更新された2024年08月18日検証済み！DAS-C01日本語問題集と解答で100%合格できる
2024年最新のの問題DAS-C01日本語問題集を試そう！更新されたAmazon試験合格させます
質問 # 93
マーケティング会社には、イベント データを Amazon RDS データベースに保存するアプリケーションがあります。同社は、レポート作成とビジネス インテリジェンス (BI) の目的で、このデータを Amazon Redshift にレプリケートしています。新しいイベント データは 1 日を通して継続的に生成されて RDS データベースに取り込まれ、AWS Database Migration Service (AWS DMS) の変更データ キャプチャ (CDC) レプリケーション タスクによってキャプチャされます。同社は、新しいデータをほぼリアルタイムで Amazon Redshift に複製することを要求しています。
これらの要件を満たすソリューションはどれですか?
- A. AWS DMS の CDC レプリケーション タスクの宛先として Amazon Kinesis Data Firehose を使用します。AWS Glue ストリーミングジョブを使用して、変更されたレコードを Kinesis Data Firehose から読み取り、Redshift クラスターへの更新/挿入を実行します。
- B. AWS DMS の CDC レプリケーション タスクの宛先として Amazon DynamoDB を使用します。COPY コマンドを使用して、Redshift クラスターにデータをロードします。
- C. AWS DMS の CDC レプリケーション タスクの宛先として Amazon S3 を使用します。COPY コマンドを使用して、Redshift クラスターにデータをロードします。
- D. AWS DMS の CDC レプリケーション タスクの宛先として Amazon Kinesis Data Streams を使用します。AWS Glue ストリーミングジョブを使用して、変更されたレコードを Kinesis Data Streams から読み取り、Redshift クラスターへの更新/挿入を実行します。
正解：D
質問 # 94
ストリーミング アプリケーションは、Amazon Kinesis Data Streams からデータを読み取り、そのデータを 10 秒ごとにすぐに Amazon S3 バケットに書き込みます。アプリケーションは何百ものシャードからデータを読み取っています。別の要件があるため、バッチ間隔を変更することはできません。データは Amazon Athen によってアクセスされています。ユーザーは、時間の経過とともにクエリのパフォーマンスが低下していることに気付きます。
クエリのパフォーマンスを向上させるのに役立つアクションはどれですか?
- A. Amazon S3 のファイルをマージして、より大きなファイルを形成します。
- B. ファイルを複数の S3 バケットに書き込みます。
- C. ストリーミング アプリケーションにメモリと CPU 容量を追加します。
- D. Kinesis Data Streams のシャード数を増やします。
正解：A
解説：
https://aws.amazon.com/blogs/big-data/top-10-performance-tuning-tips-for-amazon-athena/
質問 # 95
市場データ会社は、外部データ ソースを集約して、さまざまな国での製品消費の詳細なビューを作成します。この会社は、サブスクリプションを通じてこのデータを外部の関係者に販売したいと考えています。この目標を達成するには、AWS ユーザーでもある外部関係者がデータを安全に利用できるようにする必要があります。
最小限の運用オーバーヘッドでこれらの要件を満たすために、会社は何をすべきですか?
- A. データを AWS Data Exchange にアップロードして保存します。セキュリティのために署名付き URL を使用してデータを共有します。
- B. Amazon S3 にデータを保存します。セキュリティのために署名付き URL を使用してデータを共有します。
- C. データを AWS Data Exchange にアップロードして保存します。AWS Data Exchange 共有ウィザードを使用してデータを共有します。
- D. データを Amazon S3 に保存します。S3 バケット ACL を使用してデータを共有します。
正解：B
質問 # 96
Amazon QuickSight Enterprise エディションを使用している企業には、何千ものダッシュボード分析とデータセットがあります。同社は、QuickSight 内のさまざまなアイテムへのアクセス権をユーザーに付与するためのアクセス許可の管理と割り当てに苦労しています。同社は、共有と権限管理の実装をより簡単にしたいと考えています。
パーミッション管理を簡素化するために会社が実装すべきソリューションはどれですか?
