Amazon AWS Certified Database - Specialty (DBS-C01 Korean Version) - DBS-C01 Korean Exam Questions

A. 다중 리전 읽기 전용 복제본이 있는 MySQL용 Amazon RDS B. Amazon DynamoDB 전역 테이블 C. Amazon Aurora 글로벌 데이터베이스 D. GoldenGate가 있는 Oracle용 Amazon RDS

A. 전체 로드 작업이 진행되는 동안 대상 데이터베이스에서 다중 AZ를 활성화합니다. B. 일괄 최적화 적용 옵션에서 트랜잭션 모드로 처리 모드를 변경합니다. C. 병렬로 로드되는 테이블의 수를 늘립니다. D. 원본 테이블의 모든 인덱스를 삭제합니다.

A. AWS CLI를 사용하여 ROS 인스턴스를 템플릿 계정에서 다른 계정으로 복사하는 스크립트를 생성합니다. B. RDS 스냅샷을 생성합니다. 각 계정과 스냅샷 공유 각 계정에 스냅샷 배포 C. AWS CloudFormation을 사용하여 RDS 리소스를 생성합니다. CloudFormation 템플릿을 각 계정과 공유합니다. D. AWS CloudFormation을 사용하여 각 계정에 RDS 인스턴스를 생성합니다. 생성된 각 인스턴스에 대해 AWS Database Migration Service(AWS DMS) 복제를 실행합니다.

A. DB 인스턴스를 수정하고 Amazon CloudWatch Logs로 푸시할 감사 로그를 활성화합니다. B. DB 인스턴스 수정 및 백업 보존 기간 설정 C. 수동 DB 인스턴스 스냅샷을 생성하도록 예약된 작업을 설정합니다. D. DB 인스턴스에서 사용하는 DB 파라미터 그룹에서 바이너리 로깅을 활성화합니다.

A. AWS Server Migration Service(AWS SMS)를 사용하여 Oracle 가상 머신 이미지를 Amazon EC2 인스턴스로 가져옵니다. Oracle Logical Dump 유틸리티를 사용하여 Amazon EC2에서 Aurora DB 클러스터로 Oracle 데이터를 마이그레이션합니다. B. AWS Snowball 어플라이언스를 주문하고 Oracle 백업을 Snowball 어플라이언스에 복사합니다. Snowball 데이터가 Amazon S3로 전송되면 새 Aurora DB 클러스터를 생성합니다. Amazon S3에서 Amazon RDS로 데이터를 직접 마이그레이션하려면 S3 통합을 활성화합니다. C. AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)을 사용하여 스키마 마이그레이션 중에 데이터베이스 객체를 MySQL에 다시 쓸 수 있습니다. AWS DMS를 사용하여 전체 로드 및 변경 데이터 캡처(CDC) 작업을 수행합니다. D. Oracle 데이터베이스의 모든 테이블을 datapump(expdp)를 사용하여 Amazon S3 버킷으로 덤프합니다. AWS Glue에서 데이터 변환을 실행합니다. S3 버킷에서 Aurora DB 클러스터로 데이터를 로드합니다.

A. 데이터를 다른 리전의 DynamoDB 테이블에 복사하는 AWS Lambda 함수에 의해 처리되는 DynamoDB 스트림을 생성합니다. B. AWS Backup 계획을 생성하고 DynamoDB 테이블을 리소스로 할당합니다. C. 다른 리전에서 DynamoDB 전역 테이블 복제본을 사용합니다. 두 테이블 모두에 대해 특정 시점 복구를 활성화합니다. D. 다른 리전에서 DynamoDB Accelerator 테이블을 사용합니다. 테이블에 대한 특정 시점 복구를 활성화합니다.

A. TTL 속성의 값이 1년 만료로 설정됩니다. B. TTL 속성의 값이 Binary 데이터 유형으로 설정됩니다. C. TTL 속성의 값이 숫자 데이터 유형으로 설정됩니다. D. TTL 속성의 값은 초 단위의 Unix epoch 시간 형식의 타임스탬프입니다.

A. 잠금을 사용하여 충돌을 방지하도록 애플리케이션을 수정합니다. B. DB 인스턴스 클래스를 확장합니다. C. 트랜잭션을 일괄적으로 커밋하도록 애플리케이션을 수정합니다. D. Aurora 복제본을 추가하여 읽기 트래픽을 확장합니다.

