AWS-SAA-V18.35 - 2번

[문제 2]

회사는 독점 애플리케이션의 로그 파일을 분석할 수 있는 능력이 필요합니다. 로그는 Amazon S3 버킷에 JSON 형식으로 저장됩니다. 쿼리는 간단하고 주문형으로 실행됩니다. 솔루션 설계자는 기존 아키텍처에 대한 최소한의 변경으로 분석을 수행해야 합니다. 솔루션 설계자는 최소한의 운영 오버헤드로 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 무엇을 해야 합니까?

A. Amazon Redshift를 사용하여 모든 콘텐츠를 한 곳에 로드하고 필요에 따라 SQL 쿼리를 실행합니다.
B. Amazon CloudWatch Logs를 사용하여 로그를 저장합니다. Amazon CloudWatch 콘솔에서 필요에 따라 SQL 쿼리를 실행합니다.
C. Amazon S3와 함께 Amazon Athena를 직접 사용하여 필요에 따라 쿼리를 실행합니다.
D. AWS Glue를 사용하여 로그를 분류합니다. Amazon EMR에서 임시 Apache Spark 클러스터를 사용하여 필요에 따라 SQL 쿼리를 실행합니다.

[문제 분석]

이 문제는 S3에 저장된 로그 데이터를 분석하는 방법을 묻고 있습니다. 운영 오버헤드를 최소화하려는 요구 사항이 있으므로, 별도의 서버를 관리할 필요가 없는 솔루션을 선택해야 합니다.

[각 보기 분석]

A. Amazon Redshift를 사용하여 모든 콘텐츠를 한 곳에 로드하고 필요에 따라 SQL 쿼리를 실행합니다.

- 설명: Amazon Redshift는 대규모 데이터 분석에 적합한 데이터 웨어하우스입니다. SQL을 사용해 복잡한 쿼리를 실행할 수 있습니다.
- 부적합: 이 방법은 S3 데이터를 빠르게 분석하는 데 적합하지 않으며, 운영 오버헤드가 클 수 있습니다.

B. Amazon CloudWatch Logs를 사용하여 로그를 저장합니다. Amazon CloudWatch 콘솔에서 필요에 따라 SQL 쿼리를 실행합니다.

- 설명: CloudWatch Logs는 로그를 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. SQL을 실행하는 방법을 직접 제공하지 않으므로 이 솔루션은 부적합합니다.
- 부적합: SQL 쿼리 실행을 직접 지원하지 않으므로 부적합합니다.

C. Amazon S3와 함께 Amazon Athena를 직접 사용하여 필요에 따라 쿼리를 실행합니다.

- 설명: Athena는 S3 데이터를 SQL로 분석할 수 있는 서버리스 서비스입니다. JSON 데이터를 쿼리할 수 있으며, 추가 인프라 없이 데이터 분석이 가능합니다.
- 적합성: Athena는 S3 데이터를 쉽게 쿼리할 수 있고, 추가적인 운영 오버헤드가 적기 때문에 가장 적합한 선택입니다.

D. AWS Glue를 사용하여 로그를 분류합니다. Amazon EMR에서 임시 Apache Spark 클러스터를 사용하여 필요에 따라 SQL 쿼리를 실행합니다.

- 설명: Glue는 데이터를 ETL 작업을 통해 변환하고, EMR은 대규모 데이터를 처리할 수 있습니다.
- 부적합: 운영 오버헤드가 크고, 간단한 쿼리에는 과도한 솔루션입니다.

[정답 분석]

가장 적합한 답은 C. Amazon S3와 함께 Amazon Athena를 직접 사용하여 필요에 따라 쿼리를 실행합니다. 이 솔루션은 간단한 분석과 운영 오버헤드 최소화를 위한 최적의 선택입니다.

[서비스 및 관련 옵션]

1. Amazon Athena: 서버리스 SQL 쿼리 서비스로, S3 데이터를 분석할 수 있습니다.
2. Amazon S3: 객체 스토리지 서비스로, Athena와 통합해 데이터를 저장하고 분석할 수 있습니다.

[도메인]

이 문제는 도메인 1: 복원성과 성능이 뛰어난 아키텍처 설계와 관련이 있습니다. 데이터 분석 아키텍처를 설계하고, 비용 효율성과 성능을 고려해야 합니다.

1. 태스크 설명: 태스크 1.1: 서버리스 데이터 분석 솔루션 설계.
2. 관련 지식:
   - Amazon Athena를 사용한 데이터 쿼리 및 S3와의 통합.

[시험에서 주로 출제되는 핵심 개념]

Amazon Athena

- 서버리스 쿼리 엔진: 추가 인프라 관리 없이 S3 데이터를 SQL로 분석.
- JSON 쿼리 지원: Athena는 JSON 형식의 데이터를 분석할 수 있습니다.