[AWS][SAA][EXAMTOPICS][공유] Question 37 (확인)

A startup has developed an application that gathers data from Internet of Things (IoT) sensors installed on autos. Through Amazon Kinesis Data Firehose, the data is transmitted to and stored in Amazon S3. Each year, data generates billions of S3 objects. Each morning, the business retrains a set of machine learning (ML) models using data from the preceding 30 days.
Four times a year, the corporation analyzes and trains other machine learning models using data from the preceding 12 months. The data must be accessible with a minimum of delay for a period of up to one year. Data must be preserved for archive reasons after one year.

Which storage system best satisfies these criteria in terms of cost-effectiveness?

• A. Use the S3 Intelligent-Tiering storage class. Create an S3 Lifecycle policy to transition objects to S3 Glacier Deep Archive after 1 year.
• B. Use the S3 Intelligent-Tiering storage class. Configure S3 Intelligent-Tiering to automativally move objects to S3 Glacier Deep Archive after 1 year.
• C. Use the S3 Standard-Infrequent Access (S3 Standard-IA) storage class. Create an S3 Lifecycle policy to transition objects to S3 Glacier Deep Archive after 1 year.
• D. Use the S3 Standard storage class. Create an S3 Lifecycle policy to transition objects to S3 Standard-Infrequent Access (S3 Standard-IA) after 30 days, and then to S3 Glacier Deep Archive after 1 year.

 

한글로 번역

한 스타트업이 자동차에 설치된 사물인터넷(IoT) 센서에서 데이터를 수집하는 애플리케이션을 개발했습니다. Amazon Kinesis Data Firehose를 통해 데이터가 Amazon S3로 전송되고 저장됩니다. 매년 데이터는 수십억 개의 S3 객체를 생성합니다. 매일 아침 비즈니스는 이전 30일 동안의 데이터를 사용하여 일련의 기계 학습(ML) 모델을 재교육합니다.
회사는 1년에 4번 이전 12개월의 데이터를 사용하여 다른 기계 학습 모델을 분석하고 교육합니다. 데이터는 최대 1년 동안 최소한의 지연으로 액세스할 수 있어야 합니다. 데이터는 1년 후에 아카이브를 위해 보존해야 합니다.

비용 효율성 측면에서 이러한 기준을 가장 잘 충족하는 스토리지 시스템은 무엇입니까?

• A. S3 Intelligent-Tiering 스토리지 클래스를 사용하십시오. S3 수명 주기 정책을 생성하여 1년 후 객체를 S3 Glacier Deep Archive로 전환합니다.
• B. S3 Intelligent-Tiering 스토리지 클래스를 사용합니다. 1년 후에 객체를 자동으로 S3 Glacier Deep Archive로 이동하도록 S3 Intelligent-Tiering을 구성합니다.
• C. S3 Standard-Infrequent Access(S3 Standard-IA) 스토리지 클래스를 사용합니다. S3 수명 주기 정책을 생성하여 1년 후 객체를 S3 Glacier Deep Archive로 전환합니다.
• D. S3 Standard 스토리지 클래스를 사용합니다. S3 수명 주기 정책을 생성하여 30일 후에 객체를 S3 Standard-Infrequent Access(S3 Standard-IA)로 전환하고 1년 후에 S3 Glacier Deep Archive로 전환합니다.

 

 

 

정답:

• D. Use the S3 Standard storage class. Create an S3 Lifecycle policy to transition objects to S3 Standard-Infrequent Access (S3 Standard-IA) after 30 days, and then to S3 Glacier Deep Archive after 1 year.

 

해설:

이 문제를 보면 3가지 조건이 등장한다.

1. 처음 30일동안 매일 아침 데이터를 사용하여 기계를 학습시킨다.

2. 1년에 4번 액세스 한다.

3. 1년 후에는 아카이브를 위해 보존해야 한다.

그러므로 처음 30일 동안에는 가장 많이 사용하기 때문에 Standard를 

그 후에는 1년에 4번 액세스 하기 때문에 IA를

마지막으로는 아카이브를 위한 보존이므로 가장 저렴한 S3 Glacier Deep Archive로 전환한다.

 

참조 문서:

https://aws.amazon.com/ko/s3/faqs/

Amazon Simple Storage Service(S3) – 클라우드 스토리지 – AWS

20220905

한 스타트업이 자동차에 설치된 사물인터넷(IoT) 센서에서 데이터를 수집하는 애플리케이션을 개발했습니다. Amazon Kinesis Data Firehose를 통해 데이터가 Amazon S3로 전송되고 저장됩니다. 매년 데이터는 수십억 개의 S3 객체를 생성합니다. 매일 아침 비즈니스는 이전 30일 동안의 데이터를 사용하여 일련의 기계 학습(ML) 모델을 재교육합니다.
회사는 1년에 4번 이전 12개월의 데이터를 사용하여 다른 기계 학습 모델을 분석하고 교육합니다. 데이터는 최대 1년 동안 최소한의 지연으로 액세스할 수 있어야 합니다. 데이터는 1년 후에 아카이브를 위해 보존해야 합니다.

비용 효율성 측면에서 이러한 기준을 가장 잘 충족하는 스토리지 시스템은 무엇입니까?

우선 지문에서 짚고 넘어가야하는 항목은, 데이터를 수집하는 애플리케이션을 개발했다고 한다.
Amazon Kinesis Data Firehose를 통해 데이터가 Amazon S3로 전송되고 저장된다. 하지만 계속 S3 데이터가 커지고 있다.
추가로 매일 아침 이전 30일 동안의 데이터를 사용하여 머신러닝 모델을 교육한다.
데이터는 최대 1년 동안 최소한의 지연으로 액세스 할 수 있어야 한다고 한다. 1년 후에는 아카이브에 저장되고 이러한 조건에 부합하는 선택지는 D이다.
우선 A와 B의 S3 Intelligent-Tiering 스토리지 클래스는 "S3 Intelligent-Tiering은 액세스 패턴이 변경될 때 두 액세스 티어(Frequent Access 및 Infrequent Access) 간에 데이터를 이동시켜 비용을 자동으로 절약해 주는 최초의 클라우드 객체 스토리지 클래스로서, 액세스 패턴을 알 수 없거나 액세스 패턴이 변경되는 데이터에 적합합니다"라고 AWS는 설명하고 있는데, 이는 지문과는 맞지 않는 솔루션이라 생각된다.
그렇기 때문에 Standard 스토리지 클래스를 활용하고, 접속 횟수가 줄어든 데이터에 대해서는 Infrequent Access로 그보다 더 오래된 데이터는 S3 Glacier Deep Archive로 저장하는 D 선택지가 올바르다.