No.1 ある会社には、Amazon S3 にバックアップされる大量の時間依存データを生成するオンプレミス アプリケーションがあります。 アプリケーションが成長し、インターネット帯域幅の制限についてユーザーから苦情が寄せられています。 ソリューションアーキテクトは、Amazon S3 へのタイムリーなバックアップと、内部ユーザーのインターネット接続への影響を最小限に抑える長期的なソリューションを設計する必要があります。 これらの要件を満たすソリューションはどれですか?
A. AWS VPN 接続を確立し、VPC ゲートウェイ エンドポイントを介してすべてのトラフィックをプロキシします。
B. 新しい AWS Direct Connect 接続を確立し、この新しい接続を介してバックアップ トラフィックを転送します。
C. AWS Snowball デバイスを毎日注文する データを Snowball デバイスにロードし、デバイスを AWS に毎日返却します。
D. AWS マネジメント コンソールからサポート チケットを送信する アカウントからの S3 サービス制限の削除をリクエストします。
No.2 150 TB のアーカイブ画像データがオンプレミスに保存されている会社があり、翌月中に AWS クラウドに移行する必要があります。 同社の現在のネットワーク接続では、この目的のために夜間のみ最大 100 Mbps のアップロードが可能です。 このデータを移動し、移行期限に間に合わせるために最も費用対効果の高いメカニズムは何ですか?
A. AWS Snowmobile を使用してデータを AWS に送信します。
B. 複数の AWS Snowball デバイスを注文して、データを AWS に発送します。
C. Amazon S3 Transfer Acceleration を有効にして、データを安全にアップロードします。
D. Amazon S3 VPC エンドポイントを作成し、データをアップロードするための VPN を確立します。
No.3 ある会社には、Auto Scaling グループ内の複数の Amazon EC2 インスタンスにデプロイされた多層アプリケーションがあります。
Amazon RDS for Oracle インスタンスは、Oracle 固有の PLSQL 関数を使用するアプリケーションのデータレイヤーです。 アプリケーションへのトラフィックが着実に増加しています。これにより、EC2 インスタンスが過負荷になり、i RDS インスタンスがストレージ不足になります。 Auto Scaling グループにはスケーリング メトリクスがなく、正常なインスタンスの最小数のみを定義します。 同社は、トラフィックが横ばいになる前に、安定した、しかし予測不可能な速度で増加し続けると予測しています。 システムがトラフィックの増加に合わせて自動的にスケーリングできるようにするために、ソリューション アーキテクトは何をすべきでしょうか? (2 つ選択)
A. RDS for Oracle インスタンスでストレージの Auto Scaling を設定します。
B. Auto Scaling ストレージを使用するためにデータベースを Amazon Aurora に移行します。
C. RDS for Oracle インスタンスで、ストレージの空き容量が少ない場合にアラームを構成します。
D. 平均 CPU をスケーリング指標として使用するように Auto Scaling グループを設定します。
E. 平均空きメモリをスケーリング メトリックとして使用するように Auto Scaling グループを設定します。
No.4 ある会社は、AWS CloudTrail ログを有効にして、その開発者アカウントごとにログ ファイルを Amazon S3 バケットに配信します。 同社は、管理と監査レビューを合理化するための中央 AWS アカウントを作成しました 内部監査人が CloudTrail ログにアクセスする必要がありますが、すべての開発者アカウント ユーザーに対してアクセスを制限する必要があります ソリューションは安全で最適化されている必要があります ソリューション アーキテクトはこれらの要件をどのように満たす必要がありますか ?
A. 各開発者アカウントで AWS Lambda 関数を設定して、ログ ファイルを中央アカウントにコピーします。 監査者の中央アカウントに IAM ロールを作成する バケットに読み取り専用アクセス許可を提供する IAM ポリシーをアタッチします。
B. 各開発者アカウントから CloudTrail を構成して、tog ファイルを中央アカウントの S3 バケットに配信します。 監査人の中央アカウントに IAM ユーザーを作成します。 バケットに完全なアクセス許可を提供する IAM ポリシーをアタッチします。
C. 各開発者アカウントから CloudTrail を構成して、中央アカウントの S3 バケットにログ ファイルを配信する 中央アカウントに監査者用の IAM ロールを作成する バケットに読み取り専用アクセス許可を提供する lA’.l ポリシーをアタッチします。
D. 各開発者アカウントの S3 バケットからログ ファイルをコピーするように中央アカウントに AWS Lambda 関数を設定する 中央アカウントに監査者用の IAM ユーザーを作成する バケットに完全なアクセス許可を提供する IAM ポリシーをアタッチします。
No.5 ある企業が AWS で新しい機械学習モデル ソリューションを開発しています。 モデルは、起動時に Amazon S3 から約 1 GB のモデル データをフェッチし、データをメモリにロードする独立したマイクロサービスとして開発されています。 ユーザーは、非同期 API を介してモデルにアクセスします。 ユーザーは、リクエストまたはリクエストのバッチを送信し、結果の送信先を指定できます。 同社は何百人ものユーザーにモデルを提供しています。 モデルの使用パターンは不規則です。数日または数週間使用されないモデルもあれば、一度に数千のリクエストのバッチを受け取るモデルもあります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?
A. API からのリクエストは Application Load Balancer (ALB) に送信されます。モデルは、ALB によって呼び出される AWS Lambda 関数としてデプロイされます。
B. API からのリクエストは、モデルの Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) キューに送信されます。 モデルは、SQS イベントによってトリガーされる AWS Lambda 関数としてデプロイされます AWS Auto Scaling が Lambda で有効になり、SQS に基づいて vCPU の数が増加します。
C. API からのリクエストは、モデルの Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) キューに送信されます。 モデルは Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) サービスとしてデプロイされ、キューから読み取ります AWS App Mesh は、SQS キューのサイズに基づいて ECS クラスターのインスタンスをスケーリングします。
D. API からのリクエストはモデルに送信されます。Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) キューモデルは、キューから読み取る Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) サービスとしてデプロイされます。Amazon ECS でクラスターと 、キュー サイズに基づくサービスのコピーの両方に対して AWS Auto Scaling が有効になっています。
