정답 · 해설

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【핵심 용어】 ▸ DynamoDB 삭제 보호(Deletion Protection): 테이블 삭제 API 호출 차단(단, UpdateTable/DescribeTable 등은 허용) ▸ PITR(Point-in-Time Recovery): 최근 35일 내 임의의 시점으로 테이블 복구(자동 백업) ▸ CloudFormation 종료 보호: CloudFormation 스택 삭제 차단(API 직접 삭제는 막지 못함) 【정답 포인트】 ▸ 정답 BC: ▸ (B) 삭제 보호: DynamoDB DeleteTable API 호출 직접 차단(가장 근본적인 방지) ▸ (C) PITR: 삭제 보호가 우회된 경우(또는 실제 삭제 발생) → 35일 이내 복구 가능 ▸ 이 두 가지 조합: "삭제 차단" + "백업으로 복구" 전략 【오답 체크】 ▸ (A) CloudFormation 종료 보호: Lambda가 DynamoDB API 직접 호출(CloudFormation 스택 삭제 아님) → 효과 없음 ▸ (D) 일일 백업: PITR보다 회복 시간 지연(복구 해당일까지만 가능, 시간 단위 미지원) ▸ (E) S3 내보내기: 매일 실행 → 최대 24시간 데이터 손실 가능 【시험 포인트】 ▸ DynamoDB 삭제 보호 활성화 효과 ▸ PITR(Point-in-Time Recovery) 기능 및 회복 범위(35일) ▸ CloudFormation 종료 보호의 한계(API 직접 호출 차단 안 됨) ▸ 삭제 방지 vs 데이터 복구 전략

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【핵심 용어】 ▸ CloudFormation 리소스 의존성, DependsOn 속성, 리소스 생성 순서, 사용자 정의 리소스 / 【정답 포인트】 ▸ DependsOn 속성은 CloudFormation에서 리소스 간의 명시적 의존 관계를 정의합니다. 사용자 정의 리소스에 DependsOn을 추가하면 EC2 인스턴스가 완전히 생성된 후에만 Lambda 함수가 실행되도록 보장합니다. CloudFormation은 자동으로 속성 참조(GetAtt)를 통한 암묵적 의존성은 감지하지만, 리소스 동작이 다른 리소스의 물리적 존재에 의존할 때는 명시적 의존성이 필요합니다. / 【오답 체크】 ▸ (B) 서비스 토큰이 이미 유효하다면 이 옵션은 실행 순서 문제를 해결하지 못합니다. (C) cfn-response 모듈은 응답 신호 전송용이며 실행 순서와 무관합니다. (D) Fn::If는 조건부 로직을 처리하지만 순서 강제를 보장하지 않습니다. / 【시험 포인트】 ▸ CloudFormation 의존성 관리는 SOA 시험의 핵심 주제입니다. 리소스 간 명시적 순서 제어의 중요성을 이해하고, 언제 DependsOn을 사용할지 판단할 수 있어야 합니다.

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【핵심 용어】 ▸ RDS 자동 백업, STORAGE_FULL 상태, 백업 보존 기간, 저장소 공간 / 【정답 포인트】 ▸ RDS 백업이 실패하는 주요 원인 중 하나는 DB 인스턴스의 저장소가 가득 찬 상태(STORAGE_FULL)입니다. 이 상태에서는 새로운 데이터를 쓸 수 없으므로 백업도 수행될 수 없습니다. RDS는 저장소 문제 상황에서 백업 프로세스를 진행할 수 없는 안전 메커니즘을 가지고 있습니다. / 【오답 체크】 ▸ (A) RDS 백업은 S3 버킷이 아닌 RDS 내부 저장소를 사용합니다. (C) Multi-AZ 구성은 백업 생성에 필수 요구사항이 아닙니다. (D) 7일 보존 기간도 백업을 생성하기에 충분합니다. / 【시험 포인트】 ▸ RDS 백업 실패 원인을 파악하는 것은 중요한 운영 기술입니다. 저장소 상태 모니터링과 CloudWatch 메트릭 확인의 필요성을 이해해야 합니다.

