[Associate SAA-C03] - dump 정리 191 ~ 200

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191

RDS for MYSQL에 고객 정보를 저장하는 주문 애플리케이션 / 보고 목적으로 일회성 쿼리 실행 / 쿼리 실행 오래 걸려서 주문 처리 중에 시간 초과 발생 → 쿼리 수행 방해하지 않으면서 시간 초과 제거

 

A. 읽기 복제본을 만듭니다. 보고 쿼리를 읽기 복제본으로 이동합니다. 

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192

병원은 매일 수백개의 새로운 문서 추가 / 데이터 팀은 문서를 스캔하여 AWS 클라우드에 업로드

문서를 분석, 정보 추출, 문서를 저장하여 데이터에 대한 SQL 쿼리를 실행할 수 있도록 구현 / 확장성, 운영 효율성 극대화

* Amazon Athena: S3 저장 데이터를 직접 SQL 사용하여 분석. 서버리스. 

* Amazon Comprehend Medical: 자연어 처리(NLP) 모델을 사용하여 의학적 상태, 약물 또는 보호 대상 건강 정보(PHI)와 같은 의료 정보에 대한 텍스트 참조인 엔터티를 탐지
* Amazon Textract: 스캔한 문서에서 텍스트, 필기 및 데이터를 자동으로 추출하는 기계 학습(ML) 서비스

 

B. Amazon S3 버킷에 문서 정보를 씁니다. Amazon Athena를 사용하여 데이터를 쿼리합니다.

 

E. 새 문서가 업로드될 때 실행되는 AWS Lambda 함수를 만듭니다. Amazon Textract를 사용하여 문서를 원시 텍스트로 변환합니다. Amazon Comprehend Medical를 사용하여 텍스트에서 관련 의료 정보를 감지하고 추출합니다.

 

 

*  Amazon Transcribe Medical: 의료 분여 음성 인식 서비스 

*  Amazon Rekognition: 이미지 및 동영상 분석 서비스.

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193

Amazon RDS 데이터베이스가 있는 백엔드 / 데이터베이스에서 많은 수의 읽기를 발생 / 고가용성을 보장하면서 읽기 수를 줄여야함

 

B. Redis에 Amazon ElastiCache를 사용합니다.

 

Redis : 메모리 내 DB 매우 빠른 읽기 성능 / 복제본, 클러스터링으로 고가용성 / 다양한 데이터 구조 

Memcached: 데이터를 빠르게 읽고 씀. 단순 키-값 구조. 

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#194

데이터베이스에 EC2 사용 / DB는 고가용성 / 중단 이벤트가 발생하면 자동으로 장애조치

 

A. 동일한 AWS 지역의 다른 가용성 영역에 있는 두 개의 EC2 인스턴스를 시작합니다. 두 EC2 인스턴스에 데이터베이스를 설치합니다. EC2 인스턴스를 클러스터로 구성합니다. 데이터베이스 복제를 설정합니다.

 

다중 AZ + 클러스터로 충분. 

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195

Amazon RDS의 데이터베이스에 주문을 저장 /시스템에 장애가 발생하면 주문을 다시 처리 / 시스템 중단이 발생하면 자동으로 주문을 처리할 수 있는 복원력 있는 솔루션

 

C. EC2 인스턴스를 Auto Scaling 그룹으로 이동합니다. Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 대기열로 메시지를 보내도록 주문 시스템을 구성합니다. 대기열에서 메시지를 소비하도록 EC2 인스턴스를 구성합니다

 

자동 확장 그룹 → 주문을 처리하는 EC2 인스턴스가 고가용성과 확장성을 보장
SQS →  인스턴스가 실패하거나 다운되면 새 인스턴스가 주문을 가져올 때까지 주문이 대기열에 남아있음

 

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196

애플리케이션은 DynamoDB 테이블에 항목을 읽고 씀 / 테이블의 크기는 지속적으로 증가하지만 애플리케이션은 지난 30일 동안의 데이터만 필요 / 비용과 개발노력을 최소화하는 솔루션

 

D. 테이블에 생성된 각 새 항목에 현재 타임스탬프와 30일을 더한 값을 갖는 속성을 추가하도록 애플리케이션을 확장합니다. DynamoDB가 속성을 TTL 속성으로 사용하도록 구성합니다.

 

 DynamoDB TTL: 항목별 타임스탬프를 정의하여 항목이 더 이상 필요하지 않은 시점 확인 가능 → 지정된 타임스탬프 날짜 시간 직후 DynamoDB는 쓰기 처리량을 소모하지 않고 테이블에서 항목을 삭제

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197

Microsoft .NET 애플리케이션 / Oracle DB Standard Edition 서버를 사용하여 데이터 저장 / AWS로 마이그레이션 계획 / 개발 변경 최소화 / 고가용성

 

B. 다중 AZ 배포에서 .NET 플랫폼을 사용하여 AWS Elastic Beanstalk에서 애플리케이션을 다시 호스팅합니다.

→ 개발 변경 최소화 

 

E. AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 다중 AZ 배포에서 Oracle 데이터베이스에서 Amazon RDS의 Oracle로 마이그레이션합니다.

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198

온프레미스 데이터 센터의 Kubernetes 클러스터에서 컨테이너화된 애플리케이션 실행 / 데이터 저장을 위해 MongoDB 데이터베이스 사용 / 일부를 마이그레이션하려고 하지만 현재는 코드 변경이나 배포 방법 변경이 불가능 / 운영 오버헤드를 최소화하는 솔루션

 

AWS Fargate  + EKS 

 

D. 컴퓨팅을 위해 AWS Fargate와 함께 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)를 사용하고 데이터 저장을 위해 Amazon DocumentDB(MongoDB 호환)를 사용합니다.

 

⇒ MongoDB가 보이면 무조건 호환되는 DocumentDB 찾기

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199

고객 콜센터 기능 설계 / 여러 화자 인식을 제공하고 대본 파일을 생성하는 솔루션 → 대본 파일을 쿼리하여 비즈니스 패턴으로 분석 / 감사 목적으로 7년 동안 보관

B. 여러 화자 인식을 위해 Amazon Transcribe를 사용합니다. 필사본 파일 분석을 위해 Amazon Athena를 사용합니다

 

* Amazon Rekognition: 이미지 및 비디오 분석을 위한 서비스

* Amazon Textract: 문서에서 텍스트와 데이터를 추출

 

* AWS Transcribe: 기계 학습 모델을 사용하여 오디오를 텍스트로 변환하는 자동 음성 인식 서비스(화자 인식)
* AWS Athena: 필사본 파일 분석을 위한 서버리스 일회성 쿼리 서비스

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200

Cognito를 사용하여 사용자를 관리 / 로그인하면 API Gateway에 호스팅된 REST API를 사용하여 DynamoDB에서 필요한 데이터를 가져옴 / 개발 노력을 줄이기 위해 REST API에 대한 액세스를 제어하는 관리형 솔루션 필요 / 최소한의 운영 오버헤드

 

* Amazon Cognito: 사용자 인증 MFA 및 사용자 관리 서비스 / 사용자 등록, 로그인, 접근 제어 

 

D. API Gateway에서 Amazon Cognito 사용자 풀 권한 부여자를 구성하여 Amazon Cognito가 각 요청을 검증할 수 있도록 합니다

 

 별도의 Lambda 함수나 추가적인 키 관리 없이도 사용자 인증을 처리 --> 운영 오버헤드 감소

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