정답 · 해설

해설

【핵심 용어】 ▸ QuickSight 계산 필드 위치 — 데이터셋(공유·SPICE 적재 시 미리 계산), 분석(분석별), 시각(시각별). 【정답 포인트】 ▸ SPICE에 미리 계산된 결과로 적재 + 모든 시각·분석에서 일관 = 데이터셋 레벨 계산 필드. 【오답 체크】 (B)(C) 분석/시각 레벨은 SPICE에 미리 계산되지 않음. (D) 대시보드는 시각화 레이아웃이지 계산 정의 위치 아님.

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【핵심 용어】 ▸ Athena Federated Query — Redshift, Teradata, BigQuery 등 다양한 소스를 SQL로 통합 쿼리. Iceberg 테이블에 MERGE 가능. 【정답 포인트】 ▸ 여러 DW 통합 + 최소 운영 = Athena Federated. 단일 SQL로 join + Iceberg MERGE. 【오답 체크】 (A) Glue 네이티브 커넥터로도 가능하나 코드 양 많음. (C) EMR PySpark = 클러스터 + 코드 부담. (D) AppFlow → S3 → Athena = 다단계 파이프라인.

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【핵심 용어】 ▸ IRSA (IAM Roles for Service Accounts) — EKS 파드의 서비스 계정에 IAM role 매핑. 자격 정보 임베드 0. 【정답 포인트】 ▸ 컨테이너에 자격 정보 없이 DynamoDB 접근 = IRSA. 보안 표준. 【오답 체크】 (A) S3 자격 저장은 누출 위험. (C) 환경 변수 access key = 평문 노출. (D) Kubernetes secrets도 평문 동일 — IRSA가 정석.

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【핵심 용어】 ▸ AWS Direct Connect — 온프레와 AWS 간 전용 회선. 인터넷 미경유. ▸ AWS Secrets Manager — 서비스 계정 자격 안전 저장 + 자동 회전. 【정답 포인트】 ▸ 인터넷 미사용 보안 연결 + 자격 관리 = Direct Connect + Secrets Manager. 【오답 체크】 (A) AMI/ECS는 시나리오와 동떨어짐. (C)(D) presigned URL은 단발성 접근 — 데이터 파이프라인 운영 패턴 아님.

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【핵심 용어】 ▸ Glue S3 Event Crawler — S3 이벤트(SQS) 기반 증분 크롤. 변경된 객체만 카탈로그 갱신. ▸ 시간 기반 + 이벤트 기반을 모두 활용해 누락 방지. 【정답 포인트】 ▸ A(SQS 이벤트 기반 크롤러) + B(보조 시간 스케줄) = 이벤트 누락 시에도 일관성 보장. 【오답 체크】 (C) Lambda 직접 카탈로그 갱신 = 직접 구현 부담. (D) 수동 시작 = 자동화 위반. (E) Step Functions는 추가 컴포넌트.

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【핵심 용어】 ▸ Glue Data Quality Actions + EventBridge — 품질 룰 위반 시 EventBridge 이벤트 발행 → SNS로 알림. 【정답 포인트】 ▸ 데이터 완전성 검증 + EventBridge → SNS = Glue Data Quality Actions. 추가 인프라 0. 【오답 체크】 (A) Airflow는 운영 부담. (B) EMR Spark는 무거움. (D) Lambda 직접 검증은 룰·연결 직접 관리.

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【핵심 용어】 ▸ Redshift Dynamic Data Masking (DDM) — 데이터베이스 role + 마스킹 정책으로 PII 컬럼 동적 마스킹. 같은 테이블, 사용자별 다른 뷰. 【정답 포인트】 ▸ 같은 테이블 + 팀별 다른 마스킹 + 최소 운영 = role + 마스킹 정책. 【오답 체크】 (A) 클러스터 분리·중복은 비용 부담. (B) 뷰 분리는 행/열별 매번 만들어야 — 운영 부담. (D) S3 + Lake Formation은 가능하지만 Redshift 그대로 두면 DDM이 가장 가벼움.

