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AWS 연습문제

by 날아라못난 2024. 5. 27.
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한 회사에서 며칠 전에 새로운 오토 스케일링 그룹을 배포한 후 애플리케이션 성능이 저하되었음을 알게 되었습니다. 조사를 진행한 결과, 조사 팀은 오토 스케일링 그룹에 지정한 시작 구성(Launch Configuration)이 애플리케이션 워크플로 처리에 적합하지 않은 잘못된 인스턴스 유형을 사용하고 있음을 발견했습니다.

솔루션 아키텍트로서 이 문제에 대한 장기적인 해결책으로 무엇을 제안하시겠습니까?

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새로운 시작 구성을 만들어 올바른 인스턴스 유형을 사용하도록 설정하고, 오토 스케일링 그룹에서 새로 만든 시작 구성을 사용하도록 수정한다. 기존 시작 구성은 더 이상 필요하지 않으므로 삭제한다.

시작 구성은 오토 스케일링 그룹이 EC2 인스턴스를 실행하는 데 사용하는 인스턴스 구성 템플릿입니다. 시작 구성을 생성할 때는 인스턴스에 관한 정보를 명시합니다. Amazon Machine Image(AMI)의 ID, 인스턴스 타입, 키 쌍, 하나 이상의 보안 그룹, 블록 장치 매핑을 포함합니다.

일단 생성된 시작 구성은 변경할 수 없습니다. 올바른 인스턴스 타입을 사용하기 위해 새로운 시작 구성을 생성합니다. 이 새로운 시작 구성을 사용하기 위해 오토 스케일링 그룹을 변경합니다. 예전의 시작 구성은 더 이상 필요하지 않으므로 삭제합니다.




한 IT 회사에는 MySQL용 Amazon RDS를 사용하는 액세스 제어 관리 애플리케이션(ACM)이 있지만 읽기 전용 복제본을 사용함에도 불구하고 성능 이슈가 발생하고 있습니다. 회사는 기존 관계형 데이터베이스 스키마를 변경하지 않고 이러한 성능 관련 문제를 해결하기 위해 여러분을 솔루션 아키텍트로 고용했습니다. 회사는 전 세계에 지사를 두고 있기 때문에 모든 국가에 적용할 수 있는 솔루션이 필요합니다.

다음 중 가장 경제적이고 고성능인 솔루션으로 제안할 만한 것은 무엇입니까?

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Amazon Aurora 글로벌 데이터베이스를 사용하여 각 리전에서 짧은 지연 시간으로 빠른 로컬 읽기를 활성화한다.

Amazon Aurora는 클라우드를 위해 제작된 MySQL 및 PostgreSQL 호환 관계형 데이터베이스로서 기존의 엔터프라이즈 데이터베이스의 성능 및 가용성과 오픈소스 데이터베이스의 단순성과 경제성을 결합한 것입니다. Amazon Aurora는 데이터베이스 인스턴스당 최대 64TB까지 자동으로 스케일링되는 분산식, 고장내성, 자가치유 스토리지 시스템입니다. Aurora는 인메모리 데이터베이스가 아닙니다.

Amazon Aurora 글로벌 데이터베이스는 전 세계에 배포되는 애플리케이션을 위해 설계되어 있어, 하나의 Amazon Aurora 데이터베이스를 다수의 AWS 리전에 배포할 수 있습니다. Amazon Aurora 글로벌 데이터베이스는 데이터베이스 성능에 영향을 미치지 않고 데이터를 복제하고 각 리전에서 낮은 레이턴시로 빠른 로컬 읽기를 구현하며 리전 전체에 정전이 발생할 경우 재해 복구를 제공합니다. 제시된 활용 사례에서는 Amazon Aurora 글로벌 데이터베이스가 올바른 선택합니다.

 

한 개발 팀이 ECS로 마이크로 서비스를 배포했습니다. 애플리케이션 계층은 애플리케이션 로드 밸런서를 통해 정적 콘텐츠와 동적 콘텐츠를 모두 제공하는 도커(Docker) 컨테이너에 있습니다. 부하가 증가하면서 ECS 클러스터의 네트워크 사용량 또한 증가하고 있습니다. 개발 팀에서 네트워크 사용량을 조사한 결과, 사용량의 90%가 애플리케이션의 정적 콘텐츠 배포에 따른 것으로 드러났습니다.

솔루션 아키텍트로서 애플리케이션의 네트워크 사용량을 낮추고 비용을 절감하기 위해 권장할 수 있는 방법은 무엇입니까?

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Amazon S3를 통해 정적 콘텐츠를 배포한다. -

여러분은 Amazon S3를 이용하여 정적 웹사이트를 호스팅할 수 있습니다. 정적 웹사이트에서 개별 웹 페이지에는 정적 콘텐츠가 포함되어 있습니다. 페이지들에는 클라이언트 측 스크립트도 포함되어 있습니다. Amazon S3에서 정적 웹사이트를 호스팅하기 위해 여러분은 웹사이트 호스팅을 위해 Amazon S3를 구성하고 웹사이트 콘텐츠를 버킷에 업로드합니다. 버킷을 정적 웹사이트로서 구성하면 웹사이트 호스팅을 활성화하고 권한을 설정하며 인덱스 문서를 생성하고 추가해야 합니다. 웹사이트의 요구사항에 따라 여러분은 리디렉션, 웹 트래픽 로깅, 사용자 지정 오류 문서를 구성할 수도 있습니다.

