최신Amazon AWS Certified DevOps Engineer - Professional (DOP-C01 Korean Version) - DOP-C01 Korean무료샘플문제

A. AWS Systems Manager를 사용하여 EC2 인스턴스의 취약성을 감지합니다.
Amazon Kinesis Agent를 설치하여 시스템 로그를 캡처하고 이를 Amazon S3로 전송합니다.

B. EC2 인스턴스의 취약점을 감지하도록 Amazon CloudWatch를 구성합니다.
AWS Config 데몬을 설치하여 시스템 로그를 캡처하고 AWS Config 콘솔에서 볼 수 있습니다.

C. EC2 인스턴스의 취약점을 감지하도록 Amazon Inspector를 구성합니다.
Amazon CloudWatch Agent를 설치하여 시스템 로그를 캡처하고 Amazon CloudWatch Logs를 통해 기록합니다.

D. AWS Systems Manager를 사용하여 EC2 인스턴스의 취약성을 감지합니다.
CloudTrail 콘솔에서 시스템 로그를 캡처하고 로그인 활동을 보려면 Systems Manager Agent를 설치하세요.

A. 블루-그린 배포

B. 변경 가능한 롤링 배포

C. 카나리아 배포

D. 변경 불가능한 롤링 배포

A. S3 객체에서 프록시 IP 주소 목록을 읽고 ELB 보안 그룹을 업데이트하여 지정된 IP 주소에서만 HTTPS를 허용하도록 AWS Lambda 함수를 구현합니다. 객체가 업데이트될 때 Lambda 함수를 호출하도록 S3 버킷을 구성합니다. 변경되면 IP 주소 목록을 S3 버킷에 저장합니다.

B. 모든 애플리케이션이 동일한 Virtual Private Cloud(VPC)에 호스팅되는지 확인합니다. 그렇지 않은 경우 애플리케이션을 단일 VPC로 통합합니다. 활성/대기 구성으로 AWS Direct Connect 연결을 설정합니다. ELB 보안 그룹을 변경하여 회사 네트워크 IP 주소에서 인바운드 HTTPS 연결만 허용합니다.

C. ELB 소셜 그룹이 인터넷에서 HTTPS 인바운드 액세스를 허용하도록 합니다. Amazon Cognito를 사용하여 회사의 Active Directory를 ID 공급자로 통합합니다. 40개 애플리케이션을 변경하여 Amazon Cognito와 통합하여 회사 직원만 애플리케이션에 로그인할 수 있도록 합니다. 사용자 액세스 로그를 Amazon CloudWatch Logs에 저장하여 사용자 액세스 활동을 기록합니다.

D. AWS SDK for Python(Bolo)으로 Python 스크립트를 구현합니다. 이 스크립트는 프록시 IP 주소가 포함된 S3 객체를 다운로드하고, ELB 보안 그룹을 스캔하고, 주어진 IP 주소에서 HTTPS 인바운드만 허용하도록 업데이트합니다. EC2 인스턴스를 시작하고 인스턴스에 스크립트를 저장합니다. cron 작업을 사용하여 매일 스크립트를 실행합니다.

A. I/O 큐가 버퍼를 플러싱하고 있습니다.

B. EBS 디스크 헤드가 자기 스트라이프를 찾고 있습니다.

C. EBS 볼륨을 사용할 수 없습니다.

D. OS에서 EBS 볼륨을 다시 마운트해야 합니다.

A. AWS 계정의 모든 사용자에게 사용자별로 부여된 서비스 권한을 가져오기 위해 IAM Access Advisor API를 호출하는 AWS Lambda 함수를 만듭니다. Access Advisor가 90일의 추적 기간으로 구성되어 있는지 확인합니다. 주간 일정에 따라 Amazon CloudWatch Events 규칙을 사용하여 Lambda 함수를 호출합니다. 각 레코드, 사용자별, 서비스별로 Access Advisor Last Accesses 필드가 "추적 기간 동안의 액세스 없음" 대신 일 수를 나타내는 경우 이는 사용자의 현재 연결된 액세스 정책에 있는 것과 비교한 델타를 나타냅니다. Lambda가 AWS 계정의 모든 사용자를 반복한 후 보고서를 생성하고 Amazon SES를 사용하여 보고서를 보내도록 구성합니다.