- A. AWS 1AM リソースベースのポリシーを使用して、QuickSight アイテムにグループ権限を割り当てます
- B. QuickSight ユーザー管理 API を使用して、ダッシュボードの命名規則に基づいてグループ権限をプロビジョニングします
- C. QuickSight フォルダーを使用して、ダッシュボード分析とデータセットを整理します。これらのフォルダーを使用してグループ権限を割り当てます。
- D. QuickSight フォルダーを使用して、ダッシュボード、分析、およびデータセットを整理します。個々のユーザーにこれらのフォルダーへのアクセス許可を割り当てます。
正解：A
質問 # 97
企業は、Amazon Kinesis SDK を使用して Kinesis Data Streams にデータを書き込みます。コンプライアンス要件では、ローテーション可能なキーを使用して保管時にデータを暗号化する必要があると規定されています。同社は、最小限のコーディング作業でこの暗号化要件を満たすことを望んでいます。
これらの要件はどのように満たすことができますか?
- A. AWS KMS でカスタマー マスター キー (CMK) を作成します。CMK にエイリアスを割り当てます。AWS 暗号化 SDK を使用して、データを暗号化および復号化するためのキー エイリアスを提供します。
- B. Kinesis Data のデフォルトの KMS キーを使用して、Kinesis データ ストリームでサーバー側の暗号化を有効にします。
- C. AWS KMS でカスタマー マスター キー (CMK) を作成します。データを暗号化および復号化する AWS Lambda 関数を作成します。関数の環境変数に KMS キー ID を設定します。
- D. AWS KMS でカスタマー マスター キー (CMK) を作成します。CMK にエイリアスを割り当てます。CMK エイリアスを KMS マスターキーとして使用して、Kinesis データストリームでサーバー側の暗号化を有効にします。
正解：D
解説：
Streams.
質問 # 98
企業は Amazon Redshift をデータ ウェアハウスとして使用しています 新しいテーブルには、機密データを含むいくつかの列と、機密でないデータを含むいくつかの列が含まれています テーブル内のデータは、最終的に、毎日何度も実行されるいくつかの既存のクエリによって参照されます データ分析スペシャリストは、会社の監査チームのメンバーのみが機密データを含む列を読み取ることができるようにする必要があります 他のすべてのユーザーは、非機密データを含む列への読み取り専用アクセス権を持っている必要があります 運用上のオーバーヘッドが最も少なく、これらの要件を満たすソリューションはどれですか?
- A. 非機密データを含む列への読み取り専用アクセス許可をすべてのユーザーに付与する 機密データを含む列へのアクセスを許可する明示的な許可アクションを使用して、監査チームに 1AM ポリシーを添付する
- B. 監査チームにテーブルから読み取るアクセス許可を付与します 非機密データを含む列を含むテーブルのビューを作成します そのビューへの読み取り専用アクセス許可を適切なユーザーに付与します
- C. 監査チームにテーブルから読み取る権限を付与します。非機密データを含む列を 2 番目のテーブルに読み込みます。適切なユーザーに 2 番目のテーブルへの読み取り専用アクセス許可を付与します。
- D. 非機密データを含む列への読み取り専用権限をすべてのユーザーに付与する GRANT SELECT コマンドを使用して、監査チームが機密データを含む列にアクセスできるようにします
正解：D
解説：
https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2020/03/announcing-column-level-access-control-for-amazon-redshift/
質問 # 99
中央政府組織は、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) を使用して、さまざまな内部アプリケーションからイベントを収集しています。組織は、データを分離するために、アプリケーションごとに個別の Kafka トピックを構成しました。セキュリティ上の理由から、Kafka クラスターは TLS 暗号化データのみを許可するように構成されており、保管中のデータを暗号化します。
最近のアプリケーション更新では、アプリケーションの 1 つが正しく構成されておらず、別のアプリケーションに属する Kafka トピックにデータが書き込まれていることが示されました。これにより、異なるアプリケーションからのデータが同じトピックに表示されるため、分析パイプラインで複数のエラーが発生しました。このインシデントの後、組織は、アプリケーションが書き込むべきトピックとは異なるトピックに書き込むことを防止したいと考えています。
最小限の労力でこれらの要件を満たすソリューションはどれですか?
