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Amazon AWS Certified Solutions Architect - Professional (AWS-Solutions-Architect-Professional日本語版) AWS-Solutions-Architect-Professional-JPN Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. ある企業は、イベント駆動型アーキテクチャを使用して注文システムを実装しました。初期テスト中に、システムは注文の処理を停止しました。さらにログを分析すると、Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 標準キュー内の 1 つの注文メッセージがバックエンドでエラーを引き起こし、後続のすべての注文メッセージがブロックされていることが判明しました。キューの可視性タイムアウトは 30 秒に設定され、バックエンド処理タイムアウトは10秒に設定されています。ソリューションアーキテクトは、障害のある注文メッセージを分析し、システムが後続のメッセージを処理し続けることを確認する必要があります。
これらの要件を満たすために、ソリューションアーキテクトはどの手順を実行する必要がありますか?

A) キューの可視性タイムアウトを減らして、問題のあるメッセージを自動的に削除します。
B) 新しい SQS FIFO キューを配信不能キューとして構成し、障害のあるメッセージを隔離します。
C) 可視性タイムアウトと一致するように、バックエンド処理タイムアウトを 30 秒に増やします。
D) 新しい SQS 標準キューを配信不能キューとして構成し、障害のあるメッセージを隔離します。

2. ある企業が、Amazon S3 で静的ウェブサイトとして新しいアプリケーションを実行しています。同社はアプリケーションを本番 AWS アカウントにデプロイし、Amazon CloudFront を使用してウェブサイトを配信しています。ウェブサイトは Amazon API Gateway REST API を呼び出します。AWS Lambda 関数が各 API メソッドをサポートします。
同社は、2 週間ごとに CSV レポートを作成して、各 API Lambda 関数の推奨構成メモリ、推奨コスト、および現在の構成と推奨の価格差を表示したいと考えています。会社はレポートを S3 バケットに保存します。
最短の開発時間でこれらの要件を満たすソリューションはどれですか?

A) AWS Compute Optimizer にオプトインします。拡張インフラストラクチャ メトリックを設定します。Compute Optimizer コンソール内で、Lambda の推奨事項を _csvfile_ にエクスポートするジョブをスケジュールし、ファイルを 2 週間ごとに S3 バケットに保存します。
B) 本番アカウント用の AWS ビジネス サポート プランを購入します。AWS Trusted Advisor チェックのために AWS Compute Optimizer にオプトインします。Trusted Advisor コンソールで、コスト最適化チェックを _csvfile_ にエクスポートするジョブをスケジュールし、ファイルを 2 週間ごとに S3 バケットに保存します。
C) 2 週間分の Amazon CloudWatch Logs から各 API Lambda 関数のメトリクス データを抽出する Lambda 関数を作成します。データを表形式に照合します。データを
S3 バケットの _csvfile。Lambda 関数を 2 週間ごとに実行するようにスケジュールする Amazon Eventaridge ルールを作成します。
D) AWS Compute Optimizer にオプトインします。ExportLambdaFunctionRecommendatlons オペレーションを呼び出す Lambda 関数を作成します。_csv ファイルを S3 バケットにエクスポートします。Lambda 関数を 2 週間ごとに実行するようにスケジュールする Amazon Eventaridge ルールを作成します。

3. ソリューション アーキテクトは、クラウド エンジニアのチームが AWS CLI を使用してオブジェクトを Amazon S3 バケットにアップロードするための安全な方法を提供する必要があります。各クラウド エンジニアには IAM ユーザーがいます。IAM アクセス キーと仮想多要素認証 (MFA) デバイス クラウド エンジニアの IAM ユーザーは、S3 アクセスという名前のグループに属しています クラウド エンジニアは、MFA を使用して Amazon S3 でアクションを実行する必要があります これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

A) ポリシーを S3 バケットにアタッチして、1AM ユーザーが S3 バケットでアクションを実行するときに 1AM ユーザーに MFA コードを要求する AWS CLI で 1AM アクセス キーを使用して Amazon S3 を呼び出す
B) ポリシーを S3 アクセス グループにアタッチして、MFA が存在しない限り、すべての S3 アクションを拒否します AWS CLI で 1AM アクセス キーを使用して Amazon S3 を呼び出します
C) S3 アクセス グループにポリシーをアタッチして、MFA が存在しない限りすべての S3 アクションを拒否します AWS Security Token Service (AWS STS) から一時的な認証情報をリクエストします ユーザーが実行するときに Amazon S3 が参照するプロファイルに一時的な認証情報をアタッチしますAmazon S3 でのアクション
D) S3 アクセス グループの信頼ポリシーを更新して、プリンシパルがグループを引き受けるときにプリンシパルが MFA を使用することを要求する AWS CLI で 1AM アクセス キーを使用して Amazon S3 を呼び出す