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【핵심 용어】 ▸ AWS Config 관리형 규칙, 자동 수정, Systems Manager Automation Runbook, 규정 준수 모니터링 / 【정답 포인트】 ▸ AWS Config는 자동으로 리소스 규정 준수를 평가하고 자동 수정을 수행할 수 있습니다. Config 규칙이 비규정 리소스를 감지하면 Systems Manager Automation Runbook을 사용하여 자동으로 인스턴스를 종료할 수 있습니다. 이것은 가장 확장 가능하고 관리 효율적인 솔루션입니다. / 【오답 체크】 ▸ (B) DynamoDB 글로벌 테이블은 필요한 기능을 제공하지 않으며 복잡합니다. (C) CloudWatch는 메트릭 기반 모니터링만 가능하며 규정 준수 정책 집행에 부적합합니다. (D) Inspector는 보안 검사용이며 AMI 규정 준수 검증 용도로는 적절하지 않습니다. / 【시험 포인트】 ▸ 자동화된 규정 준수 관리는 SysOps 역할의 핵심입니다. AWS Config를 통한 자동 수정 메커니즘을 이해하고 적절한 서비스 조합을 선택할 수 있어야 합니다.

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【핵심 용어】 ▸ Aurora 읽기 전용 복제본, 읽기 쓰기 분리, DB 클러스터 확장, 연결 문자열 라우팅 / 【정답 포인트】 ▸ 보고서는 읽기만 필요하므로 읽기 전용 복제본으로 라우팅하면 쓰기 인스턴스의 부하를 줄일 수 있습니다. Aurora는 여러 읽기 전용 복제본 간 부하 분산을 지원합니다. 이 솔루션은 기존 데이터에 영향을 주지 않으면서 읽기 성능을 향상시키는 가장 효율적인 방법입니다. / 【오답 체크】 ▸ (A) 인스턴스 업그레이드는 비용이 높고 읽기 워크로드 집중을 해결하지 못합니다. (C) Aurora는 기본적으로 단일 쓰기 아키텍처를 가지므로 다중 쓰기는 지원되지 않습니다. (D) 자동 스케일링은 Aurora Serverless v2 기능으로 관리 오버헤드가 더 큽니다. / 【시험 포인트】 ▸ Aurora 아키텍처 이해는 필수적입니다. 읽기 워크로드와 쓰기 워크로드의 분리, 복제본 활용을 통한 성능 최적화 능력을 테스트합니다.

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【핵심 용어】 ▸ AWS Config 규칙, IAM 액세스 키 관리, 자동 수정, Systems Manager Automation / 【정답 포인트】 ▸ AWS Config는 IAM 액세스 키 나이를 주기적으로 평가하는 관리형 규칙을 제공합니다. Config가 30일 이상 된 키를 감지하면 Systems Manager Automation을 통해 자동으로 키를 회전할 수 있습니다. 이는 지속적인 평가와 자동 수정을 결합한 가장 효율적인 방식입니다. / 【오답 체크】 ▸ (B) Trusted Advisor는 주간 검사만 제공하므로 자동화된 회전에 부적합합니다. (C) EC2 인스턴스는 관리 오버헤드가 크고 고가용성을 보장하지 못합니다. (D) EventBridge는 새로운 키 생성 이벤트만 감지하며 기존 키의 나이 평가는 못합니다. / 【시험 포인트】 ▸ 자동화된 규정 준수 관리와 IAM 보안 관행은 SOA 시험의 중요한 부분입니다. Config의 지속적인 평가 능력을 이해해야 합니다.

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【핵심 용어】 ▸ CloudWatch 에이전트, 메모리 메트릭, 커스텀 메트릭, EC2 운영 체제 메트릭 / 【정답 포인트】 ▸ AWS CloudWatch는 기본적으로 CPU, 네트워크 메트릭만 수집합니다. 메모리, 디스크 사용률 같은 운영 체제 메트릭을 수집하려면 CloudWatch 에이전트가 필요합니다. CloudWatch 에이전트가 포함된 AMI를 사용하거나 기존 인스턴스에 설치할 수 있습니다. CloudWatch 에이전트는 Systems Manager를 통해 쉽게 배포 가능합니다. / 【오답 체크】 ▸ (B) 상세 모니터링은 AWS 메트릭의 수집 빈도만 증가시키며 메모리 메트릭은 제공하지 않습니다. (C) IMDSv2는 인스턴스 메타데이터 보안 기능이며 메트릭 수집과 무관합니다. (D) Amazon Linux 사용은 메모리 메트릭 수집에 영향을 주지 않습니다. / 【시험 포인트】 ▸ EC2 모니터링 방식과 CloudWatch 에이전트의 역할을 이해하는 것이 중요합니다. 기본 메트릭과 커스텀 메트릭의 차이를 구분해야 합니다.