- A. Kafka ACL を使用し、各トピックの読み取りおよび書き込みアクセス許可を構成します。クライアントの TLS 証明書の識別名を ACL のプリンシパルとして使用します。
- B. 各アプリケーション インスタンスに Kafka Connect をインストールし、特定のトピックのみに書き込むように各 Kafka Connect インスタンスを構成します。
- C. アプリケーションごとに異なる Amazon EC2 セキュリティ グループを作成します。アプリケーションごとに Amazon MSK クラスターと Kafka トピックを作成します。特定のクラスターにアクセスできるように、各セキュリティ グループを構成します。
- D. アプリケーションごとに異なる Amazon EC2 セキュリティ グループを作成します。Amazon MSK クラスター内の特定のトピックにアクセスできるように、各セキュリティ グループを設定します。アプリケーションが読み書きするトピックに基づいて、セキュリティ グループを各アプリケーションにアタッチします。
正解：B
質問 # 100
ある製造会社は、Amazon Connect を使用してコンタクト センターを管理し、Salesforce を使用して顧客関係管理 (CRM) データを管理します。データ エンジニアリング チームは、コンタクト センターと CRM システムから Amazon S3 上に構築されたデータ レイクにデータを取り込むためのパイプラインを構築する必要があります。
運用上のオーバーヘッドが最も少なく、データレイクでデータを収集する最も効率的な方法は何ですか?
- A. Amazon Kinesis Data Streams を使用して Amazon Connect データを取り込み、Amazon AppFlow を使用して Salesforce データを取り込みます。
- B. Amazon AppFlow を使用して Amazon Connect データを取り込み、Amazon Kinesis Data Firehose を使用して Salesforce データを取り込みます。
- C. Amazon Kinesis Data Firehose を使用して Amazon Connect データを取り込み、Amazon Kinesis Data Streams を使用して Salesforce データを取り込みます。
- D. Amazon Kinesis Data Firehose を使用して Amazon Connect データを取り込み、Amazon AppFlow を使用して Salesforce データを取り込みます。
正解：C
質問 # 101
モバイル ゲーム会社は、ゲーム アプリからデータを取得し、そのデータをすぐに分析できるようにしたいと考えています。データ レコードのサイズは約 20 KB です。同社は、各デバイスから最適なスループットを達成することに関心があります。さらに、同社は各コンシューマ専用のスループットを備えたデータ ストリーム処理アプリケーションを開発したいと考えています。
この目標を達成するソリューションはどれですか?
- A. アプリで Amazon Kinesis Producer Library (KPL) を使用してデータを Kinesis Data Firehose に送信します。データの消費中に拡張ファンアウト機能を使用します。
- B. アプリで PutRecords API を呼び出して、データを Amazon Kinesis Data Streams に送信します。データの消費中に拡張ファンアウト機能を使用します。
- C. アプリで PutRecords API を呼び出して、データを Amazon Kinesis Data Streams に送信します。Auto Scaling を使用して Amazon EC2 でストリーム処理アプリケーションをホストします。
- D. アプリで PutRecordBatch API を呼び出して、Amazon Kinesis Data Firehose にデータを送信します。アカウントで専用スループットを有効にするには、サポート ケースを送信してください。
正解：B
解説：
https://docs.aws.amazon.com/streams/latest/dev/enhanced-consumers.html
質問 # 102
通信会社は、不正な通話を識別するための異常検出ソリューションを探しています。同社は現在、Amazon Kinesis を使用して、音声通話レコードを JSON 形式でオンプレミス データベースから Amazon S3 にストリーミングしています。既存のデータセットには、200 列の音声通話レコードが含まれています。不正な呼び出しを検出するために、ソリューションはこれらの列のうち 5 つだけを調べる必要があります。
同社は、AWS を使用した費用対効果の高いソリューションに関心を持っており、異常検出アルゴリズムの労力と経験を最小限に抑える必要があります。
これらの要件を満たすソリューションはどれですか?
