최신Amazon AWS Certified DevOps Engineer - Professional (DOP-C01日本語版) - DOP-C01日本語무료샘플문제

A. AWS API または AWS CLI を使用して新しいパイプラインを作成し、プロジェクトごとに個別のプレフィックスを持つ単一のグローバル S3 バケットを使用するように設定します。

B. AWS API または AWS CLI を使用してプロジェクトごとに新しいパイプラインと S3 バケットを作成し、単一アカウント内の S3 バケットのサービス制限を回避します。

C. 単一リージョンの S3 バケットのサービス制限を回避するには、プロジェクトごとに異なるリージョンに新しいパイプラインを作成します。

D. 複数の個別のコードリポジトリを 1 つに結合し、各プロジェクトのロジックを持つグローバル AWS CodePipeline を使用してデプロイします。

A. CloudTrail ログファイルに必要なさまざまな汎用コンテナをレンダリングする PHP ライブラリ

B. 通常は直接実行できない移動可能な形式のマシンコードで CloudTrail ログファイルを含むオブジェクトライブラリ

C. 直接実行可能な移動可能な形式のマシンコードで CloudTrail ログファイルを含む静的ライブラリ

D. CloudTrail ログファイルを読み取って処理するアプリケーションを簡単に構築できる Java ライブラリ

A. 開発チームがコードを保存するための共有 Amazon S3 バケットを作成します。Amazon CloudWatch Events ルールを設定して、ブルー/グリーン デプロイメントに AWS CodeDeploy を使用してコードを本番環境にデプロイする AWS Lambda 関数をトリガーします。

B. AWS CodeCommit に開発コード用のリポジトリを 1 つ作成し、本番コードを保持するための別のリポジトリを作成します。AWS CodeBuild を使用して開発リポジトリと本番リポジトリをマージし、ブルー/グリーン デプロイメントに AWS CodeDeploy を使用して本番環境にデプロイします。

C. AWS CodeCommit にリポジトリを 1 つ作成します。マージされた変更を保持するための開発ブランチを作成します。
AWS CodeBuild を使用して、新しいコミットでトリガーされた開発ブランチに保存されているコードをビルドおよびテストします。マスターにマージし、ブルー/グリーンデプロイメントに AWS CodeDeploy を使用して本番環境にデプロイします。

D. AWS CodeCommit で開発者ごとに 1 つのリポジトリを作成し、本番環境コードを保持するための別のリポジトリを作成します。AWS CodeBuild を使用して開発リポジトリと本番環境リポジトリをマージし、AWS CodeDeploy を使用してブルー/グリーン デプロイメントで本番環境にデプロイします。

A. インスタンスに Elastic IP アドレスを割り当てます。2 番目の AZ に 2 番目の EC2 インスタンスを作成します。
最初のインスタンスに障害が発生したときに Elastic IP アドレスを 2 番目のインスタンスに移動する AWS Lambda 関数をトリガーする Amazon CloudWatch Events ルールを作成します。単一ノードの Aurora インスタンスを使用します。

B. EC2 インスタンスを作成し、インスタンスのリカバリを有効にします。2 番目の AZ に読み取りレプリカを含む Aurora データベースを作成し、プライマリ データベース インスタンスに障害が発生した場合にプライマリ データベース インスタンスに昇格します。

C. 最小および最大インスタンス数が 1 の EC2 Auto Scaling グループを作成し、AZ 全体にまたがるようにします。単一ノードの Aurora インスタンスを使用します。

D. インスタンスのステータスが障害状態に達したときに、利用可能な AZ で新しい EC2 インスタンスを起動する AWS Lambda 関数をトリガーする Amazon CloudWatch Events ルールを作成します。2 番目の AZ にリードレプリカを含む Aurora データベースを作成し、プライマリデータベースインスタンスに障害が発生したときにそれをプライマリデータベースインスタンスに昇格します。

A. AWS CodePipeline でパイプラインを作成します。GitHub のマスターブランチへのコミットによってトリガーされるように設定します。Git コミットメッセージを使用してコミットを適用する環境を決定するステージを追加し、create-image Amazon ECR コマンドを呼び出してイメージをビルドし、コンテナビルドファイルに渡します。次に、その環境の適切なクラスターで ECS タスクとサービス定義を更新するステージを追加します。

B. AWS CodePipeline で環境ごとに個別のパイプラインを作成します。GitHub の対応する環境ブランチへのコミットに基づいて各パイプラインをトリガーします。AWS CodeBuild を起動するビルドステージを追加して、ビルドファイルからコンテナイメージを作成し、Amazon ECR にプッシュします。次に、別のステージを追加して、その環境の適切なクラスター内の Amazon ECS タスクとサービス定義を更新します。

