AWS-SAA-V18.35 - 7번

[문제 7]

질문: 회사에 들어오는 메시지를 수집하는 응용 프로그램이 있습니다. 그러면 수십 개의 다른 애플리케이션과 마이크로서비스가 이러한 메시지를 빠르게 소비합니다. 메시지 수는 급격하게 변하며 때로는 초당 100,000개로 갑자기 증가하기도 합니다. 이 회사는 솔루션을 분리하고 확장성을 높이고자 합니다. 어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족합니까?

A. Amazon Kinesis Data Analytics에 대한 메시지를 유지합니다. 메시지를 읽고 처리하도록 소비자 애플리케이션을 구성합니다.

B. Auto Scaling 그룹의 Amazon EC2 인스턴스에 수집 애플리케이션을 배포하여 CPU 지표를 기반으로 EC2 인스턴스 수를 확장합니다.

C. 단일 샤드를 사용하여 Amazon Kinesis Data Streams에 메시지를 씁니다. AWS Lambda 함수를 사용하여 메시지를 사전 처리하고 Amazon DynamoDB에 저장합니다. 메시지를 처리하기 위해 DynamoDB에서 읽도록 소비자 애플리케이션을 구성합니다.

D. 여러 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 구독이 있는 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제에 메시지를 게시합니다. 대기열의 메시지를 처리하도록 소비자 애플리케이션을 구성합니다.

[문제 분석]

이 문제는 메시지 수집 및 분산 처리를 위한 솔루션을 찾는 것입니다. 메시지 수는 급격하게 변동하며, 회사는 메시지 처리의 확장성을 요구하고 있습니다. 메시지 처리 작업을 분리하고, 동시에 각 애플리케이션이 독립적으로 처리할 수 있는 구조가 필요합니다.

[각 보기 분석]

A: Amazon Kinesis Data Analytics 사용
- 설명: Kinesis Data Analytics를 사용하여 실시간으로 데이터를 분석하고 처리할 수 있지만, 메시지의 급격한 증가에 대응하기에는 적절하지 않습니다.
- 부적합: 요구하는 확장성과 분리된 메시지 처리 요구 사항을 충분히 충족하지 못합니다.

B: Auto Scaling 그룹의 EC2 인스턴스를 사용한 확장
- 설명: EC2 인스턴스의 CPU 지표에 따라 Auto Scaling을 할 수 있지만, 수집 애플리케이션만 확장되고, 메시지 처리 애플리케이션 간의 작업 분리가 이루어지지 않습니다.
- 부적합: 메시지 소비자와의 작업 분리가 충분하지 않으며, 메시지 처리의 효율성이 떨어질 수 있습니다.

C: Kinesis Data Streams와 Lambda, DynamoDB 조합 사용
- 설명: Kinesis Data Streams와 Lambda, DynamoDB를 사용하여 메시지를 처리할 수 있지만, 단일 샤드를 사용하면 확장성에 한계가 생길 수 있습니다.
- 부적합: 메시지 처리의 확장성에 문제가 발생할 수 있으며, 요구 사항을 충분히 충족하지 못합니다.

D: Amazon SNS와 SQS 사용
- 설명: Amazon SNS는 여러 소비자에게 메시지를 브로드캐스트하고, Amazon SQS는 각 소비자 애플리케이션이 독립적으로 메시지를 처리할 수 있도록 대기열을 제공하여 확장성과 작업 분리를 보장합니다.
- 적합성: 확장성과 메시지 처리의 분리 요구 사항을 가장 잘 충족하는 솔루션입니다.

[정답 분석]

정답: D. Amazon SNS와 SQS의 조합을 사용하면 각 소비자가 독립적으로 메시지를 처리할 수 있으며, 확장성을 보장하면서 급격한 메시지 증가에도 대응할 수 있습니다.

[서비스 및 관련 옵션]

1. Amazon SNS: 주제를 기반으로 여러 구독자에게 메시지를 전송할 수 있으며, 각 구독자가 독립적으로 메시지를 받을 수 있습니다.
2. Amazon SQS: 분산 메시지 대기열 서비스로, 소비자가 메시지를 비동기적으로 처리할 수 있도록 지원하여 확장성과 내결함성을 제공합니다.
3. Auto Scaling: SQS 대기열의 크기에 따라 EC2 인스턴스나 Lambda 함수의 수를 자동으로 확장해 메시지 처리 능력을 유연하게 조절할 수 있습니다.

[도메인]

도메인 3: 성능 효율성이 높은 아키텍처 설계
- 메시지 처리의 분리와 확장성을 통해 성능을 최적화하는 아키텍처 설계

[시험에서 주로 출제되는 핵심 개념]

1. Amazon SQS: 메시지 대기열을 사용해 작업을 분리하고 확장성을 보장
2. Amazon SNS: 메시지를 다양한 소비자에게 전송하는 확장 가능한 브로드캐스트 솔루션
3. Auto Scaling: 메시지 대기열 크기에 따라 인스턴스를 자동으로 확장하여 워크로드에 유연하게 대응