- A. Kinesis Data Analytics を使用して、すべての呼び出しの異常スコアを計算する SQL クエリを実行して、Kinesis からのデータ ストリームの異常を検出します。Amazon QuickSight を Kinesis Data Analytics に接続して、異常スコアを視覚化します。
- B. AWS Glue ジョブを使用して、データを JSON から Apache Parquet に変換します。AWS Glue クローラーを使用してスキーマを検出し、AWS Glue データカタログを構築します。Amazon SageMaker を使用して、Amazon S3 からデータを取り込み、不正な呼び出しを検出できる異常検出モデルを構築します。
- C. AWS Glue ジョブを使用して、データを JSON から Apache Parquet に変換します。AWS Glue クローラーを使用してスキーマを検出し、AWS Glue データカタログを構築します。Amazon Athena を使用して、列のサブセットを持つテーブルを作成します。Amazon QuickSight を使用してデータを視覚化し、Amazon QuickSight の機械学習を利用した異常検出を使用します。
- D. Kinesis Data Firehose を使用して、すべての呼び出しの異常スコアを計算し、Amazon RDS に出力を保存する SQL クエリを実行して、Kinesis からのデータ ストリームの異常を検出します。Amazon Athena を使用してデータセットを構築し、Amazon QuickSight を使用して結果を視覚化します。
正解：C
質問 # 103
ある企業はデータ ウェアハウスに Amazon Redshift を使用しています。同社は、5 つのサードパーティプロバイダーからデータ部分のデータを受信する ET L プロセスを実行しています。データ部分には、1 つの特定のジョブに関連する独立したレコードが含まれています。同社は、毎日さまざまな時間にデータ部分を受け取ります。
データ分析スペシャリストは、企業が 5 つのデータ部分をすべて受け取った後にのみ、データを Amazon Redshift にロードする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. データを受信する Amazon S3 バケットを作成します。S3 アップロード イベントによって呼び出される AWS Lambda 関数を作成します。関数がデータを Amazon Redshift にロードする前に、5 つのデータ部分がすべて収集されていることを検証するように関数を設定します。
- B. cron によってスケジュールされた AWS Lambda 関数を使用して、Amazon Redshift の一時テーブルにデータをロードします。5 つのデータ部分がすべて準備できたら、Amazon Redshift データベーストリガーを使用して最終データを統合します。
- C. Amazon Kinesis Data Firehose 配信ストリームを作成します。5 つのデータ部分をすべて受信したときにバッファー フラッシュを呼び出す Python 条件をプログラムします。
- D. データを受信する Amazon S3 バケットを作成します。S3 マルチパート アップロードを使用して、さまざまなソースからデータを収集し、データを Amazon Redshift にロードする前に単一のオブジェクトを形成します。
正解：C
質問 # 104
銀行は規制された環境で運営されています。銀行が営業している国のコンプライアンス要件では、各州の顧客データには、同じ州にいる銀行の従業員のみがアクセスできる必要があると規定されています。ある州の銀行員は、別の州で自宅住所を提供した顧客のデータにアクセスできないようにする必要があります。
銀行のマーケティング チームは、データ アナリストを雇って、特定の州で開始される新しいキャンペーンの顧客データから洞察を収集しました。現在、各顧客アカウントをホーム状態にリンクするデータは、プライベート S3 バケット内の単一の Amazon S3 フォルダー内の表形式の .csv ファイルに保存されています。S3 フォルダーの合計サイズは、非圧縮で 2 GB です。国のコンプライアンス要件により、マーケティング チームはこのフォルダーにアクセスできません。
データ アナリストは、マーケティング チームがキャンペーン分析プロジェクトのために顧客データに 1 回限りアクセスできるようにし、すべてのコンプライアンス要件と管理を遵守する責任があります。
データ アナリストは、必要な要件を満たすために必要なセットアップ作業を最小限に抑えるために、どのソリューションを実装する必要がありますか?
- A. 表形式のデータをデータ ソースとして直接インポートして、Amazon S3 から Amazon QuickSight Enterprise エディションにロードします。Amazon QuickSight に組み込まれている行レベルのセキュリティ機能を使用して、コンプライアンス管理下でマーケティング担当者に適切なデータ アクセスを提供します。プロジェクトが完了したら、Amazon QuickSight データ ソースを削除します。
- B. COPY コマンドを使用して、Amazon S3 から Amazon Redshift に表形式のデータをロードします。Amazon Redshift に組み込まれている行レベルのセキュリティ機能を使用して、コンプライアンス管理下でマーケティング担当者に適切なデータ アクセスを提供します。プロジェクトの後に Amazon Redshift テーブルを削除します。
- C. s3DistCp を使用して、Amazon S3 から Amazon EMR クラスターに表形式のデータをロードします。カスタム Hadoop ベースの行レベル セキュリティ ソリューションを Hadoop Distributed File System (HDFS) に実装して、マーケティング担当者にコンプライアンス管理下での適切なデータ アクセスを提供します。プロジェクト後に EMR クラスターを終了します。
- D. Amazon S3 のデータを再配置して、各州に関する顧客データを同じバケット内の異なる S3 フォルダーに保存します。S3 バケット ポリシーを設定して、コンプライアンス管理下でマーケティング担当者に適切なデータ アクセスを提供します。プロジェクトの後にバケット ポリシーを削除します。
正解：B
質問 # 105
ある病院では、電子医療記録 (EHR) システムを使用して 2 種類のデータを収集しています
*患者の名前と住所を含む患者情報
*実施された診断テストとこれらのテストの結果
患者情報は定期的に変更されることが予想されます 既存の診断テスト データは変更されず、新しいレコードのみが追加されます 病院は 4 つの dc2.large ノードで Amazon Redshift クラスターを実行し、患者情報と診断テスト データのそれぞれの Amazon Redshift への取り込みを自動化したいと考えています分析用のテーブル EHR システムは、データを CSV ファイルとして Amazon S3 バケットに毎日エクスポートします 2 セットの CSV ファイルが生成されます 1 セットのファイルは、更新、削除、および挿入を含む患者情報用です。診断テスト データのみ これらの要件を満たすための最も費用対効果の高いソリューションは何ですか?
