(SAA)합격 기원 15일

글의 출처 AWS SAA 합격으로 가는 길 #15

AWS SAA 합격으로 가는 길 #15

문제 1

한 회사가 AWS Control Tower를 사용하여 AWS에 다중 계정 전략을 배포했습니다. 회사는 각 개발자

에게 개별 AWS 계정을 제공했습니다. 회사는 개발자에게 발생하는 AWS 리소스 비용을 제한하기 

위한 제어 기능을 구현하려고 합니다. 

최소한의 운명 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

선택지 

A. 각 개발자에게 ConstCenter 키와 개발자 이름 값이 있는 태그를 사용하여 모든 리소스에 태크를

지정하도록 지시합니다. 필수 태그 AWS Config 관리형 규칙을 사용하여 태그를 확인하세요 태크가

없는 리소스를 종료하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다. 지출을 모니터링하기 위해 각 개발자에게 

일일 보고서를 보내도록 AWS Cost Explorer를 구성합니다. 

B. AWS 예산을 사용하여 각 개발자 계정에 대한 예산을 설정합니다. 실제 및 예측 값에 대한 알림을

설정하여 할당된 예산을 초과하거나 초과할 것으로 예상되는 경우 개발자에게 알립니다. AWS Budgets

작업을 사용하여 개발자의 IAM 역할에 DenyAll 정책을 적용하면 할당된 예산에 도달할 때 추가 리소스가

시작되는 것을 방지할 수 있습니다. 

C. AWS Cost Explerer를 사용하여 각 개발자 계정의 비용을 모니터링하고 보고합니다. 지출을 모니터링

하기 뭐해 각 개발자에게 일일 보고서를 보내도록 Cost Explorer를 구성합니다. AWS 비용 이상 담지를 

사용하여 비정상적인 지출물을 담지하고 알림을 제공합니다. 

D. AWS Service Catalog를 사용한 개발자가 제한된 비용 범위 내에서 리소스를 시작할 수 있습니다.

각 AWS 계정에 AWS Lambda 함수를 생성하여 각 근무일 끝나면 리소스 실행율 중지합니다. 각 근

무 시작돨 때 리소스를 재개하도록 Lambda 함수를 구성합니다. 

정답 

정답 : B

문제의 요구사항 분석하기

1. 다중 계정 전략 사용

2. 각 개발자에게 개별 AWS 계정 제공

3. AWS 리소스 비용 제한

4. 제어 기능 구현

5. 최소한의 운영 오버헤드

요구사항과 관련된 AWS 서비스 생각하기

다중 계정 전략 사용 -> AWS 계정 관리 및 제어

• AWS Control Tower : AWS에서 다중 계정을 쉽게 관리하고 거버넌스를 구현하는 서비스이다.
  다중 계정 환경을 설정하고 관리하는 데 있어 계정 생성, 정책 적용 등의 작업을 자동화하여 
  운영 오버헤드를 줄인다. 

각 개발자에게 개별 AWS 계정 제공 -> 개발자 계정 분리

• AWS Organizations : 여러 AWS 계정을 중앙에서 관리할 수 있는 서비스로, 개발자들에게
  각각의 AWS 계정을 제공하면서도 중앙에서 모든 계정의 정책을 관리할 수 있다.

AWS 리소스 비용 제한 -> 비용 관리

• AWS Budgets : 리소스 비용을 모니터링하고 경고를 설정할 수 있는 서비스로 , 각 개발자에게
  할당된 예산을 설정하여 비용 초과 시 경고를 받을 수 있다. 예산 한도에 도달하면 알림을 제공
  하여 비용을 제어할 수 있다. 

제어 기능 구현 -> 리소스 사용 제약

• AWS Service Quotas :  AWS 리소스 사용을 제한하는 기능을 제공하는 서비스로, 특정 서비스에
  대한 사용 한도를 설정하여 개발자가 초과 사용하지 못하도록 제어할 수 있다.

