정답 · 해설

해설

【핵심 용어】 ▸ Redshift Query Editor v2 — 콘솔에서 저장 프로시저 실행 스케줄링 직접 지정. 추가 인프라 0. 【정답 포인트】 ▸ '일일 실행 + 비용 효율' = Query Editor v2 스케줄. Lambda/EC2/Glue 인프라 운영 부담 제거. 【오답 체크】 (A) Lambda + cron = 직접 코드·트리거 관리. (B) EC2 Spot은 비용 변동 + 관리 부담. (D) Glue Python shell도 가능하지만 Redshift 네이티브가 더 간단.

해설

【핵심 용어】 ▸ Athena + QuickSight SPICE — Athena로 S3 데이터 쿼리 + SPICE에 캐시. 다수 사용자 대시보드에 비용 효율적. 【정답 포인트】 ▸ B(Athena 쿼리) + E(SPICE 캐시 + 일일 새로고침) — 수백 사용자가 같은 데이터를 반복 조회해도 SPICE 인메모리에서 응답. Athena 호출은 일일 1회. 【오답 체크】 (A) Redshift = 인프라 비용. (C) S3 Analytics는 스토리지 분석 도구이지 BI 쿼리 엔진 아님. (D) Direct SQL Query는 매 요청 Athena 비용 발생.

해설

【핵심 용어】 ▸ Apache Airflow (오픈소스) — 온프레/클라우드 동일 코드 실행. AWS에선 MWAA로 관리형 제공. 【정답 포인트】 ▸ 하이브리드 + 이식성 + 오픈소스 = Airflow / MWAA. DAG 코드 그대로 어느 환경이든 실행. 【오답 체크】 (A) Data Exchange는 데이터 마켓. (B) SWF는 AWS 독점. (D) Glue도 AWS 독점.

해설

【핵심 용어】 ▸ Amazon DynamoDB + Global Tables — 단일 자릿수 ms + 글로벌 멀티 리전 + 완전 관리형 NoSQL OLTP. 【정답 포인트】 ▸ 고처리 OLTP + ms 응답 + 글로벌 가용성 + 최소 운영 = DynamoDB Global Tables. 【오답 체크】 (A) Keyspaces도 관리형이지만 글로벌 멀티 리전 활성-활성은 DynamoDB가 더 성숙. (B) DocumentDB는 멀티 AZ만(글로벌은 글로벌 클러스터로 한정). (D) Timestream은 시계열 — OLTP 아님.

해설

【핵심 용어】 ▸ EventBridge → Lambda 호출 = (1) EventBridge가 사용하는 IAM role의 lambda:InvokeFunction 권한 + (2) Lambda 리소스 기반 정책에 EventBridge 허용. 【정답 포인트】 ▸ AccessDenied = 두 가지 권한 모두 점검. 양쪽 정책이 정상이어야 호출 성공. 【오답 체크】 (A) 트러스트 정책은 다른 시나리오. (C) 서브넷은 권한 문제와 무관. (D) 스키마는 검증 단계지 권한 문제가 아님.

해설

【핵심 용어】 ▸ DSSE-KMS (Dual-layer Server-Side Encryption with KMS) — S3가 객체를 두 번 암호화(서로 다른 KMS 키 가능). FIPS 등 강한 규제 준수. 【정답 포인트】 ▸ '서버 측 두 겹 암호화' = DSSE-KMS. S3 네이티브 — Lambda에서 직접 두 번 암호화 구현 불필요. 【오답 체크】 (A) SSE-KMS + S3 Encryption Client = 클라이언트 암호화 추가지만 운영 복잡. (C) SSE-C = 클라이언트가 키 관리 — 운영 부담. (D) SSE-KMS 단독은 한 겹.

해설

【핵심 용어】 ▸ Athena Provisioned Capacity — 워크그룹에 DPU(Data Processing Units) 예약. 큐잉 회피, 즉시 실행 보장. 【정답 포인트】 ▸ 큐 회피 = Provisioned Capacity. 동시성·예측 가능한 처리량 확보. 【오답 체크】 (A) 결과 한도는 큐잉과 무관. (C) Federated Query는 데이터 소스 통합. (D) 'workgroup 사용자 허용'은 권한 문제이지 큐잉 해결 아님.

