하는 솔루션을 구현해야 합니다. 액세스 토큰은 저장 및 전송 중에 암호화되어야 합니다. 액세스 토큰은 다른 AWS 계정에서도 액세스할 수 있어야 합니다. 최소한의 관리 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까? 답변 목록: A. AWS KMS(AWS Key Management Service) AWS 관리형 키를..

=== 문제 1 === 문제: 데이터 엔지니어가 Amazon S3 버킷에서 데이터를 읽도록 AWS Glue 작업을 구성하고 있습니다. 데이터 엔지니어는 필요한 AWS Glue 연결 세부 정보와 관련 IAM 역할을 설정했습니다. 그러나 데이터 엔지니어가 AWS Glue 작업을 실행하려고 하면 데이터 엔지니어는 Amazon S3 VPC 게이트웨이 엔드포인트에 문제가 있음을 나타내는 오류 메시지를 수신합니다. 데이터 엔지니어는 오류를 해결하고 AWS Glue 작업을 S3 버킷에 연결해야 합니다. 이 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까? 답변 목록: A. Amazon S3 VPC 게이트웨이 엔드포인트로부터의 인바운드 트래픽을 허용하도록 AWS Glue 보안 그룹을 업데이트합니다. B. S3 버킷에 액세스할..

=== 문제 1 === 문제: 회사는 분기마다 예측을 통해 운영을 최적화하는 방법을 결정합니다. 예상 수요를 충족합니다. 회사는 ML 모델을 사용하여 이러한 예측을 합니다. AI 실무자는 훈련된 ML 모델에 대한 보고서를 작성하여 제공합니다. 회사 이해관계자에게 투명성과 설명 가능성을 제공합니다. AI는 무엇을 해야 하는가? 실무자는 투명성과 설명성을 충족하기 위해 보고서에 포함합니다. 요구 사항? 답변 목록: A. 모델 훈련용 코드 B. 부분 의존도(PDP) C. 학습용 샘플 데이터 D. 모델 수렴 테이블 정답: B ================================================== === 문제 2 === 문제: 법률 회사는 대규모 언어 모델을 사용하여 AI 애플리케이션을 구축하..

=== 문제 1 === 문제: 한 회사는 Amazon Snowball Edge 디바이스를 사용하여 파일을 AWS 클라우드로 전송할 계획입니다. Snowball Edge 디바이스와 관련하여 회사에서 무료로 사용할 수 있는 활동은 무엇입니까? 답변 목록: A. 10일 동안 Snowball Edge 어플라이언스 사용 B. Amazon S3에서 Snowball Edge 어플라이언스로 데이터 전송 C. Snowball Edge 어플라이언스에서 Amazon S3로 데이터 전송 D. 10일 후 Snowball Edge 어플라이언스를 매일 사용 정답: Suggested Answer: C ================================================== === 문제 2 === 문제: 한 회사가 ..