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【핵심 용어】 ▸ Aurora 저장소 자동 스케일링, FreeLocalStorage 메트릭, 임시 저장소, 저장소 용량 관리 / 【정답 포인트】 ▸ Aurora는 저장소 자동 스케일링 기능을 제공하여 임시 저장소 부족 시 자동으로 저장소를 확장합니다. 이 기능을 활성화하면 보고서 같은 대용량 쿼리로 인한 임시 저장소 부족 문제를 자동으로 해결할 수 있습니다. FreeLocalStorage 메트릭이 임계값 이하로 떨어질 때 자동으로 스케일링이 발생합니다. / 【오답 체크】 ▸ (A) 쿼리 계획 관리는 쿼리 성능 최적화용이며 저장소 용량을 늘리지 않습니다. (C) 읽기 복제본은 쿼리 부하는 분산하지만 임시 저장소 문제를 해결하지는 못합니다. (D) 인스턴스 업그레이드는 비용이 높고 자동 확장성이 없습니다. / 【시험 포인트】 ▸ Aurora의 자동 스케일링 기능과 저장소 관리 메커니즘을 이해하는 것이 중요합니다. 운영 효율성을 높이는 자동화 기능의 활용이 시험의 핵심입니다.

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【핵심 용어】 ▸ S3 성능 최적화, 버킷 접두사 분산, 병렬 업로드, 처리량 향상 / 【정답 포인트】 ▸ S3는 접두사별로 처리량을 제한합니다. 단일 접두사로 대량 파일을 업로드하면 제한에 도달합니다. 여러 버킷 접두사를 사용하면 각 접두사가 독립적인 처리량을 가져 병렬성이 향상됩니다. 이는 비용 효율적이고 구현 간단한 솔루션입니다. 예: logs/user1/, logs/user2/ 등으로 분산. / 【오답 체크】 ▸ (A) Transfer Acceleration은 지역 간 전송에만 효과적이며, 같은 리전의 업로드에는 부의 영향을 줄 수 있습니다. (C) PrivateLink는 네트워크 라우팅용이며 성능에 직접 영향 없고, 암호화 비활성화는 보안 위험입니다. (D) Global Accelerator는 지역 간 트래픽용이며 같은 리전 업로드에 불필요합니다. / 【시험 포인트】 ▸ S3 성능 특성과 접두사 설계의 중요성을 이해해야 합니다. 비용과 복잡도를 고려한 최적의 솔루션 선택이 중요합니다.

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【핵심 용어】 ▸ Auto Scaling 정책 충돌, 스케일 아웃 작업, 최대 할당량 선택, 정책 우선순위 / 【정답 포인트】 ▸ 여러 Auto Scaling 정책이 동시에 트리거될 때 AWS는 최대 변화를 선택합니다. 5개 추가와 10개 추가 정책 중 10개가 더 크므로 10개의 인스턴스가 추가됩니다. AWS의 기본 동작은 스케일 아웃 시 가장 많은 용량을 제공하는 정책을 우선합니다. 이는 성능 유지와 과도한 스케일링 방지 사이의 균형입니다. / 【오답 체크】 ▸ (A) 작은 값만 선택되지 않습니다. (C) 두 정책이 누적되지 않습니다. (D) 정책 충돌은 스케일링을 차단하지 않으며, 최대값이 선택됩니다. / 【시험 포인트】 ▸ Auto Scaling 정책 병합 동작을 이해하는 것이 중요합니다. 여러 정책의 동시 트리거 시나리오와 AWS의 의사결정 로직을 파악해야 합니다.

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【핵심 용어】 ▸ Aurora 자동 스케일링, DatabaseConnections 메트릭, 읽기 전용 복제본 확장, 목표값 기반 스케일링 / 【정답 포인트】 ▸ Aurora 자동 스케일링은 DatabaseConnections 메트릭 목표값을 기준으로 작동합니다. 195로 설정하면 180개 연결에서 안정적이고 200개를 초과할 때 자동으로 읽기 복제본이 추가됩니다. 이는 동적이고 비용 효율적이며 자동화된 솔루션입니다. 목표값은 현재 평균(180)보다 약간 높게 설정되어 정상 범위에서는 스케일링을 피하고 스파이크에만 반응합니다. / 【오답 체크】 ▸ (A) 정적 업그레이드는 동적 수요 변화에 대응하지 못합니다. (B) Serverless 모드 전환은 연결 급증 시 지연이 발생하고 과도한 비용이 듭니다. (C) 다중 쓰기는 복잡하고 일관성 문제를 야기합니다. / 【시험 포인트】 ▸ Aurora 자동 스케일링의 메트릭 기반 정책 이해는 중요합니다. DatabaseConnections 메트릭을 통한 자동 확장의 실무적 활용을 테스트합니다.