4. 企業は AWS CloudFormation を使用して、すべてトランジットゲートウェイに接続されている複数の VPC 内にアプリケーションをデプロイします。 パブリック インターネットにトラフィックを送信する各 VPC は、共有サービス VPC 経由でトラフィックを送信する必要があります。 VPC 内の各サブネットは、デフォルトの VPC ルート テーブルとトラフィックはトランジット ゲートウェイにルーティングされます トランジット ゲートウェイは、VPC アタッチメントに対してデフォルトのルート テーブルを使用します セキュリティ監査により、VPC 内にデプロイされた Amazon EC2 インスタンスが、会社の他の VPC にデプロイされた EC2 インスタンスと通信できることが判明しましたソリューションアーキテクトは、VPC 間のトラフィックを制限する必要があります。各 VPC は、事前定義された限定された許可された VPC セットとのみ通信できる必要があります。
これらの要件を満たすために、ソリューション アーキテクトは何をすべきでしょうか?

A) VPC 内で使用されているすべてのセキュリティ グループを更新して、未承認の VPC 内で使用されているセキュリティ グループへの送信トラフィックを拒否します。
B) VPC 内の各サブネットのネットワーク ACL を更新して、承認された VPC への送信トラフィックのみを許可します。デフォルトの拒否ルールを除くすべての拒否ルールを削除します。
C) 各 VPC の mam ルート テーブルを更新して、トラフィックをトランジット ゲートウェイ経由で承認された VPC にのみルーティングします。
D) VPC アタッチメントごとに専用のトランジット ゲートウェイ ルート テーブルを作成します。許可された VPC にのみトラフィックをルーティングします。

5. 洪水監視機関は 10,000 個を超える水位監視センサーを配備しました。センサーは継続的にデータ更新を送信し、各更新のサイズは 1 MB 未満です。この機関は、オンプレミスのアプリケーション サーバーを多数保有しています。これらのサーバーはセンサーで更新プログラムを受信し、生データを人間が判読できる形式に変換し、その結果をオンプレミスのリレーショナル データベース サーバーに書き込みます。データ アナリストは、単純な SOL クエリを使用してデータを監視します。
政府機関は、アプリケーション全体の可用性を高め、メンテナンス タスクの実行に必要な労力を削減したいと考えています。アプリケーション サーバーへの更新やパッチを含むこれらのメンテナンス タスクは、ダウンタイムの原因となります。アプリケーション サーバーがダウンしている間は、残りのサーバーがワークロード全体を処理できないため、センサーからデータが失われます。
この政府機関は、運用上のオーバーヘッドとコストを最適化するソリューションを望んでいます。ソリューションアーキテクトは、AWS loT Core を使用してセンサーデータを収集することを推奨しています。
これらの要件を満たすために、ソリューションアーキテクトは他に何を推奨する必要がありますか?

A) センサーデータを Amazon Kinesis Data Firehose に送信します。AWS Lambda 関数を使用して、Kinesis Data Firehose データを読み取り、.csv 形式に変換し、Amazon Aurora MySQL DB インスタンスに挿入します。データ アナリストに、DB インスタンスから直接データをクエリするように指示します。
B) センサーデータを Amazon Managed Service for Apache Flink (以前は Amazon Kinesis Data Analytics) アプリケーションに送信して、データを Apache Parquet 形式に変換し、Amazon S3 バケットに保存します データ分析にクエリを指示しますAmazon Athena を使用してデータを保存します。
C) センサーデータを Amazon Managed Service for Apache Flink (以前は Amazon Kinesis Data Analytics として知られていた) アプリケーションに送信し、データを .csv 形式に変換して Amazon S3 バケットに保存します。データを Amazon Aurora MySQL DB インスタンスにインポートします。データ アナリストに、DB インスタンスから直接データをクエリするように指示します。
D) センサーデータを Amazon Kinesis Data Firehose に送信します。AWS Lambda 関数を使用して Kinesis Data Firehose データを読み取り、Apache Parquet 形式に変換して、Amazon S3 バケットに保存します。
データアナリストに、Amazon Athena を使用してデータをクエリするように指示します。

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