- A. AWS Database Migration Service (AWS DMS) を使用して、変更データキャプチャ (CDC) レコードを収集および処理します。COPY コマンドを使用して、患者情報データをステージングテーブルにロードします。ストアド プロシージャを使用して、患者情報テーブルの作成、更新、および削除操作を処理する
- B. Apache Hudi で Amazon EMR を使用します。Apache Spark と Amazon Redshift JDBC ドライバーを使用して毎日の ETL ジョブを実行する
- C. AWS Glue クローラーを使用して、Amazon S3 のデータをカタログ化します。Amazon Redshift Spectrum を使用して、Amazon S3 のデータのスケジュールされたクエリを実行し、データを患者情報テーブルと診断テスト テーブルに取り込みます。
- D. AWS Lambda 関数を使用して、新しい診断テスト データを診断テスト テーブルに追加する COPY コマンドを実行します 別の COPY コマンドを実行して、患者情報データをステージング テーブルにロードします ストアド プロシージャを使用して、作成、更新、および削除を処理します患者情報テーブルの操作
正解：C
質問 # 106
メディア分析会社は、ソーシャル メディアの投稿のストリームを消費します。投稿は、user_id で分割された Amazon Kinesis データ ストリームに送信されます。AWS Lambda 関数は、投稿を Amazon Elasticsearch クラスターにロードする前に、レコードを取得してコンテンツを検証します。検証プロセスでは、受信した順序で特定のユーザーの投稿を受信する必要があります。データ アナリストは、ピーク時には、ソーシャル メディア プラットフォームの投稿が Elasticsearch クラスターに表示されるまでに 1 時間以上かかることに気付きました。
この待ち時間を短縮するには、データ アナリストは何をすべきでしょうか?
- A. ストリーム内のシャードの数を増やします。
- B. Lambda コンシューマーを標準データ ストリーム イテレーターから HTTP/2 ストリーム コンシューマーに移行します。
- C. 検証プロセスを Amazon Kinesis Data Firehose に移行します。
- D. ストリームを処理する複数の Lambda 関数を設定します。
正解：D
質問 # 107
e コマース会社は、顧客の購入データを Amazon RDS に保存します。同社は、履歴データを保存および分析するためのソリューションを求めています。最新の 6 か月のデータは、分析ワークロードのために頻繁にクエリされます。このデータは数テラバイトの大きさです。毎月 1 回、過去 5 年間の履歴データにアクセスできる必要があり、最新のデータと結合されます。同社は、パフォーマンスとコストを最適化したいと考えています。
これらの要件を満たすストレージ ソリューションはどれですか?
- A. Amazon RDS から Amazon S3 にデータを増分コピーします。Amazon S3 のデータの AWS Glue データ カタログを作成します。Amazon Athena を使用してデータをクエリします。
- B. Amazon RDS から Amazon S3 にデータを増分コピーします。最新の 6 か月分のデータを Amazon Redshift にロードして保存します。すべての履歴データに接続するように Amazon Redshift Spectrum テーブルを設定します。
- C. ETL ツールを使用して、最新の 6 か月分のデータを Amazon Redshift クラスターに段階的にロードします。このクラスターに対してより頻繁にクエリを実行します。RDS データベースの読み取りレプリカを作成して、履歴データに対してクエリを実行します。
- D. RDS データベースの読み取りレプリカを作成して、最新の 6 か月分のデータを保存します。履歴データを Amazon S3 にコピーします。Amazon S3 と Amazon RDS のデータの AWS Glue データ カタログを作成します。Amazon Athena を使用して履歴クエリを実行します。
正解：B
解説：
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質問 # 108
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