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NEW QUESTION: 1
3 계층 전자 상거래 웹 응용 프로그램은 현재 사내 구축 형으로 배포되어 있으며 확장 성과 탄력성을 높이기 위해 AWS로 마이그레이션 됩니다. 웹 서버는 현재 네트워크 분산 파일 시스템을 사용하여 읽기 전용 데이터를 공유합니다. 앱 서버 계층은 IP 멀티 캐스트에 의존하는 검색 및 공유 세션 상태를 위해 클러스터링 메커니즘을 사용합니다. 데이터베이스 계층은 공유 스토리지 클러스터링을 사용하여 데이터베이스 대체 기능을 제공하고 확장을 위해 여러 개의 읽기 슬레이브를 사용합니다. 모든 서버 및 분산 파일 시스템 디렉토리의 데이터는 매주 오프 사이트 테이프에 백업됩니다.
어떤 AWS 스토리지 및 데이터베이스 아키텍처가 애플리케이션의 요구 사항을 충족합니까?
A. 웹 서버 : 부팅시 읽기 전용 데이터를 S3에 저장하고 S3에서 루트 볼륨으로 복사합니다. 앱 서버 :
DynamoDB와 IP 유니 캐스트의 조합을 사용하여 상태를 공유합니다. 데이터베이스 : 다중 AZ 배포 및 하나 이상의 읽기 복제본과 함께 RDS를 사용합니다. 백업 : AMI를 통해 매주 백업되는 웹 및 앱 서버, DB 스냅 샷을 통해 백업 된 데이터베이스.
B. 웹 서버 : 읽기 전용 데이터를 EC2 NFS 서버에 저장합니다. 부팅시 각 ​​웹 서버에 마운트하십시오. App 서버 : DynamoDB와 IP 멀티 캐스트를 결합하여 상태를 공유합니다. 데이터베이스 : 다중 AZ 배포 및 하나 이상의 읽기 복제본과 함께 RDS를 사용합니다. 백업 : AMI를 통해 매주 백업되는 웹 및 앱 서버, DB 스냅 샷을 통해 백업 된 데이터베이스.
C. 웹 서버 : 부팅시 읽기 전용 데이터를 S3에 저장하고 S3에서 루트 볼륨으로 복사합니다. 앱 서버 :
DynamoDB와 IP 유니 캐스트의 조합을 사용하여 상태를 공유합니다. 데이터베이스 : 다중 AZ 배포 및 하나 이상의 읽기 복제본과 함께 RDS를 사용합니다. 백업 : 웹 서버, 앱 서버 및 데이터베이스가 스냅 샷을 사용하여 매주 Glacier에 백업됩니다.
D. 웹 서버 : 부팅시 읽기 전용 데이터를 S3에 저장하고 S3에서 루트 볼륨으로 복사합니다. 앱 서버 :
DynamoDB와 IP 유니 캐스트의 조합을 사용하여 상태를 공유합니다. 데이터베이스 : 다중 AZ 배포에서 RDS를 사용합니다. 백업 : AMI를 통해 매주 백업되는 웹 및 앱 서버, DB 스냅 샷을 통해 백업 된 데이터베이스.
Answer: A
Explanation:
설명
Amazon RDS Multi-AZ 배포는 데이터베이스 (DB) 인스턴스에 향상된 가용성 및 내구성을 제공하므로 프로덕션 데이터베이스 작업 부하에 적합합니다. Multi-AZ DB 인스턴스를 프로비저닝하면 Amazon RDS가 자동으로 기본 DB 인스턴스를 만들고 다른 가용 영역 (AZ)의 대기 인스턴스에 데이터를 동 기적으로 복제합니다. 각 AZ는 물리적으로 별개의 독립 인프라로 운영되며 신뢰성이 높도록 설계되었습니다. 인프라 장애 (예 : 인스턴스 하드웨어 장애, 스토리지 장애 또는 네트워크 중단)의 경우 Amazon RDS는 장애 조치가 완료 되 자마자 데이터베이스 작업을 재개 할 수 있도록 대기로 자동 장애 조치를 수행합니다. 장애 조치 후 DB 인스턴스의 끝점이 동일하게 유지되기 때문에 응용 프로그램은 수동 관리 개입없이 데이터베이스 작업을 다시 시작할 수 있습니다.
은혜
향상된 내구성
MySQL, Oracle 및 PostgreSQL 엔진을위한 다중 AZ 배포는 동기식 물리적 복제를 사용하여 기본 데이터를 주 서버와 최신 상태로 유지합니다. SQL Server 엔진의 다중 AZ 배포는 동기 논리적 복제를 사용하여 SQL Server 고유 미러링 기술을 사용하여 동일한 결과를 얻습니다. 두 가지 방법 모두 DB 인스턴스가 실패하거나 가용성 영역이 손실되는 경우 데이터를 안전하게 보호합니다.
다중 AZ 배포에서 주 스토리지의 스토리지 볼륨이 실패하면 Amazon RDS는 자동으로 최신 대기 상태로의 장애 조치를 시작합니다. 단일 AZ 배포와 비교 : 단일 AZ 데이터베이스에 오류가 발생하는 경우 사용자가 시작한 특정 시점 복원 작업이 필요합니다. 이 작업을 완료하는 데 몇 시간이 걸릴 수 있으며 최근 복원 가능 시간 (일반적으로 지난 5 분 이내) 이후에 발생한 모든 데이터 업데이트를 사용할 수 없습니다.
