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NEW QUESTION: 1
회사는 분기 별 보고서를 생성하기 위해 10TB의 원시 데이터를 처리했습니다. 다시 사용할 가능성은 없지만 규정 준수 및 감사 목적으로 원시 데이터를 보존해야 합니다.
AWS에 데이터를 저장하는 가장 비용 효율적인 방법은 무엇입니까?
A. Amazon S3 Standard-Infrequent Access (S3 표준 -IA)
B. Amazon EBS 콜드 HDD (sc1)
C. 아마존 빙하
D. Amazon S3 One Zone-Infrequent Access (S3 One Zone-IA)
Answer: C
Explanation:
They didn't mention anything about time for data retrieval , they just mentioned the cost and that data is unlikely to be used again.

NEW QUESTION: 2
What protection is provided by the EMC Data Domain N+1 redundant configuration?
A. Duplicate part is available on site for manual swapping when needed
B. Replacement part is guaranteed within 24 hours when a covered part fails
C. Uninterrupted operation at full capacity if a covered part fails
D. Separate replication network that can be used for backup if needed
Answer: C

NEW QUESTION: 3
UDPプロトコルがアプリケーショントラフィックに提供する2つの利点は何ですか？ （2つ選択）
A. UDPは、失われたパケットを再送信するための組み込みの回復メカニズムを提供します
B. アプリケーションはチェックサムを使用して、アプリケーションデータの整合性を検証できます。
C. UDPは接続状態を維持して、TCPよりも安定した接続を提供します
D. UDPパケットヘッダーのCTLフィールドにより、3ウェイハンドシェイクで接続を確立できます。
E. UDPトラフィックはTCPトラフィックよりもオーバーヘッドが低い
Answer: B,E

NEW QUESTION: 4
회사에는 20 PB HDFS 데이터베이스가있는 대규모 사내 구축 형 Apache Hadoop 클러스터가 있습니다. 클러스터는 매 분기마다 대략 200 인스턴스 및 1 PB 씩 증가합니다. 이 회사의 목표는 Hadoop 데이터의 복원력을 높이고 클러스터 노드 손실의 영향을 최소화하며 비용을 크게 절감하는 것입니다. 현재 클러스터가 실행됩니다.
대화 형 쿼리 및 일괄 처리를 포함한 다양한 분석 작업 부하를 지원합니다.
어떤 솔루션이 최소한의 비용과 다운 타임으로 이러한 요구 사항을 충족시킬 수 있습니까?
A. AWS Snowmobile을 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로 마이그레이션합니다. 온 - 프레미스 클러스터의 기록 데이터를 기반으로 대화식 작업 부하를 처리 할 수있는 크기로 영구적 인 Amazon EMR 클러스터를 만듭니다. EMRFS에 데이터를 저장하십시오. 마스터 노드 및 코어 노드의 예약 인스턴스 및 태스크 노드의 스팟 인스턴스를 사용하여 비용을 최소화하고 Amazon CloudWatch 메트릭을 기반으로 태스크 노드를 자동 조정합니다. 유사하게 최적화 된 배치 작업 부하에 대해 작업 별 최적화 클러스터를 생성합니다.
B. AWS Snowball을 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로 마이그레이션합니다. 온 - 프레미스 클러스터의 내역 데이터를 기반으로 대화식 작업 부하를 처리 할 수있는 크기로 영구적 인 Amazon EMR 클러스터를 만듭니다. EMRFS에 저장하십시오. 마스터 노드 및 코어 노드의 예약 인스턴스 및 태스크 노드의 스팟 인스턴스를 사용하여 비용을 최소화하고 Amazon CloudWatch 메트릭을 기반으로 태스크 노드를 자동 조정합니다. 유사하게 최적화 된 배치 작업 부하에 대해 작업 별 최적화 클러스터를 생성합니다.
C. AWS Snowmobile을 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로 마이그레이션합니다. 현재 클러스터와 비슷한 크기 및 구성의 영구적 인 Amazon EMR 클러스터를 만듭니다. EMRFS에 데이터를 저장하십시오.
예약 인스턴스를 사용하여 비용을 최소화하십시오. 작업 부하가 매 분기 증가하면 예약 인스턴스를 추가로 구입하고 클러스터에 추가하십시오.
D. AWS Direct Connect를 사용하여 기존 클러스터 데이터를 Amazon S3로 마이그레이션합니다. 온 - 프레미스 클러스터의 기록 데이터를 기반으로 대화식 작업 부하를 처리 할 수있는 크기로 영구적 인 Amazon EMR 클러스터를 만듭니다. EMRFS에 데이터를 저장하십시오. 마스터 노드 및 코어 노드의 예약 인스턴스 및 태스크 노드의 스팟 인스턴스를 사용하여 비용을 최소화하고 Amazon CloudWatch 메트릭을 기반으로 태스크 노드를 자동 조정합니다. 유사하게 최적화 된 배치 작업 부하에 대해 작업 별 최적화 클러스터를 생성합니다.
Answer: B