Data-Architect Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
한 회사에서 개별 개발 팀에 대한 계정을 만들었으므로 총 200 개의 계정이 생성되었습니다. 모든 계정에는 다른 계정의 마이크로 서비스와 통신해야 하는 Docker 컨테이너에서 실행되는 여러 마이크로 서비스가 있는 단일 지역에 단일 가상 사설 클라우드 (VPC)가 있습니다. 보안 팀 요구 사항에 따르면 이러한 마이크로 서비스는 공용 인터넷을 통과해서는 안되며 특정 내부 서비스 만 다른 개별 서비스를 호출 할 수 있어야 합니다. 서비스에 대해 거부 된 네트워크 트래픽이 있는 경우 소스 IP를 포함하여 거부 된 요청에 대해 보안 팀에 알려야 합니다.
보안 요구 사항을 충족하면서 서비스 간 연결을 어떻게 설정할 수 있습니까?
A. 각 마이크로 서비스에 대한 NLB (Network Load Balancer)를 생성합니다. NLB를 PrivateLink 엔드 포인트 서비스에 연결하고 이 서비스를 사용할 계정을 화이트리스트에 추가합니다. 소비자 VPC에서 인터페이스 엔드 포인트를 생성하고 생산자 서비스를 호출 할 수있는 권한이 있는 서비스의 보안 그룹 ID 만 허용하는 보안 그룹을 연결합니다. 생산자 서비스에서 각 마이크로 서비스에 대한 보안 그룹을 만들고 허용 된 서비스의 CIDR 범위 만 허용합니다. 각 VPC에서 VPC 흐름 로그를 생성하여 Amazon CloudWatch Logs 그룹에 전달 될 거부 된 트래픽을 캡처합니다. 로그 데이터를 보안 계정으로 스트리밍하는 CloudWatch Logs 구독을 생성합니다.
B. VPC간에 VPC 피어링 연결을 생성합니다. 인스턴스에서 보안 그룹을 사용하여 마이크로 서비스 호출이 허용 된 보안 그룹 ID의 트래픽을 허용합니다. 네트워크 ACL을 적용하고 로컬 VPC 및 피어링 된 VPC에서만 트래픽을 허용합니다. 각 마이크로 서비스에 대한 Amazon ECS의 작업 정의 내에서 awslogs 드라이버를 사용하여 로그 구성을 지정합니다. Amazon CloudWatch Logs에서 HTTP 403 응답 수에 대한 지표 필터 및 경보를 생성합니다. 메시지 수가 보안 팀에서 설정 한 임계 값을 초과하면 경보를 생성합니다.
C. Amazon EC2에서 실행되는 타사 Marketplace VPN 어플라이언스, VPN 어플라이언스 및 리전 내 각 VPC에 연결된 가상 프라이빗 게이트웨이 (VGW)간에 동적으로 라우팅되는 VPN 연결을 사용하여 전송 VPC를 배포합니다. 로컬 VPC의 트래픽 만 허용하도록 네트워크 ACL을 조정합니다. VPN 어플라이언스의 트래픽 만 허용하도록 보안 그룹을 마이크로 서비스에 적용합니다. 각 VPN 어플라이언스에 awslogs 에이전트를 설치하고 보안 팀이 액세스 할 수 있도록 보안 계정의 Amazon CloudWatch Logs로 전달하도록 로그를 구성합니다.
D. CIDR 범위가 겹치지 않는지 확인하고 각 VPC에 가상 프라이빗 게이트웨이 (VGW)를 연결합니다. 각 VGW간에 IPsec 터널을 프로비저닝하고 라우팅 테이블에서 경로 전파를 활성화합니다. 다른 계정에서 VPC의 CIDR 범위를 허용하도록 각 서비스에서 보안 그룹을 구성합니다. VPC 흐름 로그를 활성화하고 거부 된 트래픽에 대해 Amazon CloudWatch Logs 구독 필터를 사용합니다. IAM 역할을 생성하고 보안 팀이 각 계정에 대해 AssumeRole 작업을 호출하도록 허용합니다.
Answer: A

NEW QUESTION: 2
In the following example what value will be printed to SYSPRINT, if any, from the PUT LIST in PGM_A?
PGM_A PROC;
DCL INPARM CHAR (10) INIT('FIRST CALL);
DCL P_OUT PTR;
DCL OUTPARM CHAR(10) BASED (P_OUT);
DCL PGM_B ENTRY(CHAR(10),PTR) EXTERNAL:
CALL P0MB (INPARM,P OUT);
IF OUTPARM = 'RESULT 'THEN
DO;
INPARM = ";
CALL PGM_B (INPARM,P_OUT);
END;
PUT LIST(OUTPARM);
END;
PGM_B: PROC(INPARMP_OUT);
DCL INPARM CHAR (10);
DCL P_OUT PTR;
DCL OUTPARM CHAR (10) INIT(");
P_OUT = ADDR(OUTPARM);
IF INPARM ='FIRST CALL THEN
OUTPARM = 'RESULT ';
ELSE
OUTPARM = 'NO RESULT';
END;
A. Unpredictable
B. 'NO RESULT'
C. Blanks
D. 'RESULT'
Answer: A

NEW QUESTION: 3
온라인 패션 회사에서 근무하는 기계 학습 전문가는 회사의 Amazon S3 기반 데이터 레이크를위한 데이터 수집 솔루션을 구축하려고 합니다.
전문가는 다음으로 구성된 향후 기능을 가능하게 하는 일련의 처리 메커니즘을 만들려고합니다.
* 실시간 분석
* 과거 데이터에 대한 대화 형 분석
* 클릭 스트림 분석
* 제품 추천
전문가는 어떤 서비스를 사용해야 합니까?
A. 데이터 카탈로그로서 AWS Glue; 히스토리 데이터 통찰력을 위한 Amazon Kinesis Data Streams 및 Amazon Kinesis Data Analytics; 클릭 스트림 분석을 위해 Amazon ES에 제공하기위한 Amazon Kinesis Data Firehose; 맞춤형 제품 추천을 생성하는 Amazon EMR
B. 데이터 카탈로그로서 Amazon Athena; 거의 실시간 데이터 통찰력을 제공하는 Amazon Kinesis Data Streams 및 Amazon Kinesis Data Analytics; 클릭 스트림 분석을 위한 Amazon Kinesis Data Firehose; 맞춤형 제품 권장 사항을 생성하는 AWS Glue
C. 데이터 카탈로그로서 Amazon Athena; 히스토리 데이터 통찰력을 위한 Amazon Kinesis Data Streams 및 Amazon Kinesis Data Analytics; 클릭 스트림 분석을 위한 Amazon DynamoDB 스트림; 맞춤형 제품 권장 사항을 생성하는 AWS Glue
D. 데이터 대화 상자로서 AWS Glue; 실시간 데이터 통찰력을 제공하는 Amazon Kinesis Data Streams 및 Amazon Kinesis Data Analytics; 클릭 스트림 분석을 위해 Amazon ES에 제공하기위한 Amazon Kinesis Data Firehose; 맞춤형 제품 추천을 생성하는 Amazon EMR
Answer: D

NEW QUESTION: 4

A. Option C
B. Option A
C. Option E
D. Option D
E. Option B
Answer: A,B