최소한의 운영 오버헤드 -> 자동화된 비용 및 계정 관리

• AWS Cost Explorer  : AWS 비용 및 사용량을 시각화하고 분석할 수 있는 도구로, 자동화된 
  방식으로 비용 패턴을 모니터링하고 리포트를 생성하여 운영 오버헤드를 줄인다.

위의 정보들을 토대로 정답 선택하기

A. 각 개발자에게 CostCenter 키와 개발자 이름 값이 있는 태그를 사용하여 모든 리소스에 태그를 지정

하도록 지시합니다. 필수 태그 AWS Config 관리형 규칙을 사용하여 태그를 확인하세요, 태그가 없는

리소스를 종료하는 AWS Lambda 함수를 생성합니다. 지출을 모니터링하기 위해 각 개발자에게

일일 보고서를 보내도록 AWS Cost Explorer를 구성합니다.

• AWS Config : AWS 리소스의 구성 및 규정 준수를 모니터링하는 서비스이다. 태크와 같은 리소스
  속성의 변경 사항을 기록하고, 규정 준수 여부를 평가한다.
• AWS Lambda : 서버리스 컴퓨팅 서비스로 , 코드를 자도으로 실행하여 특정 이벤트에 반응할 
  수 있다. 이 경우 태그가 없는 리소스를 종료하는 작업을 수행할 수 있다.
• AWS Cost Explorer : 비용과 사용량을 시각적으로 분석하고 보고서를 생성하는 서비스이다.

정답이 아닌 이유 : 이 선택지는 태그 기반 관리와 AWS Config를 통해 태그를 검증하지만, 비용 초과

방지와 자동화 측면에서 AWS Budgets와 IAM 정책을 사용하는 것보다 운영 오버헤드가 더 클 수 있다.

 

B. AWS 예산을 사용하여 각 개발자 계정에 대한 예산을 설정합니다. 실제 및 예측 값에 대한 예산 알림을

설정하여 할당된 예산을 초과하거나 초과할 것으로 예상되는 경우 개발자에게 알림을 보냅니다. AWS
Budgets 작업을 사용하여 개발자의 IAM 역할에 DenyALL 정책을 적용하여 할당된 예산에 도달할 떄

추가 리소스가 시작되는 것을 방지할 수 있습니다.

• AWS Budgets : 비용 및 사용량 예산을 설정하고 모니터링하며 예산 초과 시 알림을 제공하는 서비스
  이다.
• IAM 정책 : AWS 리소스에 대한 접근 권한을 제어하는 정책을 생성할 수 있다.

정답인 이유 : 이 선택지는 AWS Budgets 를 사용하여 예산을 설정하고 알림을 받으며, IAM 정책을 통해

예산 초과를 방지합니다. 비용 제어와 관리 측면에서 가장 효율적이고 운영 오버헤드가 적습니다. 

 

C. AWS Cost Explorer를 사용하여 각 개발자 계정의 비용을 모니터링하고 보고합니다. 지출을 모니터링

하기 위해 각 개발자에게 일일 보고서를 보내도록 Cost Exploerer를 구성합니다. AWS 비용 이상 감지를

사용하여 비정상적인 지출을 감지하고 일림을 제공합니다.

• AWS Cost Explorer : 비용 및 사용량 보고서 생성을 통해 지출을 모니터링합니다.
• AWS Cost Anomaly Detection : 비정상적인 비용 패턴을 자동으로 감지하고 알림을 제공한다.

정답이 아닌 이유 : AWS Cost Explorer와 비용 이상 감지 기능은 비용 모니터링에 유용하지만 자동으로
비용을 제어하는 기능이 부족하여 예산 초과를 방지하는 데는 불충분하다.

