AWS SAA-CO2 연습문제

1. 실시간 데이터 수집 및 분석 => Kienesis Data Stream(KDS)를 사용하여 스트리밍 데이터를 실시간으로 수집, 처리 및 분석. 또한 Firehose(KDF)를 사용하여 KDS에서 S3 데이터 레이크로 데이터를 전송. 마지막으로 전송된 데이터를 분석 전용 서비스인 Redshift를 사용해 데이터를 로드하여 분석.

 

2. Global Accelerator는 HTTP 및 TCP / UDP 프로토콜에 대해서 잘 사용되고, CloudFront는 HTTP 프로토콜에만 동작한다.

 

3. Elastic File System (EFS) 는 스토리지를 프로비저닝하거나 관리하지 않고도 파일데이터를 공유할 수 있다. 또한 애플리케이션의 중단 없이도 페타바이트까지 온디맨드 형식으로 확장이 가능하다. EFS는 Linux용 공유 볼륨이다.

 

4. EMR은 빅데이터 처리가 가능한 클라우드 서비스이다. 또한 Redshift는 SQL 쿼리를 가능하게 하며 BI 도구에 직접 연결할 수 있는 스토리지이다. 

(Athena를 사용하면 S3 SQL을 처리할 수 있음)

 

5. Auto Scaling은 가동 중지 시간 없이 데이터베이스 워크로드 증가에 따라 스토리지 용량을 자동으로 확장한다 RDS Storage Auto Scaling 을 사용하면 원하는 최대 스토리지의 제한만 설정하면 알아서 용량을 확장한다. 

인스턴스 크기(유형)을 변경시 가동 중지시간이 발생함..

 

6. 특정 시간에 몰리는 트래픽에 대해 최소한의 운영 오버헤드를 유지하며 해결 => Amazon EC2 Auto Scaling 및 ALB 추가 

 

7. SQS 표준 대기열은 최소 1회 전달을 제공하고, SQS FIFO 대기열은 정확히 1회 전달을 제공한다. 

 

8. Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 주제에 대한 새 객체에 대한 S3 이벤트 알림을 활성화 한다. 각 애플리케이션에 대한 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 대기열을 생성하고 처리할 주제에 대한 각 대기열을 구독한다. -> 동일한 S3 이벤트를 여러 SQS 대기열에 보내려면 팬아웃을 사용해야한다. 병렬의 실행처리를 위해서는 FIFO를 사용할 수 없다.