Amazon AWS-Solutions-Architect-Professional日本語 : AWS Certified Solutions Architect - Professional (AWS-Solutions-Architect-Professional日本語版)

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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. ある会社が、AWSクラウドでオンプレミスの注文処理プラットフォームをリファクタリングしています。プラットフォームには、フロントエンドをバックエンドに接続するためのVMのフリートRabbitMQでホストされるWebフロントエンドと、注文を処理するためにコンテナー化されたバックエンドシステムを実行するためのKubernetesクラスターが含まれます。会社はアプリケーションに大きな変更を加えたくないどのソリューションが最小の運用オーバーヘッドでこれらの要件を満たしますか？

A) ウェブサーバーVMのAMIを作成するAMIとアプリケーションロードバランサーを使用するAmazon EC2AutoScalingグループを作成するオンプレミスメッセージングキューを置き換えるようにAmazonMQを設定するさまざまなEC2インスタンスのフリートにKubernetesをインストールする注文処理バックエンドをホストする
B) ウェブサーバーVMのAMIを作成するAMIとアプリケーションロードバランサーを使用するAmazon EC2AutoScalingグループを作成するオンプレミスメッセージングキューを置き換えるようにAmazonMQを設定するAmazonElasticKubernetes Service（Amazon EKS）を設定する注文処理バックエンドをホストする
C) ウェブサーバーVMのAMIを作成しますAMIとアプリケーションロードバランサーを使用するAmazon EC2AutoScalingグループを作成しますAmazonSimpleQueue Service（Amazon SQS）キューをセットアップしてオンプレミスメッセージングキューを置き換えます注文処理バックエンドをホストするAmazonElasticKubernetes Service（Amazon EKS）
D) Webサーバー環境を模倣するカスタムAWSLambdaランタイムを作成するフロントエンドWebサーバーを置き換えるAmazonAPIGatewayAPIを作成するオンプレミスメッセージングキューを置き換えるようにAmazonMQを設定するAmazonElasticKubernetes Service（Amazon EKS ）注文処理バックエンドをホストする

2. ある企業は、Amazon EC2 インスタンスで従来のウェブ アプリケーションを実行しています。同社は、コンテナ上で実行されるマイクロサービスとしてアプリケーションをリファクタリングする必要があります。アプリケーションの個別のバージョンが、運用環境とテスト環境という 2 つの異なる環境に存在します。アプリケーションの負荷は可変ですが、最小負荷と最大負荷はわかっています。ソリューション アーキテクトは、運用の複雑さを最小限に抑えるサーバーレス アーキテクチャを使用して、更新されたアプリケーションを設計する必要があります。
これらの要件を最も費用対効果の高い方法で満たすソリューションはどれですか?

A) コンテナ イメージを関数として AWS Lambda にアップロードします。関連する Lambda 関数の同時実行制限を設定して、予想されるピーク負荷を処理します。Amazon API Gateway 内に 2 つの個別の Lambda 統合を設定します。1 つは本番用、もう 1 つはテスト用です。
B) コンテナ イメージを AWS Elastic Beanstalk にアップロードします。Elastic Beanstalk で、本番用とテスト用に別々の環境とデプロイを作成します。2 つの個別の Application Load Balancer を設定して、トラフィックを Elastic Beanstalk デプロイに送信します。
C) コンテナ イメージを Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) にアップロードします。予想される負荷を処理するために、Fargate 起動タイプで 2 つの自動スケーリングされた Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) クラスターを構成します。ECR イメージからタスクを展開します。2 つの個別の Application Load Balancer を構成して、トラフィックを ECS クラスターに転送します。
D) コンテナ イメージを Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) にアップロードします。2 つの自動スケーリングされた Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) クラスターを Fargate 起動タイプで構成して、予想される負荷を処理します。ECR イメージからタスクを展開します。2 つの個別の Application Load Balancer を構成して、トラフィックを EKS クラスターに転送します。

3. ある企業は、社内のすべての工場全体で湿度や光などの環境パラメータに関する情報を収集するためにセンサーを取り付けました。同社は、AWS クラウド内のデータをリアルタイムでストリーミングして分析する必要があります。いずれかのパラメータが許容範囲から外れた場合、工場運営チームは直ちに通知を受け取る必要があります。
これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