 

D. AWS Service Catelog를 사용하면 개발자가 제한된 비용 범위 내에서 리소스를 시작할 수 있습니다.

각 AWS 계정에 AWS Lambda 함수를 생성하여 각 근무일이 끝나면 리소스 사용량을 중지하고, 근무일이

시작될 때 리소스를 재개하도록 Lambda 함수를 구성합니다. 

• AWS Service Catelog : 규정된 템플릿을 사용하여 AWS 리소스를 관리하고 배포하는 서비스이다.

정답이 아닌 이유 : AWS Service Catelog와 Lambda를 사용하는 방식은 리소스 사용의 자동화에 초점을

맞추지만, 예산 초과를 방지하고 비용을 실시간으로 제어하는 데에는 적합하지 않다. 이 방법은 과도한

운영 오버헤드를 초래할 수 있다.

 

 

문제 2

솔루션 설계자가 3계층 웹 애플리케이션을 설계하고 있습니다. 아키텍처는 인터넷 연결 ALB(Application

Load Balancer)와 프라이빗 서브넷의 Amazon EC2 인스턴스에서 호스팅되는 앱 계층으로 구성됩니다.

비즈니스 로직이 포함된 애플리케이션 계층은 프라이빗 서브넷의 EC2 인스턴스에서 실행됩니다.

데이터베이스 계층은 프라이벳 서브넷의 EC2 인스턴스에서 실행되는 Microsoft SQL Server로 구성됩니다.

보안은 회사의 최우선 과제입니다. 솔루션 아키텍는 어떤 보안 그룹 구성 조합을 사용해야 합니까?(3가지)

선택지

A. ALB에 대한 보안 그룹의 인바운드 HTTPS 트래픽을 허용하도록 애플리케이션 계층에 대한 보안 그룹을

구성합니다. 

B. 0.0.0.0/0에 대한 아웃바운드 HTTPS 트래픽을 허용하도록 웹 계층에 대한 보안 그룹을 구성합니다.

C. 데이터베이스 계층에 대한 보안 그룹의 인바운드 Microsoft SQL Server 트래픽을 허용하도록 구성합니다.

D. 웹 계층의 보안 그룹에 대한 아웃바운드 HTTPS 트래픽과 Microsoft SQL Server 트래픽을 허용하도록

데이터베이스 계층의 보안 그룹의 구성합니다. 

E. 웹 계층에 대한 보안 그룹의 인바운드 HTTPS 트래픽을 허용하도록 애플리케이션 계층에 대한 보안 그룹

을 구성합니다 

F. 웹 계층의 보안 구룹에 대한 아웃바운드 HTTPS 트래픽과 Microsoft SQL Server 트래픽을 허용하도록

애플리케이션 계층의 보안 그룹을 구성합니다. 

정답

A,C,E

 

용어 설명

인바운드 트래픽(Inbound Traffic) / 아웃바운드 트래픽( Outbound Traffic)

• 인바운드 트래픽은 외부 네트워크에서 인스턴스로 들어오는 데이터 패킷을 의미함. 보안 그룹에서
  인바운드 규칙을 설정하여 허용할 네트워크 트래픽을 정의함
• 아웃바운드 트래픽은 인스턴스에서 외부 네트워크로 나가는 데이터 패킷을 의미한다. 보안 그룹에서
  아웃바운드 규칙을 설정하여 인스턴스에서 나가는 네트워크 트래픽을 제어한다.

프라이빗 서브넷(Private Subnet)

• 프라이빗 서브넷은 인터넷과 직접 연결되지 않고, VPC 내에서만 접근 가능한 서브넷이다. 보통
  데이터베이스나 애플리케이션 서버와 같은 내부 자원을 배치하는 데 사용된다.