Amazon Aurora는 SSD 기반의 가상화 스토리지 레이어를 사용하여 데이터베이스 워크로드 용으로 고안되었습니다. Amazon Aurora는 3 개의 가용 영역에서 6 가지 방법으로 자동으로 볼륨을 복제합니다.
Amazon Aurora 스토리지는 내결함성이 있으며 데이터베이스 쓰기 가용성 및 읽기 가용성에 영향을 미치지 않으면 서 최대 3 개의 복사본에 영향을 미치지 않으면 서 최대 2 개의 데이터 복사본 손실을 투명하게 처리합니다. Amazon Aurora 스토리지는자가 치유 기능을 갖추고 있습니다. 데이터 블록과 디스크는 지속적으로 오류를 검사하고 자동으로 교체됩니다.
가용성 향상
또한 다중 AZ 배포를 실행할 때 데이터베이스 가용성이 향상됩니다. 가용 영역 장애 또는 DB 인스턴스 장애가 발생하면 자동 장애 복구가 완료되는 데 걸리는 시간 (일반적으로 Amazon Aurora의 경우 1 분 미만, 다른 데이터베이스 엔진의 경우 1 ~ 2 분)으로 제한됩니다 (자세한 내용은 RDS FAQ 참조).
Multi-AZ 배포의 가용성 이점은 계획된 유지 관리 및 백업에도 적용됩니다. OS 패치 또는 DB 인스턴스 확장과 같은 시스템 업그레이드의 경우 이러한 작업은 자동 장애 조치가 수행되기 전에 대기 모드에서 먼저 적용됩니다. 따라서 자동 장애 조치가 완료되는 데 필요한 시간 만 가용성에 영향을 줍니다.
단일 AZ 배포와 달리 MySQL, Oracle 및 PostgreSQL 엔진의 다중 AZ 배포를 위해 백업하는 동안 I / O 작업이 기본에서 일시 중단되지 않으므로 백업이 대기 상태에서 수행됩니다.
그러나 다중 AZ 배포를 위해 백업하는 동안 몇 분 동안 높은 대기 시간이 발생할 수 있습니다.
Amazon Aurora 배포에서 인스턴스가 실패하면 Amazon RDS는 RDS Multi-AZ 기술을 사용하여 세 가지 가용 영역 중 하나에서 생성 한 최대 15 개의 Amazon Aurora Replica 중 하나로 장애 조치를 자동화합니다. Amazon Aurora Replica가 프로비저닝되지 않은 경우, 실패한 경우 Amazon RDS는 새로운 Amazon Aurora DB 인스턴스를 자동으로 생성하려고 시도합니다.
행정 개입 없음
DB 인스턴스 장애 조치는 완전히 자동이며 관리 작업이 필요하지 않습니다. Amazon RDS는 기본 및 대기 상태의 상태를 모니터링하고 다양한 오류 조건에 대한 응답으로 자동으로 장애 조치를 시작합니다.
장애 조치 조건
Amazon RDS는 Multi-AZ 배포에 대한 가장 일반적인 오류 시나리오를 감지하고 자동으로 복구하므로 관리자 개입없이 최대한 빨리 데이터베이스 작업을 재개 할 수 있습니다. Amazon RDS는 다음과 같은 경우 자동으로 장애 조치를 수행합니다.
기본 가용성 영역의 가용성 손실
기본 네트워크 연결이 끊어짐
1 차에서 단위 오류 계산
기본 저장소의 저장소 오류
참고 : DB 인스턴스 조정 또는 OS 패치와 같은 시스템 업그레이드와 같은 작업이 다중 AZ 배포에 대해 시작된 경우 향상된 가용성을 위해 자동 장애 조치가 수행되기 전에 먼저 대기 인스턴스에 적용됩니다. 따라서 가용성 영향은 자동 장애 조치가 완료되는 데 필요한 시간에만 제한됩니다. Amazon RDS Multi-AZ 배포는 장기 실행 쿼리, 교착 상태 또는 데이터베이스 손상 오류와 같은 데이터베이스 작업에 대한 응답으로 자동으로 장애 조치하지 않습니다.

NEW QUESTION: 2
In Cisco IOS routers that use low latency queuing, which algorithm is used to presort traffic going into the default queue?
A. weighted round robin
B. fair queuing
C. last-in, first-out
D. random processing
E. first-in, first-out
Answer: B
Explanation:
Explanation
WFQ is a flow-based queuing algorithm used in Quality of Service (QoS) that does two things simultaneously:
It schedules interactive traffic to the front of the queue to reduce response time, and it fairly shares the remaining bandwidth between high bandwidth flows. A stream of packets within a single session of a single application is known as flow or conversation. WFQ is a flow-based method that sends packets over the network and ensures packet transmission efficiency which is critical to the interactive traffic. This method automatically stabilizes network congestion between individual packet transmission flows.

NEW QUESTION: 3
If a surveillance camera is installed in an environment with fluorescent lighting, which effect may this have on the video quality?
A. Increased random noise
B. Motion blur on moving objects
C. Flickering effects on video
D. Increased color saturation
Answer: C