정답 · 해설

해설

【핵심 용어】 ▸ AWS SDK 자동 체크섬 (CRC32, SHA256 등) — 업로드 시 자동 계산·검증. 별도 코드 0. 객체 메타데이터에 저장됨. 【정답 포인트】 ▸ 온프레↔S3 동일성 검증 = SDK 자동 체크섬. 직접 구현 불필요. 【오답 체크】 (B) Lambda 사후 검증 = 추가 인프라. (C)(D) Object Lock은 보존 정책이지 무결성 검증 아님.

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【핵심 용어】 ▸ EventBridge Scheduler DLQ — 실패한 이벤트 대상을 다른 큐/주제로 라우팅 → 분석 가능. 【정답 포인트】 ▸ 실패 이벤트 원인 분석 = DLQ에 저장 후 검사. 【오답 체크】 (B) Archive·Replay는 실패 분석보다는 재처리. (C) 재시도 줄이기는 원인 분석이 아님. (D) 최대 이벤트 수명 늘리기도 원인 분석 아님.

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【핵심 용어】 ▸ Glue Workflow — 여러 잡 병렬·순차. 동일 입력에서 분기 처리 + EventBridge 트리거 가능. 【정답 포인트】 ▸ 1TB → 3 DataFrame 병렬 + 자동 트리거 + 최소 유지 = Glue Workflow. 【오답 체크】 (A) Spark Streaming은 배치 시나리오에 과한 옵션. (B) Lambda는 1TB 데이터 처리 부적합. (D) Step Functions + Glue Workflow는 중복 오케스트레이션.

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【핵심 용어】 ▸ Amazon Managed Service for Apache Flink — KDS 스트림에 stateful·복잡 변환을 관리형 Flink로 수행. near real-time 표준. 【정답 포인트】 ▸ stateful 변환 + near real-time + 최소 운영 = Managed Flink. 【오답 체크】 (A) Glue ETL은 배치. (C) Lambda는 stateful 변환·체크포인트 부족. (D) EMR Spark는 클러스터 운영 부담.

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【핵심 용어】 ▸ S3 Bucket Policy + aws:SourceVpce/aws:SourceVpc Condition — VPC에서 출발한 트래픽만 허용. 【정답 포인트】 ▸ 'VPC 워크로드만 접근' = 버킷 정책 + VPC 조건. 【오답 체크】 (B) S3에 SG는 적용되지 않음. (C) IAM 정책 단독은 VPC 조건 표현 어려움(가능하나 정책 위치는 버킷이 더 적합). (D) NACL은 트래픽만 제어 — S3 객체 접근 제어 도구 아님.

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【핵심 용어】 ▸ Glue Data Quality + Anomaly Detection — 알려진 룰 + ML 기반 이상 탐지를 동시 적용. Glue 잡 안에 변환으로 포함. 【정답 포인트】 ▸ 알려진 룰 + 자동 이상 탐지 + 최소 운영 = Glue Data Quality. 【오답 체크】 (B) 오픈소스 도입은 직접 운영 부담. (C) DataBrew 프로파일은 관찰 도구 — 자동 이상 탐지 약함. (D) SQL 룰만으론 이상 탐지 한계.

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【핵심 용어】 ▸ Iceberg Table Compaction — 작은 파일을 큰 파일로 병합 → 메타데이터·스캔 효율↑. 【정답 포인트】 ▸ 실시간 테이블이 작은 파일 다수로 느림 = 컴팩션 적용. 즉시 성능 회복. 【오답 체크】 (A)(B) 스냅샷 만료/아카이브는 메타데이터 정리 — 작은 파일 문제 직접 해결 X. (C) 미참조 객체 삭제도 정리 — 성능 직접 향상 X.

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【핵심 용어】 ▸ Apache Parquet + 일별 파티션 + Predicate Pushdown — 컬럼 선택·날짜 필터를 디스크 단계에서 차단. Athena 표준 최적화. ▸ 일별 단일 파일 — 작은 파일 오버헤드 없음. 【정답 포인트】 ▸ 컬럼 일부 + 일별 쿼리 = Parquet + 파티션 + predicate pushdown. 【오답 체크】 (A) ORC도 가능하지만 단일 Parquet 파일이 더 직접적. (B) JSON은 행 기반. (C) Avro도 행 기반.

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【핵심 용어】 ▸ S3 Lifecycle Expiration Rule — 객체 나이 기반 자동 영구 삭제. 추가 인프라 0. 【정답 포인트】 ▸ 7년 후 영구 삭제 = Lifecycle expiration. Versioning 없으면 영구 삭제. 【오답 체크】 (B) Athena는 쿼리 도구 — 객체 삭제 도구 아님. (C) Glacier 이동은 보관이지 삭제 아님. (D) Object Lock은 삭제 방지 — 시나리오 반대.

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【핵심 용어】 ▸ Redshift Datashare GRANT — 같은 계정 외부 컨슈머 = 'NAMESPACE' 단위 부여. 다른 계정은 ACCOUNT/NAMESPACE 단위. ▸ 두 namespace에 부여하려면 두 GRANT 명령. 【정답 포인트】 ▸ 두 데이터 엔지니어링 팀 = 두 namespace에 별도 GRANT. 【오답 체크】 (A)(B) AND 절 결합은 표준 문법 아님. (C) ACCOUNT 단위로 두 번은 다른 계정에 사용 — 시나리오는 namespace 단위.