문제의 요구사항 분석하기

1. 인터넷 연결을 위한 Application Load Balancer(ALB)

2. 비즈니스 로직을 처리하는 애플리케이션 계층의 EC2 인스턴스

3. Microsoft SQL Server로 구성된 데이터베이스 계층의 EC2 인스턴스

4. 프라이빗 서브넷 내에서의 구성

5. 보안이 최우선

요구사항과 관련된 AWS 서비스 생각하기인터넷 연결을 위한 Application Load Balacer(ALB)

Application Load Balancer (ALB)

• ALB는 HTTP 및 HTTPS 트래픽을 처리하는 로드 밸런서로,
  인터넷에서 들어오는 요청을 애플리케이션 계층의 EC2 인스턴스로 분산시킨다. 주로 웹 트래
  픽을 처리하는 데 적합하며, 보안 그룹 설정을 통해 인바운드 트래픽을 제어할 수 있다.

비즈니스 로직을 처리하는 애플리케이션 계층의 EC2 인스턴스

• Amazon EC2 : EC2는 AWS의 가상 서버 서비스로 애플리케이션 계층에서 비즈니스 로직을
  실행하는 역할을 한다. 보안 그룹 설정을 통해 ALB에서 오는 요청만 허용하도록 구성할 수 
  있다.
• 보안 그룹 : EC2 인스턴스에 연결되느 네트워크 트래픽을 제어하는 방화벽 역할을 한다.
  애플리케이션 계층의 EC2 인스턴스에는 ALB에서의 트래픽만 허용되도록 설정할 수 있다. 

Microsoft SQL Server로 구성된 데이터베이스 계층의 EC2 인스턴스

• Amazon EC2 (Microsoft SQL Server) : 데이터베이스 계층에서 Microsoft SQL Server를 실행
  하는 EC2 인스턴스이다. 보안 그룹을 사용하여 데이터베이스 계층으로 접근을 애플리케이션 
  계층에서 오는 요청으로만 제한할 수 있다. 

프라이빗 서브넷 내에서의 구성

• Amazon VPC : VPC는 AWS에서 프라이빗 네트워크를 생성하여 리소스를 배포할 수 있는 
  서비스이다. 프라이빗 서브넷을 사용하여 애플리케이션 계층 및 데이터베이스 계층의 EC2
  인스턴스를 보호하고, 인터넷에 직접 노출되지 않도록 설정할 수 있다. 
• NAT Gateway : NAT Gateway는 프라이빗 서브넷의 인스턴스가 인터넷에 직접 노출되지 않으
  면서도 아웃바운드 인터넷 연결을 할 수 있게 한다.

위의 정보들을 토대로 정답 선택하기

A. ALB에 대한 보안 그룹의 인바운드 HTTPS 트래픽을 허용하도록 애플리케이션 계층에 대한 보안

그룹을 구성합니다.

• Amazon ALB : 애플리케이션 계층에서 HTTP 및 HTTPS 요청을 처리하는 로드 밸런서이다.
  보안 그룹은 ALB 의 인바운드 HTTPS 트래픽을 허용하여 , 외부에서  ALB로 들어오는 HTTPS
  요청을 처리할 수 있도록 한다. 

정답인 이유 : ALB가 인터넷에서 오는 HTTPS 요청을 수신할 수 있도록 애플리케이션 계층의 보안

그룹에서 HTTPS 트래픽을 허용하는 설정이 필요하다. 이는 웹 애플리케이션이 외부 요청을 받을

수 있게 한다.

 

B. 0.0.0.0/0에 대한 아웃바운드 HTTPS 트래픽을 허용하도록 웹 계층에 대한 보안 그룹을 구상합니다.

• 웹 계층의 보안 그룹: 아웃바운드 HTTPS 트래픽을 허용하은 것은 웹 계층에서 외부 서비스와의 
  통신을 가능하게 한다. 그러나 아웃바운드 트래픽에 대한 보안 설정은 웹 계층에서의 보안에 대한 
  완전한 해결책을 제공하지 않는다.

정답이 아닌 이유 : 이 설정은 웹 계층이 인터넷에 대해 무제한으로 HTTPS 트래픽을 발송할 수 있도록

허용한다. 하지만 보안상의 이유로 아웃바운드 트래픽에 대한 규칙을 일반적으로 더 제한적이어야

하며, 웹 계층의 인바운드 규칙에 초점을 맞추는 것이 더 적절하다.