B. 모든 지역의 모든 VPC에 걸쳐 모든 서브넷에서 VPC Flow Logs를 구성하여 전체 계정에서 사용자 트래픽을 캡처합니다. 모든 로그가 중앙 집중화된 Amazon S3 버킷으로 전송되도록 하여 모든 Flow Logs를 통합하고 집계할 수 있도록 합니다. Amazon CloudWatch Events 일정에 따라 일주일에 한 번 트리거되는 AWS Lambda 함수를 만듭니다. Lambda 함수가 Flow Log 파일을 구문 분석하여 다음 정보를 확인합니다. IAM 사용자 ID, 서브넷 ID, VPC ID, API 호출당 허용/거부 상태 및 서비스 이름. 그런 다음 함수가 사용자별로 델타를 결정하도록 합니다. Amazon SES를 사용하여 통합 보고서를 보내도록 Lambda 함수를 구성합니다.

C. 모든 AWS 지역과 모든 읽기/쓰기 이벤트를 포괄하는 AWS CloudTrail 트레일을 구성하고 이 트레일을 Amazon S3 버킷으로 지정합니다. Amazon Athena 테이블을 만들고 CREATE TABLE 쿼리에서 S3 버킷 ARN을 지정합니다. SDK를 사용하여 Athena 테이블에 액세스하는 AWS Lambda 함수를 만듭니다. 이 함수는 SELECT를 수행하여 WHERE 절에 userIdentity, , eventTime이 포함되도록 합니다. 결과를 사용자의 현재 연결된 IAM 액세스 eventName 정책과 비교하여 델타를 확인합니다. 이 프로세스를 일주일에 한 번 실행하도록 자동화하는 Amazon CloudWatch Events 일정을 구성합니다. 통합 보고서를 정보 보안 팀에 보내도록 Amazon SES를 구성합니다.

D. Amazon ES 클러스터를 만들고 환경 변수로 Lambda 함수에 제공될 엔드포인트 URL을 기록합니다. AWS CloudTrail 트레일 대상 S3 버킷에서 Amazon S3 이벤트를 구성하고 이벤트가 Lambda 함수로 전송되도록 구성되었는지 확인합니다. 이벤트를 소비하고 JSON에서 입력을 구문 분석하고 Amazon ES 문서 형식으로 변환하는 Lambda 함수를 만듭니다. 전달된 환경 변수를 통해 문서를 Amazon ES 클러스터의 엔드포인트에 POST합니다. Amazon ES에 적절한 인덱싱이 있는지 확인하고 Apache Lucene 쿼리를 사용하여 사용자별로 권한을 구문 분석합니다.
델타를 보고서로 내보내고 Amazon ES가 Amazon SES를 사용하여 매주 정보 보안 팀에 보고서를 보내도록 합니다.