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【핵심 용어】 ▸ CloudWatch Synthetics 카나리, 하트비트 모니터, 엔드투엔드 가용성 검사, 포괄적 모니터링 / 【정답 포인트】 ▸ CloudWatch Synthetics의 하트비트 모니터 카나리는 전체 웹사이트(FQDN)에 주기적으로 접근하여 정적 콘텐츠(CloudFront)와 동적 API(EKS) 모두의 가용성을 확인합니다. 이는 단순 핑 테스트보다 포괄적이며 실제 사용자 경험을 시뮬레이션합니다. 인덱스 페이지와 API 모두가 정상이어야 카나리가 성공합니다. / 【오답 체크】 ▸ (B) API 카나리는 API 엔드포인트만 검사하며 정적 콘텐츠(CloudFront) 문제를 감지하지 못합니다. (C) RUM은 실제 사용자 모니터링으로 애플리케이션 배포 후에만 데이터를 수집하며, 사전 감지가 어렵습니다. (D) RUM은 API만 모니터링하므로 전체 웹사이트 가용성을 확인하지 못합니다. / 【시험 포인트】 ▸ CloudWatch Synthetics와 RUM의 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 사전적 모니터링(Synthetics)과 반응적 모니터링(RUM)의 용도 구분이 핵심입니다.

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【핵심 용어】 ▸ 인스턴스 스케일 인 보호, Auto Scaling 그룹 설정, 인스턴스 보존, 스케일 다운 차단 / 【정답 포인트】 ▸ Auto Scaling 그룹의 '인스턴스 스케일 인 보호' 기능은 지정된 인스턴스를 스케일 인 작업에서 제외합니다. 개발자가 인스턴스에 로그인하여 문제를 진단하는 동안 이 기능을 활성화하면 Auto Scaling이 인스턴스를 종료하지 않습니다. 디버깅 후 보호를 해제하면 정상적인 스케일링이 재개됩니다. / 【오답 체크】 ▸ (A) Delete on termination은 볼륨 삭제 설정이며 인스턴스 종료를 방지하지 못합니다. (C) Inspector는 보안 검사 도구이며 인스턴스 종료 보호 기능을 제공하지 않습니다. (D) GuardDuty는 위협 탐지 도구이며 인스턴스 보호 기능이 없습니다. / 【시험 포인트】 ▸ Auto Scaling의 보호 메커니즘과 생명주기 관리를 이해하는 것이 중요합니다. 운영 요구사항에 맞는 적절한 Auto Scaling 설정을 적용하는 능력을 테스트합니다.

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【핵심 용어】 ▸ AWS Config 관리형 규칙, S3 로깅, 자동 수정, Systems Manager Automation Runbook / 【정답 포인트】 ▸ AWS Config의 s3-bucket-logging-enabled 규칙은 S3 버킷의 로깅 상태를 지속적으로 평가합니다. AWS가 제공하는 AWS-ConfigureS3BucketLogging Runbook을 자동 수정 작업으로 사용하면 비규정 버킷이 감지될 때마다 로깅이 자동으로 활성화됩니다. 이는 관리 효율성이 높고 확장성이 우수합니다. / 【오답 체크】 ▸ (A) Trusted Advisor는 주간 검사만 제공하며 자동 수정을 지원하지 않습니다. (B) S3 버킷 정책은 로깅 활성화를 강제할 수 없으며 정책이 아닌 설정 문제입니다. (C) Lambda 함수는 커스텀 코드 유지보수가 필요하며, AWS에서 제공하는 Runbook이 더 안정적이고 유지보수 부담이 적습니다. / 【시험 포인트】 ▸ AWS Config의 자동 수정 메커니즘과 AWS 제공 Runbook 활용을 이해해야 합니다. 지속적인 규정 준수 관리의 중요성이 시험의 핵심입니다.