A) データを Amazon Kinesis Data Firehose 配信ストリームにストリーミングします。AWS Step Functions を使用して、Kinesis Data Firehose 配信ストリームのデータを消費および分析します。Amazon Simple Notice Service (Amazon SNS) を使用して運用チームに通知します。
B) データを Amazon Kinesis データ ストリームにストリーミングします。Kinesis データストリームを消費し、データを分析するための AWS Lambda 関数を作成します。Amazon Simple Notice Service (Amazon SNS) を使用して、運用チームに通知します。
C) データを Amazon Kinesis Data Analytics アプリケーションにストリーミングします。I-Jse は、データを消費および分析するための、Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) の自動的にスケーリングおよびコンテナ化されたサービスです。Amazon Simple Email Service (Amazon SES) を使用して運用チームに通知します。
D) データを Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) クラスターにストリーミングします。Amazon MSK でトリガーを設定し、AWS Fargate タスクを呼び出してデータを分析します。Amazon Simple Email Service (Amazon SES) を使用して、運用チームに通知します。

4. ある会社は、1,000 台のオンプレミス サーバーを AWS に移行することを計画しています。サーバーは、会社のデータ センター内の複数の VMware クラスターで実行されます。移行計画の一環として、同社は CPU の詳細、RAM 使用率、オペレーティング システム情報、実行中のプロセスなどのサーバー メトリックを収集したいと考えています。その後、会社はデータをクエリして分析したいと考えています。
これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

A) オンプレミス ホストからサーバー情報を自動的に収集するスクリプトを作成します。AWS CLI を使用して put-resource-attributes コマンドを実行し、詳細なサーバー データを AWS Migration Hub に保存します。
Migration Hub コンソールでデータを直接クエリします。
B) AWS Application Discovery Agent を各オンプレミス サーバーにデプロイします。AWS Migration Hub でデータ探索を構成します。Amazon Athena を使用して、Amazon S3 のデータに対して事前定義されたクエリを実行します。
C) AWS Agentless Discovery Connector 仮想アプライアンスをオンプレミス ホストにデプロイして構成します。AWS Migration Hub でデータ探索を構成します。AWS Glue を使用して、データに対して ETL ジョブを実行します。Amazon S3 Select を使用してデータをクエリします。
D) オンプレミス ホストから VM のパフォーマンス情報のみをエクスポートします。必要なデータを AWS Migration Hub に直接インポートします。Migration Hub で不足している情報を更新します。Amazon QuickSight を使用してデータをクエリします。

5. 企業は、AWS クラウドで IoT アプリケーションを実行しています。同社には、米国の住宅からデータを収集する何百万ものセンサーがあります。センサーは、MOTT プロトコルを使用してカスタム MQTT ブローカーに接続し、データを送信します。MQTT ブローカーは、単一の Amazon EC2 インスタンスにデータを保存します。センサーは、iot.example.com という名前のドメインを介してブローカーに接続します。同社は DNS サービスとして Amazon Route 53 を使用しています。同社はデータを Amazon DynamoDB に保存します。
何度か、データ量によって MOTT ブローカーが過負荷になり、センサー データが失われることがありました。企業は、ソリューションの信頼性を向上させる必要があります。
これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

A) Network Load Balancer (NLB) を作成します。MQTT ブローカーをターゲットとして設定します。AWS Global Accelerator アクセラレータを作成します。アクセラレータのエンドポイントとして NLB を設定します。Route 53 の DNS レコードを複数値の回答レコードに更新します。Global Accelerator の IP アドレスを値として設定します。MQTT ブローカーを使用してデータを保存します。
B) Application Load Balancer (ALB) と MOTT ブローカーの Auto Scaling グループを作成します。Auto Scaling グループを ALB のターゲットとして使用します。Route 53 の DNS レコードをエイリアス レコードに更新します。
エイリアス レコードが ALB を指すようにします。MQTT ブローカーを使用してデータを保存します。
C) センサー データを受信するように AWS IoT Greengrass をセットアップします。Route 53 の DNS レコードを更新して、AWS loT Greengrass エンドポイントを指すようにします。AWS Lambda 関数を呼び出してデータを保存するように AWS loT ルールを設定します。
D) センサー データを受信するように AWS IoT Core をセットアップします。カスタム ドメインを作成して構成し、AWS IoT Core に接続します。Route 53 の DNS レコードを更新して、AWS IoT Core Data-ATS エンドポイントを指すようにします。
データを保存するための AWS loT ルールを設定します。

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