S3를 통해 정적 콘텐츠를 배포하면 대부분의 네트워크 사용량을 S3로 덜고, ECS에서 실행되는 애플리케이션을 해방시킬 수 있습니다.

 

한 제약 회사에서 코로나19 백신 개발에 대한 연구를 진행하고 있습니다. 회사의 연구원들은 SQL 쿼리 캐싱을 지원하는 고가용성의 HIPAA 규정 준수 인메모리 데이터베이스에서 참고 의료 데이터를 처리하기를 원합니다.

다음 중 솔루션 아키텍트로서 이런 작업에 제안할 수 있는 AWS 서비스는 무엇입니까?

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ElastiCache for Redis/Memcached

Amazon ElastiCache for Redis는 인터넷 스케일의 실시간 애플리케이션에 밀리 초 미만의 레이턴시를 제공하는 번개처럼 빠른 인메모리 데이터 스토어입니다. Amazon ElastiCache for Redis는 캐싱, 챗/메시징, 게이밍 리더보드, 지리공간, 머신러닝, 미디어 스트리밍, 대기열, 실시간 분석기, 세션 스토어 등 실시간 트랜잭션 및 분석 프로세싱 활용 사례에 아주 적합합니다. ElastiCache for Redis는 구성 없이 곧바로 복제, 높은 가용성, 클러스터 샤딩을 제공합니다.

Amazon ElastiCache for Memcached는 캐시 또는 데이터 스토어로 활용할 수 있는 Memcached 호환 인메모리 키-값 스토어 서비스입니다. Amazon ElastiCache for Memcached를 사용하면 액세스 레이턴시를 줄이고 처리 속도를 높이며 여러분의 관계형 또는 NoSQL 데이터베이스의 부하를 줄여주기 위한 인메모리 캐시를 훌륭하게 구현할 수 있습니다. Amazon ElastiCache for Memcached를 사용하여 세션 스토어를 손쉽게 생성할 수 있습니다.

ElastiCache for Redis 및 ElastiCache for Memcached는 모두 HIPAA를 준수합니다. 그러므로 이것이 정답입니다.

 

한 사물 인터넷(IoT) 업체가 수집한 IoT 데이터에 대해 실시간 분석을 수행하는 스트리밍 시스템을 구축하려고 합니다. 업체에서는 분석이 완료되면 해당 IoT 장치 소유자의 모바일 애플리케이션으로 알림을 돌려보내고자 합니다.

솔루션 아키텍트로서 모바일 애플리케이션으로 이런 알림을 보내기 위해 제안할 수 있는 AWS 기술은 다음 중 무엇입니까?

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Amazon Kinesis 및 Amazon Simple Notification Service (SNS)

Amazon Kinesis를 사용하면 실시간 스트리밍 데이터를 손쉽게 수집, 처리, 분석하여 여러분은 적시에 인사이트를 얻고 새로운 정보에 빠르게 반응할 수 있습니다. Amazon Kinesis는 모든 스케일에서 스트리밍 데이터를 경제적으로 처리할 수 있는 핵심적인 능력을 제공하고 여러분의 애플리케이션의 요구사항에 가장 적합한 툴을 선택할 수 있는 유연성도 제공합니다.

Amazon Kinesis를 사용하면 비디오, 오디오, 애플리케이션 로그, 웹사이트 클릭스트림, 머신러닝, 분석기 및 기타 응용 분야를 위한 IoT 원격측정 데이터 등의 실시간 데이터를 소화할 수 있습니다. Amazon Kinesis를 사용하면 여러분은 모든 데이터가 수집되어 처리할 수 있을 때까지 기다리는 대신에, 데이터가 도착하는 대로 처리하고 분석할 수 있고 즉시 대응할 수 있습니다.

Kinesis는 IoT 장치에서 나오는 이벤트 스트리밍에 적합하지만 알림 기능이 없으므로 알림 전송에는 적합하지 않습니다.

Amazon Simple Notification Service(SNS)는 여러분이 마이크로서비스, 분산 시스템, 서버리스 애플리케이션을 디커플링할 수 있는 가용성 높고 견고하며 안전하고 완벽히 관리되는 게시/구독(pub/sub) 메시징 서비스입니다. Amazon SNS는 빠른 처리 속도, 푸시 기반, 다대다(many-to-many) 메시징을 위한 토픽을 제공합니다. SNS는 알림 서비스이며, 이 활용 사례에 적합할 것입니다.

현재 시나리오에서 Kinesis를 이용한 데이터 스트리밍과 SNS를 이용한 응답 알림 전송은 최적의 솔루션입니다.

 

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