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Question #23

ある会社には、暗号化された Amazon Redshift クラスターがあります。同社は最近、Amazon Redshift 監査ログを有効にしており、監査ログが保存時にも暗号化されるようにする必要があります。ログは 1 年間保持されます。監査人は月に 1 回、ログを照会します。
これらの要件を満たすための最も費用対効果の高い方法は何ですか?

A. Amazon Redshift クラスターで暗号化を無効にし、監査ログを構成して、Amazon Redshift クラスターを暗号化します。Amazon Redshift Spectrum を使用して、必要に応じてデータをクエリします。

B. AWS Key Management Service (AWS KMS) を使用して、ログが保存されている Amazon S3 バケットを暗号化します。毎日、Amazon S3 から Amazon Redshift クラスターにデータをコピーします。必要に応じてデータをクエリします。

C. AES-256 暗号化を使用して、ログが保存される Amazon S3 バケットでデフォルトの暗号化を有効にします。毎日、Amazon S3 から Amazon Redshift クラスターにデータをコピーします。必要に応じてデータをクエリします。

D. AES-256 暗号化を使用して、ログが保存される Amazon S3 バケットでデフォルトの暗号化を有効にします。Amazon Redshift Spectrum を使用して、必要に応じてデータをクエリします。

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Correct Answer: B Vote an answer

Question #24

ある航空会社は、分析のためにフライトアクティビティに関する指標を収集しています。最近完成した概念実証は、同社が定時出発を改善するためにデータアナリストに洞察を提供する方法を示しています。概念実証では、メトリクスを .csv 形式で含む Amazon S3 のオブジェクトを使用し、データのクエリに Amazon Athena を使用しました。データの量が増えるにつれて、データアナリストはストレージソリューションを最適化してクエリのパフォーマンスを向上させたいと考えています。
データレイクが拡大するにつれてパフォーマンスを向上させるために、データアナリストはどのオプションを使用する必要がありますか? （3つ選んでください。）

A. Athena と同じアカウントで S3 バケットを使用します。

B. オブジェクトを圧縮して、データ転送 I/O を削減します。

C. .csv データを Apache Parquet に前処理して、述語に必要なデータブロックのみをフェッチすることで I/O を削減します。

D. S3 のキーの先頭にランダム化された文字列を追加して、パーティション間のスループットを向上させます。

E. .csv データを JSON に前処理して、クエリに必要なドキュメントキーのみを取得することで I/O を削減します。

F. Athena と同じリージョンで S3 バケットを使用します。

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Correct Answer: B,C,F Vote an answer

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Question #25

あるマーケティング会社は、Salesforce、MySQL、および Amazon S3 にデータを持っています。この会社は、これら 3 つの場所からのデータを使用して、ユーザー向けのモバイルダッシュボードを作成したいと考えています。同社は、ダッシュボードをどのように作成するべきか確信が持てず、カスタマイズとコーディングを最小限に抑えたソリューションを必要としています。
これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

A. Amazon Athena フェデレーテッドクエリを使用して、データソースを結合します。Amazon QuickSight を使用して、モバイルダッシュボードを生成します。

B. Amazon Redshift 連携クエリを使用してデータソースを結合します。Amazon QuickSight を使用して、モバイルダッシュボードを生成します。

C. AWS Lake Formation を使用して、データソースを Amazon S3 に移行します。Amazon QuickSight を使用して、モバイルダッシュボードを生成します。

D. Amazon QuickSight を使用してデータソースに接続し、モバイルダッシュボードを生成します。

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Correct Answer: B Vote an answer

Question #26

不動産会社には、Amazon EMR で Apache HBase を使用するミッションクリティカルなアプリケーションがあります。Amazon EMR は、単一のマスターノードで構成されています。同社は、Hadoop Distributed File System (HDFS) に 5 TB を超えるデータを保存しています。同社は、HBase データの可用性を高めるための費用対効果の高いソリューションを求めています。
企業の要件を満たすアーキテクチャパターンはどれですか?

A. HDFS の代わりに EMR ファイルシステム (EMRFS) にデータを保存します。EMRFS 一貫ビューを有効にします。複数のマスターノードを持つ EMR HBase クラスターを作成します。HBase ルートディレクトリを Amazon S3 バケットにポイントします。

B. コアノードとタスクノードにはスポットインスタンスを使用し、EMR マスターノードにはリザーブドインスタンスを使用します。複数のマスターノードで EMR クラスターを構成します。Amazon EventBridge を使用して自動スナップショットをスケジュールします。

C. HDFS の代わりに EMR ファイルシステム (EMRFS) にデータを保存し、EMRFS の一貫したビューを有効にします。2 つの異なるアベイラビリティーゾーンで 2 つの個別の EMR クラスターを実行します。両方のクラスターが同じ Amazon S3 バケット内の同じ HBase ルートディレクトリを指すようにします。

D. HDFS の代わりに EMR ファイルシステム (EMRFS) にデータを保存し、EMRFS の一貫したビューを有効にします。複数のマスターノードを持つプライマリ EMR HBase クラスターを作成します。別のアベイラビリティーゾーンにセカンダリ EMR HBase リードレプリカクラスターを作成します。両方のクラスターが同じ Amazon S3 バケット内の同じ HBase ルートディレクトリを指すようにします。

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Correct Answer: D Vote an answer

Question #27

ある企業は、AWS Lake Formation を使用してデータレイクを作成しています。データレイクに保存されるデータには機密性の高い顧客情報が含まれており、規制要件を満たすために AWS Key Management Service (AWS KMS) カスタマー管理キーを使用して保存時に暗号化する必要があります。
これらの要件を満たすために、企業はデータをデータレイクにどのように保存できるでしょうか?

