5월, 2025의 게시물 표시

Q27. CloudWatch 대시보드 공유로 간편하게 애플리케이션 모니터링하기

AWS 자격증을 준비하는 여러분, 안녕하세요. 오늘은 CloudWatch 대시보드 공유 기능에 대해 알아보겠습니다. 이 기능을 통해 AWS 계정이 없는 팀원들과도 손쉽게 애플리케이션 지표를 공유할 수 있습니다. 문제 상황 Q27: 회사에서 새 애플리케이션을 시작하고 Amazon CloudWatch 대시보드에 애플리케이션 지표를 표시합니다. 회사의 제품 관리자는 이 대시보드에 주기적으로 액세스해야 합니다. 제품 관리자에게 AWS 계정이 없습니다. 솔루션 설계자는 최소 권한 원칙에 따라 제품 관리자에 대한 액세스를 제공해야 합니다. 어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까? <small>A company launches a new application and displays application metrics on an Amazon CloudWatch dashboard. The company's product manager needs to access this dashboard periodically. The product manager does not have an AWS account. A solutions architect needs to provide access for the product manager following the principle of least privilege. Which solution will meet these requirements?</small> 선택지 A. CloudWatch 콘솔에서 대시보드를 공유합니다. 제품 관리자의 이메일 주소를 입력하고 공유 단계를 완료합니다. 대시보드에 대한 공유 가능한 링크를 제품 관리자에게 제공하십시오. <small>Share the dashboard from the CloudWatch console. Enter the product manager's email address and complete the sharin...

Q26. AWS Config로 S3 버킷 구성 변경 모니터링하기

AWS 자격증을 준비하는 여러분, 안녕하세요. 오늘은 AWS Config를 활용하여 Amazon S3 버킷의 구성 변경을 모니터링하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이는 AWS 클라우드 환경의 보안과 규정 준수를 유지하는 데 매우 중요한 주제입니다. 문제 상황 Q1: 회사는 AWS 클라우드 배포를 검토하여 Amazon S3 버킷에 무단 구성 변경이 없는지 확인해야 합니다. 솔루션 설계자는 이 목표를 달성하기 위해 무엇을 해야 합니까? <small>A company needs to review its AWS Cloud deployment to ensure there are no unauthorized configuration changes to Amazon S3 buckets. What should a solutions architect do to accomplish this goal?</small> 선택지 A. 적절한 규칙으로 AWS Config를 켭니다. <small>Turn on AWS Config with the appropriate rules.</small> B. 적절한 검사를 통해 AWS Trusted Advisor를 켭니다. <small>Turn on AWS Trusted Advisor with the appropriate checks.</small> C. 적절한 평가 템플릿으로 Amazon Inspector를 켭니다. <small>Turn on Amazon Inspector with the appropriate assessment templates.</small> D. Amazon S3 서버 액세스 로깅을 켭니다. Amazon EventBridge(Amazon CloudWatch Events)를 구성합니다. <small>Turn on Amazon S3 server access logging. Configure Amazo...

Q25. AWS Lambda와 SQS를 활용한 확장성 있는 데이터 처리 아키텍처

AWS 자격증을 준비하는 여러분, 안녕하세요. 오늘은 대용량 데이터 처리 시 Lambda의 한계를 극복하고 확장성을 개선하는 아키텍처에 대해 알아보겠습니다. 이는 실제 프로덕션 환경에서 자주 마주치는 문제이며, AWS 솔루션 아키텍트로서 꼭 알아야 할 내용입니다. 문제 상황 Q25: 회사에서 응용 프로그램을 설계하고 있습니다. 애플리케이션은 AWS Lambda 함수를 사용하여 Amazon API Gateway를 통해 정보를 수신하고 Amazon Aurora PostgreSQL 데이터베이스에 정보를 저장합니다. 개념 증명 단계에서 회사는 데이터베이스에 로드해야 하는 대용량 데이터를 처리하기 위해 Lambda 할당량을 크게 늘려야 합니다. 솔루션 설계자는 확장성을 개선하고 구성 노력을 최소화하기 위해 새로운 설계를 권장해야 합니다. 어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까? <small>A company is designing an application. The application uses AWS Lambda functions to receive information through Amazon API Gateway and store the information in an Amazon Aurora PostgreSQL database. During the proof of concept phase, the company needs to significantly increase Lambda quotas to handle large volumes of information that must be loaded into the database. A solutions architect must recommend a new design to improve scalability and minimize configuration effort. Which solution will meet these requirements?</small...