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Amazon AWS Certified Solutions Architect - Professional (AWS-Solutions-Architect-Professional日本語版) 認定 AWS-Solutions-Architect-Professional日本語 試験問題:

1. ある会社は、オンプレミスのデータ分析プラットフォームを使用しています。このシステムは、会社のデータ センター内の 12 台のサーバーにわたる完全な冗長構成で高可用性を実現しています。
システムは、ユーザーからの 1 回限りの要求に加えて、時間単位と日単位の両方でスケジュールされたジョブを実行します。スケジュールされたジョブは、実行が完了するまでに 20 分から 2 時間かかる場合があり、厳しい SLA があります。スケジュールされたジョブは、システム使用量の 65% を占めています。通常、ユーザー ジョブは 5 分以内に実行を終了し、SLA はありません。ユーザー ジョブは、システム使用量の 35% を占めています。システム障害の間、スケジュールされたジョブは SLA を満たし続ける必要があります。ただし、ユーザー ジョブは遅延する可能性があります。
ソリューション アーキテクトは、システムを Amazon EC2 インスタンスに移行し、消費ベースのモデルを採用して、長期的なコミットメントなしでコストを削減する必要があります。ソリューションは高可用性を維持する必要があり、SLA に影響を与えてはなりません。
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) 12 のインスタンスを、選択した AWS リージョンの 3 つのアベイラビリティー ゾーンに分割します。各アベイラビリティーゾーンで 3 つのインスタンスをキャパシティー予約付きのオンデマンドインスタンスとして実行します。各アベイラビリティーゾーンで 1 つのインスタンスをスポットインスタンスとして実行します。
B) 12 のインスタンスを、選択した AWS リージョンの 3 つのアベイラビリティー ゾーンに分割します。各アベイラビリティーゾーンで 2 つのインスタンスを、Savings Plan を使用してオンデマンドインスタンスとして実行します。各アベイラビリティーゾーンで 2 つのインスタンスをスポットインスタンスとして実行します。
C) 12 のインスタンスを、選択した AWS リージョンの 2 つのアベイラビリティー ゾーンに分割します。各アベイラビリティーゾーンで 2 つのインスタンスをキャパシティー予約付きのオンデマンドインスタンスとして実行します。各アベイラビリティーゾーンでスポットインスタンスとして 4 つのインスタンスを実行します。
D) 12 のインスタンスを、選択した AWS リージョンの 3 つのアベイラビリティー ゾーンに分割します。アベイラビリティーゾーンの 1 つで、4 つのインスタンスすべてをキャパシティー予約付きのオンデマンドインスタンスとして実行します。残りのインスタンスをスポット インスタンスとして実行します。

2. アプリケーションは、us-east-1 リージョンで Amazon RDS for MySQL マルチ AZ DB インスタンスを使用しています。フェイルオーバー テストの後、アプリケーションはデータベースへの接続を失い、接続を再確立できませんでした。
アプリケーションの再起動後、アプリケーションは接続を再確立しました。
ソリューション アーキテクトは、再起動せずにアプリケーションがデータベースへの接続を再確立できるように、ソリューションを実装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) 2 ノードの Amazon Aurora MySQL DB クラスターを作成します。RDS DB インスタンスを Aurora DB クラスターに移行します。RDS プロキシを作成します。既存の RDS エンドポイントをターゲットとして構成します。アプリケーションの接続設定を更新して、RDS プロキシ エンドポイントを指すようにします。
B) Amazon S3 バケットを作成します。AWS Database Migration Service (AWS DMS) を使用して、データベースを Amazon S3 にエクスポートします。S3 バケットをデータストアとして使用するように Amazon Athena を設定します。アプリケーション用の最新の Open Database Connectivity (ODBC) ドライバーをインストールします。アプリケーションの接続設定を更新して、Athena エンドポイントを指すようにします。
C) Amazon Aurora MySQL Serverless v1 DB インスタンスを作成します。RDS DB インスタンスを Aurora Serverless v1 DB インスタンスに移行します。アプリケーションの接続設定を更新して、Aurora リーダー エンドポイントを指すようにします。
D) RDS プロキシを作成します。既存の RDS エンドポイントをターゲットとして構成します。アプリケーションの接続設定を更新して、RDS プロキシ エンドポイントを指すようにします。

3. ある会社は、何千もの気象観測所からの気象データを分析するソリューションを持っています。気象観測所は、AWS Lambda 関数が統合された Amazon API Gateway REST API を介してデータを送信します。Lambda 関数は、データの前処理のためにサードパーティのサービスを呼び出します。サードパーティのサービスが過負荷になり、前処理に失敗し、データの損失が発生します。
ソリューションアーキテクトは、ソリューションの復元力を向上させる必要があります。ソリューション設計者は、データが失われていないこと、および障害が発生した場合でも後でデータを処理できることを保証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何をすべきでしょうか?

