[영문]
A company needs the ability to analyze the log files of its proprietary application. The logs are stored in JSON format in an Amazon S3 bucket. Queries will be simple and will run on-demand. A solutions architect needs to perform the analysis with minimal changes to the existing architecture.
What should the solutions architect do to meet these requirements with the LEAST amount of operational overhead?
- A. Use Amazon Redshift to load all the content into one place and run the SQL queries as needed.
- B. Use Amazon CloudWatch Logs to store the logs. Run SQL queries as needed from the Amazon CloudWatch console.
- C. Use Amazon Athena directly with Amazon S3 to run the queries as needed.
- D. Use AWS Glue to catalog the logs. Use a transient Apache Spark cluster on Amazon EMR to run the SQL queries as needed.
[한글] (번역기)
기업에는 독점 애플리케이션의 로그 파일을 분석할 수 있는 기능이 필요합니다. 로그는 Amazon S3 버킷에 JSON 형식으로 저장됩니다. 쿼리는 간단하며 온디맨드 방식으로 실행됩니다. 솔루션 아키텍트는 기존 아키텍처를 최소한으로 변경하면서 분석을 수행해야 합니다.
솔루션 설계자가 최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하려면 어떻게 해야 할까요?
A. Amazon Redshift를 사용하여 모든 콘텐츠를 한곳에 로드하고 필요에 따라 SQL 쿼리를 실행합니다.
B. Amazon CloudWatch 로그를 사용하여 로그를 저장합니다. 필요에 따라 Amazon CloudWatch 콘솔에서 SQL 쿼리를 실행합니다.
C. 필요에 따라 Amazon S3와 함께 Amazon Athena를 직접 사용하여 쿼리를 실행합니다.
D. AWS Glue를 사용하여 로그를 카탈로그화합니다. 필요에 따라 Amazon EMR에서 임시 Apache Spark 클러스터를 사용하여 SQL 쿼리를 실행합니다.
[풀이]
- 독점 애플리케이션의 로그 파일을 분석하는 기능이 필요 -> Athena 일 것이라고 예상함
- 로그는 S3 버킷에 JSON으로 저장되고 쿼리는 온디맨드 방식으로 실행 기존 아키텍처를 최소한으로 변경 하면서 분석을 수행해야 한다. 최소한의 운영 오버헤드로 요구 사항 충족 하려면?
- 최소한의 운영 오버헤드로 요구사항을 충족하기 위해서라면 기존에 로그 파일이 S3에 저장되고 있기 때문에 Athena를 이용해 쿼리를 날려 분석하는 게 맞다는 판단이 든다.
- A의 경우 Redshift를 사용하는 것은 아키텍처를 최소한으로 변경하는 게 아니라고 생각이 듦 A 제외
- B의 경우도 마찬가지로 CloudWatch 로그를 사용하기 위해서 로그를 CloudWatch에 쌓아야 함.
B 제외 - D의 경우도 마찬가지로 Glue, EMR을 사용하기 위해선 운영 오버헤드가 필요함
D 제외 - C가 정답이라고 생각이 든다.
[출처] : https://www.examtopics.com/exams/amazon/aws-certified-solutions-architect-associate-saa-c03/view/
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