해설

【핵심 용어】 ▸ Glue Job Bookmark — 마지막 처리 상태를 commit해야 다음 실행에서 신규만 처리. job.commit() 호출 필수. 【정답 포인트】 ▸ 잡이 성공해도 commit 없으면 책갈피 갱신 안 됨 → 매번 처음부터. PySpark 잡 끝에 job.commit() 추가. 【오답 체크】 (A) GetObjectAcl 권한은 책갈피 동작 필수 권한이 아님. (B) 동시성 1은 책갈피 안전 동작 조건이지 재처리 원인 아님. (C) 버전은 책갈피 자체 동작과 무관.

해설

【핵심 용어】 ▸ Amazon MWAA — Python·Bash 등 다양한 오퍼레이터 지원하는 관리형 Airflow. 서드파티 도구 코드를 DAG로 그대로 가져갈 수 있음. 【정답 포인트】 ▸ 서버 관리 X + Python/Bash 그대로 + 코드 리팩토링 X = MWAA. BashOperator·PythonOperator 그대로 사용. 【오답 체크】 (A) Lambda는 15분 한도 + Bash 직접 실행 어려움. (C) Step Functions는 상태 머신 모델 — 기존 Airflow 코드 리팩토링 필요. (D) Glue는 Spark/Python — 일반 Bash 스크립트 오케스트레이션 도구가 아님.

해설

【핵심 용어】 ▸ DMS Full Load + CDC — 초기 전체 로드 + 변경 데이터 캡처를 지속 복제. 최소 개발. 【정답 포인트】 ▸ 잦은 업데이트 + near real-time + 최소 개발 + Direct Connect 보유 = DMS Full + CDC 작업이 표준. 【오답 체크】 (A) Glue 스케줄 ETL은 near real-time 어려움. (C) AppFlow SDK 커스텀 커넥터 = 개발 부담. (D) DataSync는 파일 전송이지 트랜잭션 DB CDC 아님.

해설

【핵심 용어】 ▸ Athena + Apache Iceberg — Athena가 Iceberg 테이블 ACID 트랜잭션·파티셔닝·시간 여행 지원. 서버리스. 【정답 포인트】 ▸ 서버리스 + 파티션 + ACID + 비용 효율 = Athena (Iceberg 테이블). 【오답 체크】 (A) S3 Select는 단일 객체 + ACID 부재. (B) Spectrum은 Redshift 클러스터 비용 발생 + 서버리스 아님. (D) EMR은 클러스터 비용.

해설

【핵심 용어】 ▸ DMS 복제 인스턴스 — 타깃 계정/리전에 두는 것이 표준. 양쪽 엔드포인트는 source/target 계정에 정의. 【정답 포인트】 ▸ Account_B의 eu-west-1(타깃 리전)에 복제 인스턴스 = 표준 패턴. 타깃 가까이 두면 적재 효율 + Redshift 동일 리전. 【오답 체크】 (B) 타깃 계정의 소스 리전은 어색. (C) 새 계정에 두면 권한 복잡. (D) 소스 계정에 두면 타깃 적재 비용·지연 증가.

해설

【핵심 용어】 ▸ Redshift COPY + Manifest File — 여러 S3 위치 파일 목록을 단일 매니페스트로 묶어 한 번의 COPY로 병렬 적재. 클러스터 슬라이스 활용 극대화. 【정답 포인트】 ▸ 여러 폴더 파일을 한 번에 병렬 적재 + 추가 비용 X = 매니페스트 파일 + 단일 COPY. 【오답 체크】 (A) 다중 COPY는 병렬화 비효율(트랜잭션 오버헤드). (B) EMR + HDFS는 추가 비용·복잡. (C) Aurora 경유는 추가 인프라.