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【핵심 용어】 ▸ DynamoDB Streams + TTL + Lambda → Glacier Deep Archive — TTL 만료 시 Stream 이벤트 → Lambda가 Deep Archive에 직접 적재 → 5년 후 라이프사이클 삭제. 【정답 포인트】 ▸ 1년 보존 → 5년 아카이브 → 삭제 + 최소 운영 = TTL + Streams + Lambda + Deep Archive + S3 Lifecycle. 【오답 체크】 (A) Lambda 직접 타임스탬프 검사는 RCU 소비 많음. (B) Glacier Flexible은 5년 아카이브엔 비싸 — Deep Archive가 정답. (C) Lambda 직접 일일 검사 + 삭제 자체 구현 = 운영 부담.

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【핵심 용어】 ▸ S3 Versioning이 켜진 버킷의 라이프사이클 — current/noncurrent 두 종류 모두 명시 삭제 필요. 'expire'는 delete marker만 추가하므로 객체 수가 늘어남. 【정답 포인트】 ▸ 버전 객체까지 영구 삭제 = noncurrent + expired versions에 대한 추가 라이프사이클 룰. 【오답 체크】 (A) Versioning 비활성은 기존 버전 자동 삭제 안 함. (B) Lambda는 가능하지만 라이프사이클이 표준. (C) Suspend도 기존 버전 자동 삭제 안 함.

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【핵심 용어】 ▸ DataBrew Profile + Completeness + Numeric Range — GUI로 룰 정의 + 자동 플래그. 【정답 포인트】 ▸ 타임스탬프 누락(완전성) + 온도 범위 = DataBrew의 두 룰. 코드 0. 【오답 체크】 (B) Glue Data Quality + ML도 가능하지만 단순 룰엔 DataBrew가 더 가벼움. (C) Lambda + 카탈로그는 직접 구현. (D) DynamicFrame + SageMaker Wrangler는 ML용 — 단순 검증엔 과함.

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【핵심 용어】 ▸ AWS Data Exchange — 서드파티 데이터셋 구독. API 또는 S3 자동 적재. 통합 노력 최소. 【정답 포인트】 ▸ 추천 시스템 외부 데이터 + 최소 노력 = Data Exchange API. 【오답 체크】 (B) DataSync는 파일 전송. (C) Git 리포지토리 데이터 통합은 표준 데이터 마켓플레이스가 아님. (D) ECR은 컨테이너 이미지.

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【핵심 용어】 ▸ S3 Glacier Instant Retrieval — ms 검색 가능 + Standard 대비 비용 절감. 가끔 접근하는 데이터에 적합. ▸ 7년 보존 + 즉시 접근 가능. 【정답 포인트】 ▸ 1주 후 거의 안 봄 + 즉시 접근 가능 + 비용 절감 = Glacier Instant Retrieval. 【오답 체크】 (A) Deep Archive는 검색 12시간 — '즉시 접근' 위반. (B) Intelligent-Tiering은 자동이지만 패턴 명확하면 IR이 더 비용 효율. (D) Lambda 일일 삭제는 운영 부담.

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【핵심 용어】 ▸ CloudWatch Logs Data Protection Policy — 로그 그룹에 PII 자동 마스킹 정책 부착. Glue 잡 변경 없이 적용. 【정답 포인트】 ▸ 로그 그룹 PII 마스킹 = Data Protection Policy. 표준 패턴. 【오답 체크】 (A) Glue 보안 구성은 잡 자체 보안. (C) Macie는 S3 대상. (D) Glue 안에서 직접 마스킹은 코드 부담.

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【핵심 용어】 ▸ RDS Security Group — DB 인바운드에 EC2 IP/SG 허용 필요. 같은 서브넷이라도 SG 허용 없으면 차단. 【정답 포인트】 ▸ EC2 → RDS JDBC = DB SG에 EC2 SG 인바운드 허용. 【오답 체크】 (A) IAM role은 RDS 자체 인증과 다른 영역. (B) ec2_authorized_hosts는 표준 파라미터 아님. (D) Data API는 일부 엔진 한정 + JDBC 시나리오와 다름.

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【핵심 용어】 ▸ Kinesis Data Streams + Firehose → S3 — 스트림 인입 + 자동 적재 + 변환·버퍼링·재시도 내장. 【정답 포인트】 ▸ 클릭스트림 + S3 분석 + 최소 유지 = KDS + Firehose. 【오답 체크】 (A) Firehose 직접 Redshift는 분석 시나리오와 매핑 가능하지만 S3 분석 시나리오엔 KDS+Firehose+S3가 더 직접적. (B) EC2 에이전트는 운영 부담. (D) MSK + RDS는 무거운 인프라.

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【핵심 용어】 ▸ Glue Data Quality Custom Rule — 여러 컬럼 비교 가능(date1 < date2 < date3). 실패 행을 다른 S3에 분리. 【정답 포인트】 ▸ 다중 날짜 비교 룰 + 실패 분리 + 비용 효율 = Glue Data Quality 커스텀 룰. 【오답 체크】 (A) DataBrew DATEDIFF는 가능하지만 커스텀 룰이 더 직접. (B) Athena 직접 비교는 ETL이 아님. (D) 크롤러 + 필터는 데이터 정제·격리 표준 도구 아님.

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【핵심 용어】 ▸ DynamoDB Provisioned Capacity — 4,000 WCU + 6,500 RCU 같은 높은 동시성 처리. ms 응답. 【정답 포인트】 ▸ 초당 4K+ 쓰기 + 6.5K+ 읽기 + 특정 키 조회 = DynamoDB. 【오답 체크】 (A) Redshift는 OLAP — 초고동시 OLTP 부적합. (B) S3 + Spectrum도 동시성 한계. (C) Redshift JDBC는 동시성 한계.