HPE0-G01 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
A solutions Architect is designing a web application that contains an Auto scaling group with AmazonEC2 instances behind an Elastic Load Balancing load balancer. The EC2 instances access static content within an AmazonS3 bucket. When application load reaches a specified threshold, the Auto scaling group will scale up and deploy new EC2 instances to handle the additional load.
When new EC2 instances are deployed using the Auto scaling group, what should the Architect do to ensure that the instances can access static content within the S3 bucket?
A. Configure the Auto scaling group to launch instances with an AWS IAM role with readonly permissions to the S3 bucket
B. Create an AWS IAM user with a policy that grants the permissions to read the S3 bucket. Configure the load balancer to store the user's Public/Private key.
C. Apply an AWS IAM policy to the S3 bucket that permits read-only access the folder 'staticcontent' from the EC2 instances
D. Create a security group that grants AmazonS3 read-only permissions for instances behind the load balancer and apply it to the S3 bucket
Answer: A

NEW QUESTION: 2
Which of the following will MOST likely remove a single point of failure in the storage network architecture?
A. Multiple power circuits available in each rack
B. Maintained and tested fire suppression equipment
C. Floor and rack loading within acceptable weight limits
D. Adequate heating and ventilation to each rack
Answer: A

NEW QUESTION: 3




Answer:
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NEW QUESTION: 4
Solutions Architect는 레거시 Java 애플리케이션을 재 설계하여 가용성, 데이터 내구성 및 확장 성을 향상시킵니다. 현재 애플리케이션은 단일 고용량 Amazon EC2 인스턴스에서 실행됩니다. 업스트림 클라이언트의 HTTP 요청을 수락하여 인 메모리 큐에 추가하고 200 상태로 응답합니다. 별도의 애플리케이션 스레드는 대기열에서 항목을 읽고 처리 한 후 결과를 Amazon RDS MySQL 인스턴스에 유지합니다. 각 항목의 처리 시간은 평균 90 초가 걸리며 대부분은 외부 서비스 호출을 기다리는 데 사용되지만 응용 프로그램은 여러 항목을 병렬로 처리하도록 작성됩니다.
이 서비스로의 트래픽은 예측할 수 없습니다. 로드가 많은 기간 동안 응용 프로그램에서 백업을 처리하는 동안 항목이 내부 대기열에 1 시간 이상 앉아있을 수 있습니다. 또한 단일 응용 프로그램 노드가 실패하면 현재 시스템에 가용성 및 데이터에 문제가 있습니다.
이 서비스에 액세스하는 클라이언트는 수정할 수 없습니다. 제한 시간을 초과하고 요청을 다시 시도하기 전에 10 초 이내에 전송하는 각 HTTP 요청에 대한 응답을받을 것으로 예상합니다.
처리 지연 시간을 줄이고 비용을 최소화하면서 시스템의 가용성과 내구성을 향상시키는 방법은 무엇입니까?
A. 서비스 프록시를 사용하여 Amazon SQS 대기열에 항목을 넣는 Amazon API Gateway REST API를 생성합니다. 기존 애플리케이션에서 코어 처리 코드를 추출하고 업데이트하여 Amazon SQS 대기열에서 항목을 가져옵니다. 기존 애플리케이션에서 코어 처리 코드를 추출하고 업데이트하여 메모리 내 대기열 대신 Amazon SQS에서 항목을 가져옵니다. Amazon SQS 대기열의 대략적인 메시지 수에 따라 동적으로 확장되는 Auto Scaling 그룹 내의 더 작은 EC2 인스턴스에 새 처리 애플리케이션을 배포합니다.
B. Lambda 프록시 통합을 사용하여 요청을 AWS Lambda 함수로 전달하는 Amazon API Gateway REST API를 생성합니다. 코어 처리 코드를 Lambda 함수로 마이그레이션하고 프록시 이벤트를 내부 애플리케이션 데이터 모델로 변환하고 처리 모듈을 호출하는 핸들러 메소드를 제공하는 랩퍼 클래스를 작성하십시오.
C. Amazon RDS 대신 Amazon DynamoDB를 사용하도록 애플리케이션을 수정하십시오. DynamoDB 테이블에 대한 Auto Scaling을 구성하십시오. CPU 사용률에 따른 조정 정책을 사용하여 Auto Scaling 그룹 내에 애플리케이션을 배포하십시오. 메모리 매핑 된 파일이있는 인 메모리 대기열을 인스턴스 스토어 볼륨에 백업하고 주기적으로 해당 파일을 Amazon S3에 씁니다.
D. 메모리 내 대기열 대신 Redis 작업 대기열을 사용하도록 응용 프로그램을 업데이트하십시오. 애플리케이션의 Docker 컨테이너 이미지를 빌드하십시오. 애플리케이션 컨테이너와 Redis를 호스팅 할 별도의 컨테이너가 포함 된 Amazon ECS 작업 정의를 생성합니다. AWS Fargate를 사용하여 새 작업 정의를 ECS 서비스로 배포하고 Auto Scaling을 활성화하십시오.
Answer: A