[AWS][SAP] Question 32

 

Your customer is willing to consolidate their log streams (access logs, application logs, security logs, etc.) in one single system. Once consolidated, the customer wants to analyze these logs in real time based on heuristics. From time to time, the customer needs to validate heuristics, which requires going back to data samples extracted from the last 12 hours.
What is the best approach to meet your customer's requirements?

• A. Send all the log events to Amazon SQS, setup an Auto Scaling group of EC2 servers to consume the logs and apply the heuristics.
• B. Send all the log events to Amazon Kinesis, develop a client process to apply heuristics on the logs
• C. Configure Amazon CloudTrail to receive custom logs, use EMR to apply heuristics the logs
• D. Setup an Auto Scaling group of EC2 syslogd servers, store the logs on S3, use EMR to apply heuristics on the logs

 

한글 번역

고객은 로그 스트림(액세스 로그, 응용 프로그램 로그, 보안 로그 등)을 하나의 단일 시스템에 통합하려고 합니다. 통합이 완료되면 고객은 휴리스틱을 기반으로 이러한 로그를 실시간으로 분석하려고 합니다. 때때로 고객은 휴리스틱의 유효성을 검사해야 하며, 이 경우 지난 12시간 동안 추출한 데이터 샘플로 돌아가야 합니다.
고객의 요구 사항을 충족하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

• A. 모든 로그 이벤트를 Amazon SQS로 전송하고, EC2 서버의 Auto Scaling 그룹을 설정하여 로그를 사용하고 휴리스틱을 적용합니다.
• B. 모든 로그 이벤트를 Amazon Kinesis로 전송하고, 로그에 휴리스틱을 적용하는 클라이언트 프로세스를 개발합니다.
• C. 사용자 지정 로그를 수신하도록 Amazon CloudTrail을 구성하고, EMR을 사용하여 로그를 휴리스틱 적용
• D. EC2 syslogd 서버의 Auto Scaling 그룹을 설정하고, S3에 로그를 저장하고, EMR을 사용하여 로그에 휴리스틱을 적용합니다.

 

 

 

 

정답

• B. Send all the log events to Amazon Kinesis, develop a client process to apply heuristics on the logs

 

해설

문제에서 로그를 실시간으로 분석 한다고 했다. 그리고 파일 보관 기간이 12시간을 넘어야 한다. 

Amazon Kinesis를 사용하면 실시간 스트리밍 데이터를 손쉽게 수집, 처리 및 분석할 수 있으므로 적시에 통찰력을 확보하고 새로운 정보에 신속하게 대응할 수 있습니다. Amazon Kinesis는 모든 규모의 스트리밍 데이터를 비용 효율적으로 처리할 수 있는 핵심 기능과 더불어 애플리케이션 요구 사항에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다. Amazon Kinesis에서는 기계 학습, 분석 및 기타 애플리케이션을 위해 비디오, 오디오, 애플리케이션 로그, 웹 사이트 클릭스트림 및 IoT 텔레메트리 데이터와 같은 실시간 데이터를 수집할 수 있습니다. Amazon Kinesis를 사용하면 모든 데이터가 수집된 후에야 처리를 시작할 수 있는 것이 아니라 데이터가 수신되는 대로 처리 및 분석하여 즉시 대응할 수 있습니다.

 

Amazon Kinesis Data Streams 는 데이터 스트림의 데이터 레코드 보존 기간에 대한 변경을 지원합니다. Kinesis 데이터 스트림은 실시간으로 읽고 쓸 수 있는 정렬된 순서의 데이터 레코드입니다. 따라서 데이터 레코드는 스트림의 샤드에 일시적으로 저장됩니다. 데이터가 추가된 시점부터 더 이상 액세스할 수 없는 시점까지의 기간을 보관 기간이라고 합니다. Kinesis 데이터 스트림에서는 레코드를 기본적으로 24시간 동안, 최대 8760시간 (365일) 동안 저장합니다.

 

 

참조 문서

데이터 보존 기간 변경 - Amazon Kinesis Data Streams

데이터 보존 기간 변경 - Amazon Kinesis Data Streams

실시간 데이터 분석 처리 시스템 | Amazon Web Services

실시간 데이터 분석 처리 시스템 | Amazon Web Services