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【핵심 용어】 ▸ MSK Storage Auto-Scaling — 브로커 EBS 스토리지 자동 확장. RootDiskUsed 알람 시 1차 조치. 【정답 포인트】 ▸ 브로커 디스크 사용량 증가 + 자동 확장 = 스토리지 확장 + auto-scaling 정책. 인스턴스 교체 없이 해결. 【오답 체크】 (B) ZooKeeper는 메타데이터 — 토픽 데이터 저장 X. (C) 인스턴스 타입 변경은 영향 큼 + 디스크 문제와 직접 무관. (D) Target Volume 파라미터는 표준 옵션 아님.

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【핵심 용어】 ▸ Glue Crawler Classifiers — 파일 포맷(CSV·JSON·Avro·Parquet 등) 자동 감지·기록. 표준 + 커스텀 분류기 지원. 【정답 포인트】 ▸ 메타데이터에 데이터 포맷 자동 포함 = 분류기 사용. 별도 작업 0. 【오답 체크】 (A) 데이터 스튜어드 수동 검수는 운영 부담. (C) Macie는 PII 탐지 — 메타데이터 카탈로그 도구 아님. (D) 직접 스크립트는 운영 부담.

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【핵심 용어】 ▸ Glue DataBrew Custom Data Quality Rules — 표준 룰 외에 회사 정책 맞춤 룰 추가. 데이터셋 간 재사용. 【정답 포인트】 ▸ 회사 정의 PII 카테고리 = 커스텀 룰 작성 + 여러 데이터셋 적용. 【오답 체크】 (A) 수동 검토 = 비현실적. (C) 외부 Python 호출은 직접 구현·유지 부담. (D) 정규식 ETL 직접 구현은 가능하지만 DataBrew 룰이 더 통합적.

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【핵심 용어】 ▸ Glue Data Quality DQDL — 데이터 품질 룰을 코드로 정의. 빈 파일·필수 필드 누락 검사 후 잡 결과 분기. 【정답 포인트】 ▸ 신규 파일이 유효할 때만 덮어쓰기 = ETL 잡에 DQDL 룰 + 통과 시에만 출력. 【오답 체크】 (A) Lambda 검사 + 채우기는 직접 구현 부담. (C) 빈 값 채우기는 데이터 무결성 훼손. (D) Athena 사후 처리는 흐름 어색.

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【핵심 용어】 ▸ S3 Storage Lens 대시보드 — 미완료 멀티파트 업로드, 오래된 객체 버전, 비용 최적화 인사이트 제공. 추가 셋업 0. 【정답 포인트】 ▸ 미완료 멀티파트 + 구버전 정보 + 최소 운영 = Storage Lens 대시보드. 【오답 체크】 (A) AWS CLI 스크립트는 직접 구현 부담. (B) S3 Inventory는 객체 메타데이터 리포트 — 미완료 업로드 정보 한정. (D) 사용 리포트는 비용·요청 단위.

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【핵심 용어】 ▸ Firehose Format Conversion — JSON 입력 → Parquet 변환 + S3 적재. 신규 데이터에 즉시 적용. ▸ Glue ETL — 기존 JSON 파일을 Parquet로 일괄 변환 + Athena 파티션 등록. 【정답 포인트】 ▸ Firehose 출력을 Parquet로 변경(신규) + Glue ETL로 기존 데이터 변환 + ALTER TABLE ADD PARTITION = 파이프라인 재구축 없이 비용 절감. 【오답 체크】 (B) EMR + 매일 ALTER LOCATION은 운영 부담. (C) Flink 추가 = 새 파이프라인 구축. (D) Lambda + 병렬 Glue ETL은 복잡.

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【핵심 용어】 ▸ DynamoDB TTL — 항목별 만료 타임스탬프. AWS가 백그라운드에서 자동 삭제. 일반 작업에 영향 0. 【정답 포인트】 ▸ 1개월 자동 삭제 + 운영 0 = TTL. 추가 Lambda·스케줄 불필요. 【오답 체크】 (B)(D) Lambda 스캔 + 삭제는 RCU/WCU 소비 + 운영 부담. (C) Stream 트리거로 자기 삭제는 의미 없음(이미 만료된 시점에서 삭제).