해설

【핵심 용어】 ▸ Firehose Data Transformation (Lambda) — 도착 레코드를 Lambda로 변환(예: CSV → JSON). ▸ Firehose Format Conversion — JSON 입력을 Parquet/ORC로 변환해 S3 적재. 【정답 포인트】 ▸ CSV → JSON은 Lambda, JSON → Parquet은 Firehose 내장 변환 = 둘을 결합한 D가 정답. 【오답 체크】 (A) Lambda로 Parquet 직접 작성 = 직접 구현 부담. (B) Firehose는 CSV → JSON 직접 변환 미지원(Lambda 필요). (C) Lambda 안에서 둘 다 처리 = 직접 구현 부담.

해설

【핵심 용어】 ▸ AWS Transfer Family Security Policy — 서버에 적용되는 TLS/SSH 프로토콜 버전·암호 슈트 정책. 【정답 포인트】 ▸ TLS 1.2 강제 = 서버의 보안 정책을 최소 TLS 1.2 이상으로 설정. 【오답 체크】 (A) SSH 키 = SFTP용. TLS 버전과 무관. (B) SG는 포트/IP 제어 — 프로토콜 버전 강제 안 됨. (D) SSL 인증서 설치 ≠ TLS 버전 강제.

해설

【핵심 용어】 ▸ Amazon MSK Serverless — 클러스터 프로비저닝/관리 없이 Kafka API 사용. Kafka 코드 그대로(replatform). 【정답 포인트】 ▸ 기존 Kafka 코드 유지(replatform) + 최소 관리 = MSK Serverless. 브로커·zookeeper 운영 0. 【오답 체크】 (A) KDS는 Kafka API 호환 X — refactor 필요. (B) MSK provisioned는 클러스터 사이즈/패치 관리 부담. (C) Firehose는 Kafka 호환 X.

해설

【핵심 용어】 ▸ Glue Job Bookmarks — 처리한 파일·파티션을 잡 단위로 추적해 다음 실행에 신규만 처리. 【정답 포인트】 ▸ 증분 처리 = Job Bookmarks. 압축 파일도 동일하게 동작. 【오답 체크】 (A) Workflows는 오케스트레이션 — 증분 추적 자체 아님. (B) Triggers는 시작 조건. (D) Classifiers는 스키마 분류기.

해설

【핵심 용어】 ▸ KDS PutRecord 재시도 → 중복 인입 가능. 정확히 1회 처리는 컨슈머/소스 양측의 멱등성 설계로 보장. ▸ 레코드에 고유 ID 임베드 → 컨슈머가 중복 제거. 【정답 포인트】 ▸ 소스에서 unique ID 부여 → 컨슈머가 ID로 dedup = 엔드 투 엔드 정확히 1회 보장의 표준 패턴. 【오답 체크】 (B) Flink 체크포인트만으론 KDS 재시도 인입 중복은 못 막음. (C) '소스에서 중복 인입 안 되게' 는 네트워크 장애가 있는 한 불가능. (D) 엔진 교체는 과도.

해설

【핵심 용어】 ▸ S3 Versioning — 같은 키의 객체를 여러 버전으로 보관. 의도치 않은 삭제는 'delete marker'만 추가하고 이전 버전은 남음. 【정답 포인트】 ▸ 의도치 않은 삭제 방지 + 최소 운영 = Versioning. 추가 인프라 0, 활성화만으로 즉시 보호. 【오답 체크】 (A) 수동 백업 = 운영 부담. (C) CRR/SRR도 가능하지만 비용·복제 관리 부담 큼. (D) Glacier 아카이브는 접근성/비용 측면 다른 목적.

해설

【핵심 용어】 ▸ Amazon Managed Service for Apache Flink — KDS 스트림에서 윈도 집계·이상 탐지(RANDOM_CUT_FOREST 등) 실시간 수행. 【정답 포인트】 ▸ 초당 수천 건 + 즉시 이상 탐지 = KDS + Flink. 1분 폴링/람다 폴링 대비 지연 최소. 【오답 체크】 (A) 1분 폴링 = 1분 지연. (C) DAX + 폴링도 지연 발생. (D) Database Activity Streams는 감사 스트림이지 메트릭 분석용 아님.