A. 애플리케이션 상태 메트릭을 사용하여 사용자 지정 Amazon CloudWatch 알람을 기반으로 롤백하도록 CodeDeploy 배포 그룹을 업데이트합니다.

B. 자동 크기 조정 대상 그룹에 대한 HTTP 또는 HTTPS 상태 검사를 구성하여 특정 애플리케이션 경로를 확인합니다.

C. 애플리케이션의 수신 포트에서 자동 크기 조정 대상 그룹에 대한 TCP 상태 검사를 구성합니다.

D. 배포에 실패할 경우 이전 버전으로 자동으로 롤백하도록 CodeDeploy 배포 그룹을 업데이트합니다.

E. 애플리케이션 상태를 테스트하는 스크립트를 만들고 CodeDeploy appspec.yml 파일의 BeforeInstall 라이프사이클 후크 동안 스크립트를 실행합니다.

A. Hive를 이용한 EMR

B. Apache Spark를 실행하는 EMR

C. 키네시스 파이어호스 + 레드시프트

D. 키네시스 파이어호스 + RDS

A. 짧은 여론조사 대신 최대한 긴 여론조사를 사용하세요.

B. EC2 인스턴스에서 <code>sqsd</code>를 사용하세요.

C. 가시성 시간 초과를 더 짧게 변경하세요.

D. 대신 SNS 주제에 대기열을 구독하세요.

A. Amazon EC2 인스턴스를 시작하고 Packer를 설치합니다. 그런 다음 이미지를 만드는 방법을 정의하는 값으로 Packer 빌드를 구성합니다. AMI를 빌드하도록 트리거될 때 Packer 빌드를 호출하는 Jenkins 파이프라인을 빌드합니다. AMI 식별 출력을 Amazon DynamoDB 테이블에 저장합니다.

B. AWS CodePipeline에서 파이프라인을 빌드하여 최신 버전의 애플리케이션을 실행하는 Amazon EC2 인스턴스의 스냅샷을 찍습니다. 그런 다음 스냅샷에서 새 EC2 인스턴스를 시작하고 AWS Lambda 함수를 사용하여 실행 중인 인스턴스를 업데이트합니다. 업데이트된 인스턴스의 스냅샷을 찍은 다음 AMI로 변환합니다. AMI 식별 출력을 Amazon DynamoDB 테이블에 저장합니다.

C. AWS CodePipeline에서 파이프라인을 빌드하여 최신 운영 체제 Open Virtualization Format(OVF) 이미지를 Amazon S3 버킷에 다운로드하고 저장한 다음 guestfish 유틸리티를 사용하여 이미지를 사용자 지정합니다. 가상 머신(VM) 가져오기 명령을 사용하여 OVF를 AMI로 변환하고 AMI 식별 출력을 AWS Systems Manager 매개변수로 저장합니다.

D. 이미지를 만드는 방법을 지시하는 값으로 AWS Systems Manager 자동화 문서를 만듭니다. 그런 다음 AWS CodePipeline에서 파이프라인을 빌드하여 트리거될 때 AMI를 빌드하기 위한 자동화 문서를 실행합니다. AMI 식별 출력을 Systems Manager 매개변수로 저장합니다.

A. AWS Artifact에 컨테이너 이미지를 저장합니다.
컨테이너 버전이 생성되면 AWS CodePipeline을 사용하여 배포를 트리거합니다.
AWS CodeDeploy를 사용하여 새로운 컨테이너를 Amazon EKS에 배포합니다.

B. 컨테이너 이미지를 Docker Hub에 저장합니다.
Amazon EC2 인스턴스에 Docker를 설치하고 AWS CodePipeline과 AWS CodeDeploy를 사용하여 새로운 컨테이너를 배포합니다.

C. Amazon ECR에 컨테이너 이미지를 저장합니다.
새로운 컨테이너 버전이 생성되면 AWS CodePipeline을 사용하여 배포를 트리거합니다.
AWS CodeDeploy를 사용하여 이미지를 AWS Fargate에 배포합니다.

D. 컨테이너 이미지를 Amazon S3에 저장합니다.
다중 컨테이너 Docker 환경을 사용하여 AWS Elastic Beanstalk에서 컨테이너를 실행합니다.
Amazon S3에서 새로운 버전을 감지하면 컨테이너를 다시 배포하도록 Elastic Beanstalk를 구성합니다.

A. 서버를 실행하고 모니터링하는 스크립트를 만듭니다. 부하에 이상이 감지되면 Amazon SNS 주제에 게시하여 Elastic Load Balancing을 트리거하여 로드 밸런서에 서버를 추가합니다.

B. 사용자 정의 메트릭을 CloudWatch에 푸시하여 서버의 CPU 및 네트워크 대역폭을 모니터링하면 자동 크기 조정 정책에 대한 보다 세부적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.