A. データを Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval ボールトバケットに保存します。S3 Glacier Flexible Retrieval ボールトを Lake Formation に登録します。

B. 暗号化された Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) ボリュームにデータを保存します。Amazon EBS ボリュームを Lake Formation に登録します。

C. クライアント側でデータを暗号化し、暗号化されたデータを Amazon S3 バケットに保存します。S3 の場所を Lake Formation に登録します。

D. AWS KMS (SSE-KMS) によるサーバー側暗号化を使用して、Amazon S3 バケットにデータを保存します。S3 の場所を Lake Formation に登録します。

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Correct Answer: D Vote an answer

Question #28

金融会社は、Amazon Athena を使用して、Amazon S3 データレイクのデータをクエリします。ファイルは、Apache ORC 形式で S3 データレイクに保存されます。データアナリストは最近、データレイクの ORC ファイルにネストされたフィールドを導入しましたが、Athen でのクエリの実行に時間がかかっていることに気付きました。データアナリストは、クエリに対して必要以上のデータがスキャンされていることを発見しました。
クエリのパフォーマンスを向上させる最も運用効率の高いソリューションは何ですか?

A. ORC 形式の代わりに Apache Parquet 形式を使用します。

B. ネストされたデータを平坦化し、ネストされたデータセットごとに個別のファイルを作成します。

C. Athena クエリエンジン V2 を使用し、クエリフィルターをソース ORC ファイルにプッシュします。

D. データパーティション戦略を再作成し、データフィルター基準をさらに絞り込みます。

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Correct Answer: C Vote an answer

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Question #29

ある製造会社は、1 年間工場フロアのデバイスから IoT センサーデータを収集しており、そのデータを毎日の分析のために Amazon Redshift に保存しています。データアナリストは、1 日あたり約 2 TB の予想される取り込み速度で、4 か月以内にクラスターのサイズが小さくなると判断しました。長期的な解決策が必要です。データアナリストは、ほとんどのクエリが最新の 13 か月のデータのみを参照することを示していますが、過去 7 年間から生成されたすべてのデータをクエリする必要がある四半期レポートもあります。最高技術責任者 (CTO) は、長期的なソリューションのコスト、管理作業、およびパフォーマンスを懸念しています。
これらの要件を満たすために、データアナリストはどのソリューションを使用する必要がありますか?

A. CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) ステートメントを実行して、13 か月以上経過したレコードを、Amazon S3 を基盤とする Amazon Redshift Spectrum の四半期ごとに分割されたデータに移動します。

B. S3 Intelligent-Tiering を使用して、Amazon Redshift のすべてのテーブルを Amazon S3 バケットにアンロードします。AWS Glue を使用して S3 バケットの場所をクロールし、AWS Glue データカタログに外部テーブルを作成します。毎日の分析ニーズに合わせて Auto Scaling を使用して Amazon EMR クラスターを作成し、四半期レポートには Amazon Athena を使用します。どちらも同じ AWS Glue データカタログを使用します。

C. AWS Glue で毎日のジョブを作成して、13 か月以上前のレコードを Amazon S3 に UNLOAD し、それらのレコードを Amazon Redshift から削除します。S3 の場所を指すように、Amazon Redshift に外部テーブルを作成します。Amazon Redshift Spectrum を使用して、13 か月より古いデータに参加します。

D. Amazon Redshift クラスターのスナップショットを作成します。追加のストレージ容量を持つ高密度ストレージノードを使用して、クラスターを新しいクラスターに復元します。

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Correct Answer: C Vote an answer

Question #30

オンラインゲーム会社は、Kinesis データストリームをソースとして Amazon Kinesis Data Analytics SQL アプリケーションを使用しています。ソースは、null 以外の 3 つのフィールド (player_id、score、および us_5_digit_zip_code) をアプリケーションに送信します。
データアナリストは、少数の us_5_digit_zip_code 値を地域コードにマップする .csv マッピングファイルを持っています。データアナリストは、Kinesis Data Analytics アプリケーションの追加出力として、地域コードが存在する場合はそれを含める必要があります。
データアナリストは、コストを最小限に抑えながら、この要件を満たすにはどうすればよいでしょうか?