 

C. 데이터베이스 계층에 대한 보안 그룹의 인바운드 Microsoft SQL Server 트래픽을 허용하도록 구성합
니다.

• Microsoft SQL Server : 데이터베이스 계층에서 SQL Server 트래픽을 수신할 수 있도록 보안
  그룹의 인바운드 규칙을 설정한다. 이는 데이터베이스와 애플리케이션 간의 연결을 허용한다.

정답인 이유 : 데이터베이스 계층의 보안 그룹에서 Microsoft SQL Server 포트에 대한 인바운드 트래픽을

허용하는 것은 애플리케이션 계층에서 데이터베이스에 접근할 수 있게 해준다. 데이터베이스 계층은 웹
애플리케이션과 연결되어야 하므로 필요하다.

 

D. 웹 계층의 보안 그룹에 대한 아웃바운드 HTTPS 트래픽과 Microsoft SQL Server 트래픽을 허용하도록

데이터베이스 계층의 보안 그룹을 구성합니다.

 

정답이 아닌 이유 : 이 선택지는 웹 계층의 아웃바운드 트래픽을 제어하는 것이 아니라 데이터베이스 계층의
보안 그룹에서 웹 계층의 아웃바운드 트래픽을 허용하는 설정을 말하고 있다. 웹 계층에서 발생하는 트래픽

제어하는 것이 아니라, 데이터베이스 계층에서 발생하는 트래픽을 제어하는 것이 보안 상의 요구 사항을

충족하는 것이 아니다.

 

E. 웹 계층에 대한 보안 그룹의 인바운드 HTTPS 트래픽을 허용하도록 애플리케이션 계층에 대한 보안 

그룹을 구성합니다. 

 

정답인 이유 : 웹 계층에 대해 인바운드 HTTPS 트래픽을 허용하는 설정은 웹 애플리케이션이 외부에서

오는 HTTPS 요청을 수신할 수 있게 해준다. 이는 애플리케이션 계층이 외부 요청을 처리할 수 있도록 

해준다

 

F. 웹 계층의 보안 그룹에 대한 아웃바운드 HTTPS 트래픽과 Microsoft SQL Server 트래픽을 허용하도록
애플리케이션 계층의 보안 그룹을 구성합니다.

 

정답이 아닌 이유 : 이 선택지는 웹 계층의 아웃바운드 트래픽을 제어하는 설정을 말하고 있으며, 애플리

케이션 계층에서 웹 계층의 아웃바운드 트래픽을 제허나는 것은 보안 상의 요구 사항을 충족하는 것이

아니다. 또한 ,데이터베이스와의 트래픽은 일반적으로 웹 계층이 아닌 애플리케이션 계층에서 제어된다.

 

문제 3

전자상거래 회사는 실시간 분석을 위해 회사 웹사이트에서 사용자 클릭스트림 데이터를 수집하려고 합니다.

웹 사이트는 하루 종일 변동하는 트래픽 패턴을 경헙합니다. 회사에는 다양한 수준의 트래픽에 적응할 수 

있는 확장 가능한 솔루션이 필요합니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

선택지

A. 온디맨드 모드에서 Amazon Kinesis Data Streams의 데이터 스트림을 사용하여 클릭스트림 데이터를

캡쳐합니다. AWS Lambda를 사용하여 실시간으로 데이터를 처리합니다.

B. Amazon Kinesis Data Firehose 를 사용하여 클릭스트림 데이터를 캡처합니다. AWS Glue를 사용하여

실시간으로 데이터를 처리합니다. 

C . Amazon Kinesis Video Stream를 사용하여 클릭스트림 데이터를 캡쳐합니다. AWS Glue를 사용하여 

실시간으로 데이터를 처리합니다.