A) 2 つの Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) キュー (プライマリ キューとセカンダリ キュー) を作成します。セカンダリ キューをプライマリ キューの配信不能キューとして設定します。プライマリ キューへの新しい統合を使用するように API を更新します。Lambda 関数をプライマリキューの呼び出しターゲットとして設定します。
B) Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) キューを作成します。キューを API の配信不能キューとして設定します。
C) 2 つの Amazon EventBridge イベント バス (プライマリ イベント バスとセカンダリ イベント バス) を作成します。プライマリ イベント バスへの新しい統合を使用するように API を更新します。プライマリ イベント バス上のすべてのイベントに反応するように EventBridge ルールを構成します。ルールのターゲットとして Lambda 関数を指定します。セカンダリ イベント バスを Lambda 関数の失敗先として設定します。
D) カスタム Amazon EventBridge イベント バスを作成します。Lambda 関数の失敗先としてイベント バスを設定します。

4. 会社は、Auto Scaling グループにある Amazon EC2 スポット インスタンスを使用してコンピューティング ワークロードを実行しています。起動テンプレートは、2 つの配置グループと 1 つのインスタンス タイプを使用します。
最近、監視システムが Auto Scaling インスタンスの起動失敗を報告しましたが、これはシステム ユーザーの待機時間の延長に関連していました。この会社は、ワークロードの全体的な信頼性を向上させる必要があります。
この要件を満たすソリューションはどれですか?

A) 起動テンプレートを更新して、より大きなインスタンス タイプを使用します。
B) 起動テンプレートを起動設定に置き換えて、属性ベースのインスタンス タイプ選択を使用する Auto Scaling グループを使用します。
C) 属性ベースのインスタンス タイプの選択を使用する新しい起動テンプレート バージョンを作成します。新しい起動テンプレート バージョンを使用するように Auto Scaling グループを設定します。
D) 起動テンプレートの Auto Scaling グループを更新して、配置グループの数を増やします。

5. ある企業は、Amazon EC2 Auto Scaling グループへのアプリケーションの CI/CD に AWS CodePipeline を使用しています。すべての AWS リソースは AWS CloudFormation テンプレートで定義されます。アプリケーションアーティファクトは Amazon S3 バケットに保存され、インスタンスユーザーデータスクリプトを使用して Auto Scaling グループにデプロイされます。
アプリケーションがより複雑になるにつれて、CloudFormation テンプレートの最近のリソース変更により、計画外のダウンタイムが発生しました。
ソリューションアーキテクトは、テンプレートの変更によってダウンタイムが発生する可能性を減らすために、CI/CD パイプラインをどのように改善する必要がありますか?

A) AWS CodeDeploy と CloudFormation での Blue/Green デプロイ パターンを使用して、ユーザー データ デプロイ スクリプトを置き換えます。オペレーターに実行中のインスタンスにログインさせ、手動のテスト計画を実行して、アプリケーションが期待どおりに実行されていることを確認します。
B) 統合開発環境 (IDE) のプラグインを使用してテンプレートにエラーがないか確認し、AWS CLI を使用してテンプレートが正しいことを検証します。デプロイメント コードを調整して、エラー状態をチェックし、エラーに関する通知を生成します。本番環境への変更を承認する前に、テスト環境にデプロイし、手動テスト計画を実行します。
C) デプロイメント実行時に CloudFormation エラー状態を検出して報告するようにデプロイメント スクリプトを調整します。本番環境への変更を承認する前に、テスト チームが非本番環境で実行するためのテスト計画を作成します。
D) テスト環境で AWS CodeBuild を使用して自動テストを実装します。CloudFormation 変更セットを使用して、デプロイ前に変更を評価します。AWS CodeDeploy を使用してブルー/グリーン デプロイメント パターンを活用し、必要に応じて評価と変更を元に戻すことができるようにします。

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