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【핵심 용어】 ▸ QuickSight 서비스 role 권한 — S3 버킷 + KMS 키 둘 다 명시적 접근 권한 필요. 【정답 포인트】 ▸ B(S3 버킷 자원 추가) + E(KMS 키 자원 추가) = QuickSight role이 데이터 + 복호화 키 둘 다 접근. 【오답 체크】 (A) 기존 키 '사용'으로는 부족 — 자원 등록 필수. (C) RAM은 리소스 공유 — QuickSight 권한 등록과 다름. (D) IAM 정책 추가는 부분적 — QuickSight 자원 명세도 함께 필요.

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【핵심 용어】 ▸ Glue + Lambda(S3 이벤트) + Athena + QuickSight — 비용 효율적 서버리스 분석 스택. 압축 5KB 작은 파일 다수에도 적합. 【정답 포인트】 ▸ S3 도착 → Lambda → Glue → Athena → QuickSight = 모두 서버리스. 비용 최소. 【오답 체크】 (A) EMR + OpenSearch + Hive = 인프라 비용 큼. (B) Provisioned EMR도 비용 부담. (C) Spectrum + Glue + OpenSearch Dashboards = Spectrum 클러스터 비용.

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【핵심 용어】 ▸ AWS DataSync EFS-to-EFS — 리전 간 EFS 파일을 단일 데이터셋으로 모음. 데이터 사이언스팀 리전에 집결. 【정답 포인트】 ▸ 다중 리전 EFS → 단일 리전 EFS + Lambda 처리 = DataSync로 데이터 집결. Lambda는 같은 리전 EFS 마운트. 【오답 체크】 (A) VPC 피어링 + 리전 간 EFS 마운트는 복잡 + 지연 큼. (B) EFS 리전 간 복제는 가능하지만 DataSync보다 유연성 떨어짐. (C) 리전마다 Lambda 분산 = 결과 집결 추가 단계.

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【핵심 용어】 ▸ AWS Certificate Manager (ACM) — 무료 SSL/TLS 인증서 발급·자동 갱신·자동 배포 (ELB·CloudFront 등). 【정답 포인트】 ▸ 인증서 자동 갱신·배포 + 최소 운영 = ACM. 직접 자체 인증서 관리 불필요. 【오답 체크】 (A) 자체 관리 인증서 = 갱신 직접. (C) Secrets Manager는 비밀 회전이지 인증서 발급 도구 아님. (D) ECS Service Connect는 서비스 메시 — 인증서 갱신 도구 아님.

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【핵심 용어】 ▸ Glue DataBrew — PII 마스킹 변환을 GUI 레시피로 정의. ▸ IAM — PII 데이터 단계별 접근 제어. 【정답 포인트】 ▸ A(DataBrew로 PII 마스킹) + D(IAM으로 권한 관리) = 마스킹 + 접근 제어 결합. 최소 유지. 【오답 체크】 (B) GuardDuty는 위협 탐지 — 마스킹 도구 아님. (C) Macie는 PII 발견은 가능하지만 마스킹·암호화 자체는 아님. (E) 커스텀 스크립트 = 직접 구현 부담.

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【핵심 용어】 ▸ EMR Security Configuration — 단일 보안 구성에 at-rest(KMS), in-transit(PEM 인증서), 디스크 암호화 등 모두 정의 후 클러스터 생성 시 적용. 【정답 포인트】 ▸ 단일 EMR Security Configuration에 KMS 키(at-rest) + PEM(in-transit) 모두 지정 → 클러스터 생성 시 사용. 두 개의 보안 구성을 분리할 필요 없음. 【오답 체크】 (A) 두 보안 구성 분리는 비표준 — EMR은 단일 보안 구성만 클러스터에 부착. (B) KMS 키를 '로컬 디스크 암호화'로 지정 = 다른 영역. S3 데이터 at-rest는 KMS 별도 항목. (D) '클러스터 생성 후 부착'은 EMR 보안 구성 적용 시점이 잘못됨 — 생성 시점에 지정.