[AWS][SAA][EXAMTOPICS] Question 27 (확인)

AWS hosts a company's near-real-time streaming application. While the data is being ingested, a job is being performed on it that takes 30 minutes to finish. Due to the massive volume of incoming data, the workload regularly faces significant latency. To optimize performance, a solutions architect must build a scalable and serverless system.

Which actions should the solutions architect do in combination? (Select two.)

• A. Use Amazon Kinesis Data Firehose to ingest the data.
• B. Use AWS Lambda with AWS Step Functions to process the data.
• C. Use AWS Database Migration Service (AWS DMS) to ingest the data.
• D. Use Amazon EC2 instances in an Auto Scaling group to process the data.
• E. Use AWS Fargate with Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) to process the data.

 

한글로 번역

AWS는 회사의 거의 실시간 스트리밍 애플리케이션을 호스팅합니다. 데이터가 수집되는 동안 완료하는 데 30분이 걸리는 작업이 수행됩니다. 방대한 양의 수신 데이터로 인해 워크로드는 정기적으로 상당한 대기 시간에 직면합니다. 성능을 최적화하기 위해 솔루션 설계자는 확장 가능한 서버리스 시스템을 구축해야 합니다.

솔루션 아키텍트는 어떤 조치를 취해야 합니까? (2개를 선택하세요.)

• A. Amazon Kinesis Data Firehose를 사용하여 데이터를 수집합니다.
• B. AWS Step Functions와 함께 AWS Lambda를 사용하여 데이터를 처리합니다.
• C. AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 데이터를 수집합니다.
• D. Auto Scaling 그룹의 Amazon EC2 인스턴스를 사용하여 데이터를 처리합니다.
• E. Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)와 함께 AWS Fargate를 사용하여 데이터를 처리합니다.

 

 

정답

• A. Use Amazon Kinesis Data Firehose to ingest the data.
• E. Use AWS Fargate with Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) to process the data.

 

해설

Amazon Kinesis Data Firehose Firehose란 무엇입니까?

Amazon Kinesis Data Firehose Firehose는 실시간 전송을 위한 완전관리형 서비스입니다.스트리밍 데이터Amazon S3 (Amazon S3), Amazon Redshift, Amazon OpenSearch Service, Splunk, Amazon OpenSearch Service, Splunk 및 모든 사용자 지정 HTTP 엔드포인트 또는 Datadog, Dynatrace, LogicMongoDB, New Relic 및 Sumo Logic을 포함하여 지원되는 서드 파티 서비스 제공업체가 소유한 HTTP 엔드포인트 Kinesis Data Firehose 파이어호스는 Kinesis 스트리밍 데이터 플랫폼의 일부이며Kinesis Data Streams,Kinesis Video Streams, 및Amazon Kinesis Data Analytics. Kinesis Data Firehose Firehose를 사용하면 애플리케이션을 쓰거나 리소스를 관리할 필요가 없습니다. Kinesis Data Firehose로 데이터를 보내도록 데이터 생산자를 구성하면 지정한 대상으로 데이터를 자동으로 전송합니다. 전송 전에 Kinesis Data Firehose Firehose를 구성하여 데이터를 변환할 수도 있습니다.

그러므로 A

C는 관련된 시스템이 아니므로 제외시킨다.

람다는 최대 15분동안 실행할 수 있으며, 작업은 30분 가량 걸리기 때문에 B도 제외시킨다.

D는 EC2로 문제에서 얘기한 서버리스 시스템이 아니므로 제외한다. 

AWS Fargate에서 Amazon Kinesis Data Streams를 사용하여 확장 가능한 스트리밍 데이터 프로세서 구축

 

이 게시물에서는 AWS Fargate 에서 실행되는 Amazon Kinesis Data Streams 용 확장 가능한 생산자 및 소비자 애플리케이션을 구축하는 방법을 보여줍니다 . Kinesis Data Streams는 실시간으로 데이터를 수집, 버퍼링 및 처리할 수 있는 확장 가능한 완전 관리형 데이터 스트림입니다. AWS Fargate는 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)와 같은 AWS 컨테이너 오케스트레이션 서비스와 함께 작동하는 컨테이너용 서버리스 컴퓨팅 엔진으로, 이를 통해 컨테이너화된 애플리케이션을 쉽게 실행, 확장 및 보호할 수 있습니다.

 

 

참조 문서:

https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/firehose/latest/dev/what-is-this-service.html

Amazon Kinesis Data Firehose Firehose란 무엇입니까? - Amazon Kinesis Data Firehose

 

https://aws.amazon.com/ko/blogs/big-data/building-a-scalable-streaming-data-processor-with-amazon-kinesis-data-streams-on-aws-fargate/

Building a scalable streaming data processor with Amazon Kinesis Data Streams on AWS Fargate | Amazon Web Services

20220901

AWS는 회사의 거의 실시간 스트리밍 애플리케이션을 호스팅합니다. 데이터가 수집되는 동안 완료하는 데 30분이 걸리는 작업이 수행됩니다. 방대한 양의 수신 데이터로 인해 워크로드는 정기적으로 상당한 대기 시간에 직면합니다. 성능을 최적화하기 위해 솔루션 설계자는 확장 가능한 서버리스 시스템을 구축해야 합니다.

지문에서 실시간 스트리밍 애플리케이션을 호스팅한다고 한다. 데이터가 수집되는 동안 완료하는 데 30분이 걸리는 작업이 수행된다.
여기서 업체가 문제라 생각되는 부분이 방대한 양의 수신 데이터로 인해 워크로드는 정기적으로 상당한 대기 시간에 직면한다고 한다.
성능을 최적화하기 위한 솔루션을 찾아야 하는데 
우선적으로 선택지 D의 경우를 먼저 보면 Auto Scaling 그룹의 Amazon EC2 인스턴스를 사용하여 데이터를 처리한다고 하는데 트래픽이 몰려서 워크로드가 상당한 대기 시간이 발생한다고 하는데, Auto Scalling은 인스턴스의 크기나 성능을 올리는것이기 때문에, 해당하는 지문에 적합하지 않는다.
C 선택지의 AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 데이터를 수집한다고 한다. 여기서 언급되고 있는 DMS의 경우는 데이터를 마이그레이션하는 서비스인데, 해당 솔루션도 성능 최적화 하기에 적합하지 않다.
그렇다면 A 선택지의 Amazon Kinesis Data Firehose를 사용하여 데이터를 수집합니다.Kinesis Data Firehose란 실시간 전송을 위한 완전관리형 서비스이다. Kinesis Data Firehose를 사용하면 애플리케이션을 쓰거나 리소스를 관리할 필요가 없다. 그렇기 때문에 지문과 적합한 솔루션이라 판단된다.
E 선택지의 Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS)와 함께 AWS Fargate를 사용하여 데이터를 처리합니다.
AWS Fargate는 Amazon Elastic Container Service와 같은 AWS 컨테이너 오케스트레이션 서비스와 함께 작동하는 컨테이너용 서버리스 컴퓨팅 엔진이다 그렇기 때문에 정답은 A와 E가 될수 있다.