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NEW QUESTION: 1
회사에는 20 PB HDFS 데이터베이스가있는 대규모 온-프레미스 Apache Hadoop 클러스터가 있습니다. 클러스터는 분기마다 약 200 개의 인스턴스와 1PB 씩 증가하고 있습니다. 이 회사의 목표는 Hadoop 데이터의 복원력을 활성화하고 클러스터 노드 손실로 인한 영향을 제한하며 비용을 크게 줄이는 것입니다. 현재 클러스터는 연중 무휴로 실행되며 대화식 쿼리 및 일괄 처리를 포함하여 다양한 분석 워크로드를 지원합니다.
가장 적은 비용과 가동 중지 시간으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?
A. AWS Direct Connect를 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로 마이그레이션하십시오. 온 프레미스 클러스터의 히스토리 데이터를 기반으로 대화식 워크로드를 처리하도록 초기 크기의 영구 Amazon EMR 클러스터를 생성합니다. EMRFS에 데이터를 저장하십시오. 마스터 및 코어 노드 용 예약 인스턴스 및 작업 노드 용 스팟 인스턴스를 사용하고 Amazon CloudWatch 지표를 기반으로 자동 스케일 작업 노드를 사용하여 비용을 최소화하십시오. 비슷하게 최적화 된 배치 워크로드를 위해 작업별로 최적화 된 클러스터를 만듭니다.
B. AWS Snowmobile을 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로 마이그레이션하십시오. 현재 클러스터와 비슷한 크기 및 구성의 영구 Amazon EMR 클러스터를 생성합니다. EMRFS에 데이터를 저장하십시오. 예약 인스턴스를 사용하여 비용을 최소화하십시오. 분기마다 워크로드가 증가함에 따라 추가 예약 인스턴스를 구매하고 클러스터에 추가하십시오.
C. AWS Snowmobile을 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로 마이그레이션하십시오. 온 프레미스 클러스터의 히스토리 데이터를 기반으로 대화식 워크로드를 처리 할 수 있도록 초기 크기의 영구 Amazon EMR 클러스터를 생성합니다. EMRFS에 데이터를 저장하십시오. 마스터 및 코어 노드 용 예약 인스턴스 및 작업 노드 용 스팟 인스턴스를 사용하고 Amazon CloudWatch 지표를 기반으로 자동 스케일 작업 노드를 사용하여 비용을 최소화하십시오. 비슷하게 최적화 된 배치 워크로드를 위해 작업별로 최적화 된 클러스터를 만듭니다.
D. AWS Snowball을 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로 마이그레이션하십시오. 온 프레미스 클러스터의 히스토리 데이터를 기반으로 대화식 워크로드를 처리 할 수 있도록 초기 크기의 영구 Amazon EMR 클러스터를 생성합니다. EMRFS에 저장하십시오. 마스터 및 코어 노드 용 예약 인스턴스 및 작업 노드 용 스팟 인스턴스를 사용하고 Amazon CloudWatch 지표를 기반으로 자동 스케일 작업 노드를 사용하여 비용을 최소화하십시오. 비슷하게 최적화 된 배치 워크로드를 위해 작업별로 최적화 된 클러스터를 만듭니다.
Answer: D

NEW QUESTION: 2

A. Option B
B. Option D
C. Option C
D. Option A
Answer: A
Explanation:
If the user is viewing the data inside the CloudWatch console, the console provides options to filter values either using the relative period, such as days/hours or using the Absolute tab where the user can provide data with a specific date and time. The console also provides the option to search using the local timezone under the time range caption in the console because the time range tab allows the user to change the time zone.

NEW QUESTION: 3
A company has raw user and transaction data stored in AmazonS3 a MySQL database, and Amazon RedShift A Data Scientist needs to perform an analysis by joining the three datasets from Amazon S3, MySQL, and Amazon RedShift, and then calculating the average-of a few selected columns from the joined data Which AWS service should the Data Scientist use?
A. Amazon Athena
B. Amazon Redshift Spectrum
C. Amazon QuickSight
D. AWS Glue
Answer: A

NEW QUESTION: 4
Which of the following refers to an important procedure when evaluating database security (choose the BEST answer)?
A. None of the choices.
B. performing capacity check against the database system.
C. performing vulnerability assessments against the database.
D. performing dictionary check against the database.
E. performing data check against the database.
Answer: C
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
Databases provide many layers and types of security, including Access control, Auditing, Authentication, Encryption and Integrity controls. An important procedure when evaluating database security is performing vulnerability assessments against the database. Database administrators or Information security administrators run vulnerability scans on databases to discover misconfiguration of controls within the layers mentioned above along with known vulnerabilities within the database software.