하위 문제 풀이는 개인적 의견일 수 있습니다. AWS 공식 문서를 참조하는 것을 추천 드립니다.
[영문]
A company has a web application that allows users to upload short videos. The videos are stored on Amazon EBS volumes and analyzed by custom recognition software for categorization.
The website contains static content that has variable traffic with peaks in certain months. The architecture consists of Amazon EC2 instances running in an Auto Scaling group for the web application and EC2 instances running in an Auto Scaling group to process an Amazon SQS queue. The company wants to re-architect the application to reduce operational overhead using AWS managed services where possible and remove dependencies on third-party software.
Which solution meets these requirements?
- A. Use Amazon ECS containers for the web application and Spot instances for the Auto Scaling group that processes the SQS queue. Replace the custom software with Amazon Rekognition to categorize the videos.
- B. Store the uploaded videos in Amazon EFS and mount the file system to the EC2 instances for the web application. Process the SQS queue with an AWS Lambda function that calls the Amazon Rekognition API to categorize the videos.
- C. Host the web application in Amazon S3. Store the uploaded videos in Amazon S3. Use S3 event notification to publish events to the SQS queue. Process the SQS queue with an AWS Lambda function that calls the Amazon Rekognition API to categorize the videos.
- D. Use AWS Elastic Beanstalk to launch EC2 instances in an Auto Scaling group for the web application and launch a worker environment to process the SQS queue. Replace the custom software with Amazon Rekognition to categorize the videos.
[한글] (번역기)
한 회사에는 사용자가 짧은 동영상을 업로드할 수 있는 웹 애플리케이션이 있습니다. 동영상은 Amazon EBS 볼륨에 저장되고 맞춤형 인식 소프트웨어로 분석되어 분류됩니다.
이 웹사이트에는 특정 달에 트래픽이 최고조에 달하는 가변적인 트래픽이 있는 정적 콘텐츠가 포함되어 있습니다. 이 아키텍처는 웹 애플리케이션을 위해 자동 확장 그룹에서 실행되는 Amazon EC2 인스턴스와 Amazon SQS 대기열을 처리하기 위해 자동 확장 그룹에서 실행되는 EC2 인스턴스로 구성됩니다. 이 회사는 가능한 경우 AWS 관리형 서비스를 사용하여 운영 오버헤드를 줄이고 타사 소프트웨어에 대한 종속성을 제거하기 위해 애플리케이션을 재설계하고자 합니다.
이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇인가요?
A. 웹 애플리케이션에는 Amazon ECS 컨테이너를 사용하고, SQS 대기열을 처리하는 자동 확장 그룹에는 스팟 인스턴스를 사용합니다. 비디오를 분류하기 위해 사용자 지정 소프트웨어를 Amazon Rekognition으로 교체합니다.
B. 업로드된 비디오를 Amazon EFS에 저장하고 웹 애플리케이션용 EC2 인스턴스에 파일 시스템을 마운트합니다. Amazon Rekognition API를 호출하여 동영상을 분류하는 AWS 람다 함수로 SQS 큐를 처리합니다.
C. Amazon S3에서 웹 애플리케이션을 호스팅합니다. 업로드된 동영상을 Amazon S3에 저장합니다. S3 이벤트 알림을 사용하여 이벤트를 SQS 대기열에 게시합니다. Amazon Rekognition API를 호출하여 동영상을 분류하는 AWS 람다 함수로 SQS 대기열을 처리합니다.
D. AWS Elastic Beanstalk를 사용하여 웹 애플리케이션을 위한 자동 확장 그룹에서 EC2 인스턴스를 시작하고 작업자 환경을 시작하여 SQS 대기열을 처리합니다. 사용자 정의 소프트웨어를 Amazon Rekognition으로 교체하여 동영상을 분류합니다.
[풀이]
- 짧은 동영상 업로드할 수 있는 웹 애플리케이션, 동영상은 EBS 볼륨에 저장, 동영상은 맞춤형 소프트웨어로 분석되어 분류된다, 특정 달에 트래픽이 최고조인 가변적 트래픽, 웹 앱 - ASG - EC2 와 SQS - ASG - EC2 두 그룹이 있음, 가능한 경우 매니지드 서비스 사용하고 타사 소프트웨어 종속성 제거하고싶다.
- 특정 달에만 ASG 미리 스케일 아웃 해놓는 방법 + 동영상 분류 매니지드 서비스 + EC2도 가능하면 매니지드로 하면 되지 않을까 생각이 든다!
- AWS Rekognition 서비스를 이용하면 동영상 또는 사진을 인식해서 동영상을 분석 및 분류 해주는
- A의 경우 ECS가 EBS 볼륨을 지원하지 않기 때문에 사용하지 못함
- B의 경우 그나마 괜찮아 보인다. 비용 효율적이진 않아보임
- C의 경우 S3에서 웹 애플리케이션 호스팅하고 동영상만 S3에 저장하면 좋긴 할텐데 CloudFront를 사용하지 않아서 https 도 안될것이고 사용자 지연 시간을 개선할 수 있을지? 생각이 든다.
- D의 경우 Beanstalk를 이용해서 웹 + 동영상 분석 + ASG + SQS (작업자 환경)를 사용할 수 있기 때문에 가장 정답에 근접해 보인다.
- [Beanstalk 작업자 환경] https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/elasticbeanstalk/latest/dg/concepts-worker.html
- https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/rekognition/latest/dg/stored-video-tutorial-v2.html
[출처] : https://www.examtopics.com/exams/amazon/aws-certified-solutions-architect-professional-sap-c02
위 문제에 대한 저작권은 상위 출처 링크에 있으며 해당 게시글로 문제 시 댓글 부탁 드리며 삭제 조치 진행 하겠습니다.
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