A. マッピングファイルの内容を Amazon DynamoDB テーブルに保存します。Kinesis Data Analytics アプリケーションを変更して、その出力を AWS Lambda 関数に送信します。AWS Lambda 関数は、マッピングをフェッチし、各レコードを補足して、地域コード (存在する場合) を含めます。Lambda 関数から元のアプリケーションの宛先にレコードを転送します。

B. マッピングファイルの内容を Amazon DynamoDB テーブルに保存します。レコードが Kinesis Data Analytics アプリケーションに到着したら、AWS Lambda 関数を使用してレコードを前処理します。この関数は、マッピングを取得し、各レコードを補足して地域コード (存在する場合) を含めます。アプリケーションの SQL クエリを変更して、SELECT ステートメントに新しいフィールドを含めます。

C. マッピングファイルを Amazon S3 バケットに保存し、
Kinesis Data Analytics アプリケーションの .csv ファイル。アプリケーションの SQL クエリを変更して、ファイルの S3 Amazon リソースネーム (ARN) への結合を含め、地域コードフィールドを SELECT 列に追加します。

D. マッピングファイルを Amazon S3 バケットに保存し、Kinesis Data Analytics アプリケーションの参照データソースとして設定します。アプリケーションの SQL クエリを変更して、参照テーブルへの結合を含め、地域コードフィールドを SELECT 列に追加します。

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Question #31

あるオンライン食品配達会社は、保管コストを最適化したいと考えています。同社は過去 10 年間、Standard ストレージクラスを使用して Amazon S3 上に構築されたデータレイクに運用データを収集してきました。同社は 7 年以上古いデータを保管していません。データ分析チームは、レポート作成に過去 6 か月のデータを頻繁に使用し、過去 2 年間のデータに対して月に 1 回程度クエリを実行します。2 年以上前のデータはほとんどアクセスされず、監査目的でのみ使用されます。
企業のストレージコストを最適化するソリューションの組み合わせはどれですか? (2つ選択してください。)

A. S3 標準ストレージクラスの代わりに、S3 Intelligent-Tiering ストレージクラスを使用してデータを保存します。

B. 2 年以上古いデータを S3 Glacier Flexible Retrieval ストレージクラスに移行するための別の S3 ライフサイクル設定ルールを作成します。

C. 7 年以上古いデータを S3 Glacier Deep Archive ストレージクラスに移行するための S3 ライフサイクル設定ルールを作成します。

D. 6 か月より古いデータを S3 標準 - 低頻度アクセス (S3 標準 - IA) ストレージクラスに移行するための S3 ライフサイクル構成ルールを作成します。

E. 2 年以上古いデータを S3 Glacier Deep Archive ストレージクラスに移行するための別の S3 ライフサイクル設定ルールを作成します。6 か月より古いデータを S3 1 ゾーン - 低頻度アクセス (S3 1 ゾーン - IA) ストレージクラスに移行するための S3 ライフサイクル構成ルールを作成します。

F. S3 ライフサイクル有効期限ルールを作成して、7 年より古いデータを削除します。

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Correct Answer: D,E Vote an answer

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Question #32

メディア分析会社は、ソーシャルメディアの投稿のストリームを消費します。投稿は、user_id で分割された Amazon Kinesis データストリームに送信されます。AWS Lambda 関数は、投稿を Amazon Elasticsearch クラスターにロードする前に、レコードを取得してコンテンツを検証します。検証プロセスでは、受信した順序で特定のユーザーの投稿を受信する必要があります。データアナリストは、ピーク時には、ソーシャルメディアプラットフォームの投稿が Elasticsearch クラスターに表示されるまでに 1 時間以上かかることに気付きました。
この待ち時間を短縮するには、データアナリストは何をすべきでしょうか?

A. ストリーム内のシャードの数を増やします。

B. ストリームを処理する複数の Lambda 関数を設定します。

C. 検証プロセスを Amazon Kinesis Data Firehose に移行します。

D. Lambda コンシューマーを標準データストリームイテレーターから HTTP/2 ストリームコンシューマーに移行します。

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Correct Answer: B Vote an answer

Question #33

製造会社は、Amazon S3 を使用してデータを保存します
を。同社は、AWS Lake Formation を使用して、これらのデータ資産にきめ細かいレベルのセキュリティを提供したいと考えています。データは Apache Parquet 形式です。同社は、コンサルタントがデータレイクを構築する期限を設定しました。
コンサルタントは、これらの要件を満たす最も費用対効果の高いソリューションをどのように作成する必要がありますか?

A. Amazon EC2 インスタンスに Apache Ranger をインストールし、Amazon EMR と統合します。Ranger ポリシーを使用して、Amazon S3 の既存のデータ資産に対するロールベースのアクセス制御を作成します。

B. データカタログを作成するには、既存の Parquet データで AWS Glue クローラーを実行します。Amazon S3 パスを登録し、Lake Formation を介してアクセス許可を適用して、きめ細かいレベルのセキュリティを提供します。

C. Lake Formation ブループリントを実行して、データを Lake Formation に移動します。Lake Formation がデータを取得したら、Lake Formation にアクセス許可を適用します。

D. 異なるユーザーとグループに対して複数の IAM ロールを作成します。IAM ロールを Amazon S3 のさまざまなデータ資産に割り当てて、テーブルベースおよび列ベースのアクセスコントロールを作成します。

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Correct Answer: C Vote an answer

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