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質問 50
A software company wants to use instrumentation data to detect and resolve errors to improve application recovery time. The company requires API usage anomalies, like error rate and response time spikes, to be detected in near-real time (NRT) The company also requires that data analysts have access to dashboards for log analysis in NRT Which solution meets these requirements'?

• A. Use Amazon Kinesis Data Analytics as the data transport layer for logging data. Use Amazon Kinesis Data Streams to uncover NRT monitoring metrics. Use Amazon Kinesis Data Firehose to deliver log data to Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service) for search, log analytics, and application monitoring Use Amazon QuickSight for the dashboards
• B. Use Amazon Kinesis Data Firehose as the data transport layer for logging data Use Amazon Kinesis Data Analytics to uncover the NRT API usage anomalies Use Kinesis Data Firehose to deliver log data to Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service) for search, log analytics, and application monitoring Use OpenSearch Dashboards (Kibana) in Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service) for the dashboards.
• C. Use Amazon Kinesis Data Analytics as the data transport layer for logging data and to uncover NRT monitoring metrics Use Amazon Kinesis Data Firehose to deliver log data to Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service) for search, log analytics, and application monitoring Use OpenSearch Dashboards (Kibana) in Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service) for the dashboards
• D. Use Amazon Kinesis Data Firehose as the data transport layer for logging data Use Amazon Kinesis Data Analytics to uncover NRT monitoring metrics Use Amazon Kinesis Data Streams to deliver log data to Amazon OpenSearch Service (Amazon Elasticsearch Service) for search, log analytics, and application monitoring Use Amazon QuickSight for the dashboards.

正解: C

質問 51
A company has a data warehouse in Amazon Redshift that is approximately 500 TB in size. New data is imported every few hours and read-only queries are run throughout the day and evening. There is a particularly heavy load with no writes for several hours each morning on business days. During those hours, some queries are queued and take a long time to execute. The company needs to optimize query execution and avoid any downtime.
What is the MOST cost-effective solution?

• A. Add more nodes using the AWS Management Console during peak hours. Set the distribution style to ALL.
• B. Use a snapshot, restore, and resize operation. Switch to the new target cluster.
• C. Use elastic resize to quickly add nodes during peak times. Remove the nodes when they are not needed.
• D. Enable concurrency scaling in the workload management (WLM) queue.

正解: D

質問 52
A global pharmaceutical company receives test results for new drugs from various testing facilities worldwide. The results are sent in millions of 1 KB-sized JSON objects to an Amazon S3 bucket owned by the company. The data engineering team needs to process those files, convert them into Apache Parquet format, and load them into Amazon Redshift for data analysts to perform dashboard reporting. The engineering team uses AWS Glue to process the objects, AWS Step Functions for process orchestration, and Amazon CloudWatch for job scheduling.
More testing facilities were recently added, and the time to process files is increasing.
What will MOST efficiently decrease the data processing time?

• A. Use the Amazon Redshift COPY command to move the files from Amazon S3 into Amazon Redshift tables directly. Process the files in Amazon Redshift.
• B. Use Amazon EMR instead of AWS Glue to group the small input files. Process the files in Amazon EMR and load them into Amazon Redshift tables.
• C. Use AWS Lambda to group the small files into larger files. Write the files back to Amazon S3. Process the files using AWS Glue and load them into Amazon Redshift tables.
• D. Use the AWS Glue dynamic frame file grouping option while ingesting the raw input files. Process the files and load them into Amazon Redshift tables.

正解: C

質問 53
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