D. Apache Flink 용 Amazon Managed Service(이전의 Amazon Kinesis Data Analytics)를 사용하여 클릭

스트림 데이터를 캡처합니다. AWS Lambda를 사용하여 실시간으로 데이터를 처리합니다.

정답 

정답 A

 

용어 설명 

1. Amazon Kinesis Data Stream

실시간 데이터 스트리밍을 위한 서비스로, 데이터를 실시간으로 수집하고 처리할 수 있다. 대량의 데이터를

처리할 수 있는 강력한 스트리밍 플랫폼이다.

 

2. AWS Lambda

서버리스 컴퓨팅 서비스로, 코드를 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 리소스만 지불한다. 서버 관리 없이 코드 실

행이 가능하며 , 데이터 처리에 적합하다.

 

3. Amazon Kinesis Data Firehose

실시간 데이터 스트리밍 서비스로, 데이터를 실시간으로 수집하여 S3, Redshift, Elasticsearch와 같은 다른
AWS 서비스로 자동으로 전송할 수 있다.

 

4. AWS Glue

데이터 추출, 변환 및 적재(ETL)를 자동화하는 서비스로, 대규모 데이터를 분석하고 처리하는 데 유용하다.

배치 처리에 적합하지만 실시간 처리에도 활용될 수 있다. 

 

5. Amazon Kinesis Video Streams

비디오 데이터를 실시간으로 캡처하고 분석할 수 잇는 서비스로 , 주로 비디오 스트리밍 및 분석에 사용

된다.

 

6. Apache Flink용 Amazon Managed Service

실시간 데이터 스트리밍 분석을 지원하는 관리형 서비스로, Apache Flink를 상숑하여 복잡한 데이터 처리와

분석을 수행할 수 있다.

문제의 요구사항 분석하기

1. 민감한 데이터 저장 및 분석

2. AWS 리전 전체에서 S3 버킷 사용

3. 매일 수백만 개 객체 저장

4. 버전 관리가 비활성화된 S3 버킷 식별

5. 여러 S3 버킷 관리

요구사항과 관련된 AWS 서비스 생각하기

민감한 데이터 저장 및 분석

• Amazon S3
  Amazon S3는 안전하고 확장 가능한 객체 스토리지 서비스로,  민감한 데이터를 저장하기 위한
  암호화 기능과 데이터 보호 기능을 제공합니다. 기본적으로 저장된 데이터는 AES-256 암호화로
  보호되며, 버전 관리와 다중 리전 저장 기능으로 데이터 보안을 강화할 수 있다.

AWS 리전 전체에서 S3 버킷 사용

• Amazon S3 Cross-Region Replication 
  Amazon S3의 교차 리전 복제 기능을 사용하면 여러 리전에서 데이터를 복제 및 관리할 수 있다.
  이를 통해 리전 간 데이터 가용성을 보장하고 , 애플리케이션이 리전 전반에서 데이터를 사용
  할 수 있다.

매일 수백만 개 객체 저장 

• Amazon S3 Standard
  Amazon S3 Standard는 대규모 데이터 저장을 위해 설계된 스토리지 클래스이다. 수백만 개의 
  객체를 효율적으로 저장하고, 고성능을 제공하며, 높은 내구성과 가용성을 보장한다.

버전 관리가 비활성화된 S3 버킷 식별

• Amazon S3 Storage Lens
  S3 Storage Lens 는 여러 S3 버킷에 대한 사용 패턴과 보안 설정을 분석하는 서비스이다. 이를 
  통해 버전 관리가 활성화되지 않은 버킷을 식별할 수 있다.

여러 S3 버킷 관리

• AWS Organiztions & IAM Policies
  여러 S3 버킷에 대한 관리 및 접근 제어를 중앙에서 통합 관리할 수 있도록 AWS Organization 및
  IAM 정책을 활용할 수 있다. 이를 통해 리소스에 대한 통일된 보안 및 관리 정책을 적용할 수 있다.