A. Amazon RDS for MySQL 다중 AZ DB 인스턴스를 생성하고 다른 가용 영역에서 읽기 전용 복제본을 구성합니다. 기본 DB 인스턴스 엔드포인트를 참조하도록 애플리케이션을 구성하고 복제본 인스턴스 엔드포인트를 참조하도록 쿼리를 보고합니다. B. Amazon RDS for MySQL 다중 AZ DB 인스턴스를 생성하고 다른 가용 영역에서 읽기 전용 복제본을 구성합니다. 복제본 인스턴스 엔드포인트를 참조하도록 애플리케이션을 구성하고 기본 DB 인스턴스 엔드포인트를 참조하도록 쿼리를 보고합니다. C. Amazon Aurora DB 클러스터를 생성하고 다른 가용 영역에서 Aurora 복제본을 구성합니다. 기본 DB 인스턴스 엔드포인트를 참조하도록 애플리케이션을 구성하고 복제본 인스턴스 엔드포인트를 참조하도록 쿼리를 보고합니다. D. Amazon Aurora DB 클러스터를 생성하고 다른 가용 영역에서 Aurora 복제본을 구성합니다. 클러스터 엔드포인트를 참조하도록 애플리케이션을 구성하고 리더 엔드포인트를 참조하도록 쿼리를 보고합니다.

A. Java DNS 캐싱 시간 초과를 높은 값으로 설정합니다. B. 파라미터 그룹에서 Aurora DB 클러스터 캐시 관리를 편집하고 활성화합니다. C. TCP keepalive 매개변수를 높은 값으로 설정합니다. D. JDBC 연결 문자열 시간 초과 변수를 낮은 값으로 설정합니다. E. 제공된 읽기 및 쓰기 Aurora 엔드포인트를 사용하여 Aurora DB 클러스터에 대한 연결을 설정합니다. F. 기본 Aurora DB 클러스터에 연결할 수 없을 때 다른 가용 영역에서 복원을 트리거하는 Amazon CloudWatch 알림을 생성합니다.

A. 만료 시간을 추적하고 각 테이블에서 TTL(Time to Live)을 활성화하기 위해 각 테이블에 새 속성을 만듭니다. B. Amazon CloudWatch Events 이벤트를 생성하여 AWS Data Pipeline을 사용하여 매일 Amazon S3로 데이터를 내보낸 다음 Amazon DynamoDB 테이블을 자릅니다. C. 만료 시간을 추적하고 각 테이블에서 DynamoDB 스트림을 활성화하기 위해 각 테이블에 새 속성을 생성합니다. D. 만료 시간을 추적하기 위해 각 테이블에 새 속성을 생성하고 2일이 지난 항목을 삭제하는 AWS Glue 변환을 생성합니다.

A. DynamoDB 스트림 B. Auto Scaling이 포함된 프로비저닝된 용량 모드가 있는 DynamoDB C. 온디맨드 용량 모드가 있는 DynamoDB D. DynamoDB Accelerator가 있는 DynamoDB

A. 새 애플리케이션 팀을 위해 기존 DB 클러스터의 클론을 프로비저닝합니다. B. DB 클러스터에 자동 조정 정책을 추가하여 CPU 사용량에 따라 클러스터에 Aurora 복제본을 추가합니다. C. 새 워크로드에 대해 별도의 DB 클러스터를 생성하고, 원본 DB 클러스터에서 새로 고침하고, AWS DMS 변경 데이터 캡처(CDC)를 사용하여 지속적인 복제를 설정합니다. D. DB 클러스터에서 서버리스 옵션을 켜서 수요에 따라 자동으로 확장할 수 있도록 합니다.

A. 인증에 AWS Systems Manager Parameter Store를 사용합니다. B. MySQL 기본 데이터베이스 인증을 사용합니다. C. AWS Secrets Manager를 사용하여 자격 증명을 교체합니다. D. AWS Identity and Access Management(IAM) 데이터베이스 인증을 사용합니다.

A. Amazon S3를 사용하고 플랫 파일에서 데이터를 로드합니다. B. 온디맨드 용량 모드에서 Amazon DynamoDB를 사용합니다. C. Amazon Aurora Serverless를 사용합니다. 필요에 따라 서비스가 리소스를 위아래로 회전하도록 허용합니다. D. Amazon RDS DB 인스턴스를 사용합니다. 데이터를 읽은 후에는 인스턴스를 종료합니다.