C. 자동 확장 그룹의 최대 서버 수를 늘리세요.

D. 웹 애플리케이션에 대한 보다 자세한 정보(처리 중인 요청 수, 처리를 기다리는 요청 수 등)를 포함하는 사용자 지정 메트릭을 애플리케이션의 CloudWatch에 푸시합니다.

A. AWS CodePipeline을 사용하여 파이프라인을 만듭니다. 소스 단계 이후에 AWS Lambda 함수를 호출하기 위해 파이프라인에 작업을 추가합니다. Lambda 함수가 CodePipeline의 소스 입력에 대해 온프레미스에서 소스 코드 분석 도구를 호출하도록 합니다. 그런 다음 함수는 실행이 완료될 때까지 기다렸다가 지정된 Amazon S3 위치에 출력을 저장합니다.

B. AWS CodePipeline을 사용하여 파이프라인을 만든 다음 사용자 지정 작업 유형을 만듭니다. 온프레미스에서 호스팅되는 하드웨어에서 실행되는 사용자 지정 작업에 대한 작업 작업자를 만듭니다. 작업 작업자는 온프레미스 코드 분석 도구로 보안 검사를 실행한 다음 작업 결과를 CodePipeline으로 반환합니다. 파이프라인이 소스 단계 이후에 사용자 지정 작업을 호출하도록 합니다.

C. AWS CodePipeline을 사용하여 파이프라인을 만듭니다. 입력 소스 코드를 온프레미스 위치로 복사하는 셸 스크립트를 만듭니다. 소스 코드 분석 도구를 호출하고 결과를 CodePipeline으로 반환합니다.
소스 단계 뒤에 사용자 정의 스크립트 동작을 추가하여 셸 스크립트를 호출합니다.

D. AWS CodePipeline을 사용하여 파이프라인을 만듭니다. 소스 단계 뒤에 단계를 추가하여 소스 코드 분석 도구로 테스트를 호출하는 온프레미스 호스팅 웹 서비스에 HTTPS 요청을 합니다.
분석이 완료되면 웹 서비스는 CodePipeline에서 제공한 Amazon S3 출력 위치에 결과를 넣어 결과를 다시 보냅니다.

A. AWS CodeDeploy의 MinimumHealthyHosts 설정을 사용하여 배포 롤백에 대한 임계값을 정의합니다. 이러한 임계값이 위반되면 배포를 롤백합니다.

B. AWS Lambda와 Elastic Load Balancing 액세스 로그를 사용하여 평균 지연 시간을 감지합니다. 지연 시간이 정의된 임계값을 넘어 증가하면 경보를 울리고 배포를 중지합니다.

C. Amazon CloudWatch Logs에서 애플리케이션 로그를 구문 분석하려면 메트릭 필터를 사용합니다. 지연 시간에 대한 필터를 만듭니다.
대기 시간이 정의된 임계값을 넘어 증가하면 경보를 울리고 배포를 중지합니다.

D. Elastic Load Balancing이 제공하는 Amazon CloudWatch 메트릭을 사용하여 평균 지연 시간을 계산합니다.
대기 시간이 정의된 임계값을 넘어 증가하면 경보를 울리고 배포를 중지합니다.

A. 스택의 기대에 맞게 리소스를 수동으로 조정합니다.

B. CloudFormation 드리프트 감지를 사용하여 스택 리소스를 자동으로 복구합니다.

C. CloudFormation 콘솔이나 AWS CLI에서 ContinueUpdateRollback 명령을 실행합니다.

D. AWSCloudFormationFullAccess IAM 정책을 CloudFormation 역할에 연결합니다.

E. 원래 템플릿을 사용하여 기존 CloudFormation 스택을 업데이트합니다.