위의 정보들을 토대로 정답 선택하기

A. 온디맨드 모드에서 Amazon Kinesis Data Stream의 데이터 스트림을 사용하여 클릭스트림 데이터
를 캡쳐합니다. AWS Lambda를 사용하여 실시간으로 데이터를 처리합니다.

• Amazon Kinesis Data Stream : 실시간 데이터 스트리밍을 지원하는 서비스로, 대규모 데이터를
  실시간으로 수집하고 처리할 수 있다. 클릭스트림 데이터를 캡처하는 데 적합하다.
• AWS Lambda : 서버리스 컴퓨팅 서비스로, 데이터가 수집될 때마다 자동으로 처리할 수 있다.
  실시간 데이터 처리에 적합하다. 

정답인 이유 : Amazon Kinesis Data Stream 를 사용하여 클릭스트림 데이터를 실시간으로 수집하고,

AWS Lambda를 통해 실시간으로 데이터를 처리한다. Kinesis Data Streams는 트래픽 변화에 적응할

수 있는 확장 가능한 솔루션을 제공하며, AWS Lambda는 서버리스 방식으로 데이터 처리 작업을 

자동으로 수행한다. 이러한 조합은 높은 확장성과 실시간 처리 능력을 제공하여 문제의 요구사항 충족

 

B. Amazon Kinesis Data Firehose를 사용하여 클릭스트림 데이터를 캡처합니다. AWS Glue 를 사용하여 

실시간으로 데이터를 처리합니다.

• Amazon Kinesis Data Firehose : 실시간 데이터 스트리밍 서비스를 제공하며, 데이터를 다른 
  AWS 서비스로 전송하거나 저장할 수 있다. 클릭스트림 데이터를 캡처하고 , Amazon S3, Redshift,
  Elasticsearch 등으로 전송할 수 있다.

정답이 아닌 이유 : Kinesis Data Firehose는 실시간 데이터 캡처에 적합하며 AWS Glue는 배치 처리에

적합하다. 실시간 데이터 처리에는 더 적합한 서비스가 있을 수 있다.

 

C. Amazon Kinesis Video Streams를 사용하여 클릭스트림 데이터를 캡처합니다. AWS Glue를사용하여

실시간으로 데이터를 처리합니다.

• Amazon Kinesis Video Streams: 비디오 스트리밍을 캡쳐하고 분석하는 서비스로, 클릭스트림
  데이터와 같은 비디오 데이터에 적합하다.
• AWS Glue : 데이터 변환 및 ETL 작업을 자동화하는 서비스이다. 실시간 데이터 처리보다는 
  배치 처리에 적합하다.

정답이 아닌 이유 : Kinesis Video Streams 는 비디오 데이터 캡쳐에 적합하며, 클릭스트림 데이터에는
적합하지 않다. AWS Glue는 실시간 데이터 처리보다는 배치 처리에 더 적합하다.

 

D. Apache Flink 용 Amazon Managed Service(이전의 Amaozn Kinesis Data Analytics)를 사용하여

클릭스트림 데이터를 캡처합니다. AWS Lambda를 사용하여 실시간으로 데이터를 처리합니다.

• Amazon Managed Service for Apache Flink : Apache Flink를 사용하여 실시간 스트리밍 데이터를
  분석하는 서비스로 , 복잡한 스트리밍 분석과 데이터 처리에 적합하다.
• AWS Lambda: 서버리스 컴퓨팅 서비스로, 실시간 데이터를 처리하는 데 적합하다.

정답이 아닌 이유 : 이 선택지는 클릭스트림 데이터 캡쳐 및 실시간 데이터 처리를 위한 좋은 조합이지
만 Amazon Managed Service for Apache Flink는 데이터 캡쳐보다는 분석 및 처리에 주로 사용됨

Lambda와의 조합은 다소 복잡할 수 있다.