C. AWS CodeCommit に新しいリポジトリを作成します。AWS CodeBuild でスケジュールされたプロジェクトを設定して、GitHub リポジトリを新しい CodeCommit リポジトリに同期します。CodeCommit リポジトリの変更によってトリガーされる環境ごとに個別のパイプラインを作成します。AWS Lambda を使用してステージを追加し、コンテナイメージをビルドして Amazon ECR にプッシュします。次に、別のステージを追加して、その環境の適切なクラスターで ECS タスクとサービス定義を更新します。

D. ECS クラスターと AWS CodePipeline サービス用の AWS CloudFormation スタックを作成します。コンテナビルドファイルを Amazon S3 バケットに保存します。コミット後フックを使用して、ECS クラスターをデプロイする CloudFormation スタックの更新をトリガーします。S3 のコンテナビルドファイルに基づいて、イメージをビルドして Amazon ECR にプッシュするタスクを ECS クラスターに追加します。

A. セカンダリリージョンのリードレプリカを使用して、データベースを Amazon RDS に移行します。

B. オブジェクトが配置されている S3 バケットのレプリケーション SLA を使用して、S3 クロスリージョン レプリケーションを設定します。

C. Amazon Aurora Global Database に移行します。

D. オブジェクトを Amazon S3 にアップロードするときに、両方のリージョンに同時に書き込むようにアプリケーションを変更します。

E. プライマリリージョンとセカンダリリージョンの Amazon Aurora マルチマスターにデータベースを移行します。

A. ローカル MySQL データベースの代わりに Amazon DynamoDB を使用するようにアプリケーションを変更します。AWS OpsWorks を使用して、DynamoDB レイヤー、Application Load Balancer レイヤー、Amazon EC2 インスタンス レイヤーを含むアプリケーションのスタックを作成します。Chef レシピを使用してアプリケーションをビルドし、Chef レシピを使用してアプリケーションを EC2 インスタンス レイヤーにデプロイします。カスタムヘルスチェックを使用して、失敗した場合にロールバックする各インスタンスでユニットテストを実行します。

B. AWS CloudFormation テンプレートを開発して、ローリング更新が有効になっている Auto Scaling グループに、Application Load Balancer と Amazon EBS (SSD) ボリュームを持つ 2 つの Amazon EC2 インスタンスを作成します。AWS CodeBuild を使用して Node.js アプリケーションをビルドおよびテストし、Amazon S3 バケットに保存します。ユーザーデータ スクリプトを使用して、各 EC2 インスタンスにアプリケーションと MySQL データベースをインストールします。
スタックを更新して、新しいアプリケーション バージョンをデプロイします。

C. AWS CodeBuild を使用してアプリケーションを自動的に構築し、自動スケーリングをサポートするように設定されたテスト環境にデプロイするように AWS Elastic Beanstalk を設定します。本番環境用に 2 番目の Elastic Beanstalk 環境を作成します。Amazon RDS を使用してデータを保存します。アプリケーションの新しいバージョンがすべてのテストに合格したら、Elastic Beanstalk の「swap cname」を使用してテスト環境を本番環境に昇格します。

D. Node.js 用に 2 つの Amazon Lightsail 仮想プライベートサーバーを作成します。1 つはテスト用、もう 1 つは本番用です。
既存のプロセスを使用して Node.js アプリケーションを構築し、AWS CLI を使用して新しい Lightsail テストサーバーにアップロードします。アプリケーションをテストし、すべてのテストに合格したら、本番サーバーにアップロードします。トライアル中は、本番サーバーの使用状況を監視し、必要に応じてインスタンスタイプをアップグレードしてパフォーマンスを向上させます。

A. 例外リストの値を持つ aws:username の StringNotEquals を除外する条件で、すべての iam:CreateAccessKey アクションを明示的に拒否する Organizations SCP をアタッチします。

B. AWS Lambda 関数ターゲットを持つ iam:CreateAccessKey アクションに一致するパターンを使用して、Amazon EventBridge (Amazon CloudWatch Events) ルールを作成します。
この関数は、ユーザー名アカウントを例外リストと照合します。ユーザーが例外リストに含まれていない場合、関数はユーザーを削除します。

C. AWS Lambda 関数ターゲットを持つ iam:CreateUser アクションに一致するパターンを使用して、Amazon EventBridge (Amazon CloudWatch Events) ルールを作成します。
この関数は、ユーザー名とアカウントを例外リストと照合します。ユーザーが例外リストにない場合は、関数によってそのユーザーが削除されます。

D. 例外リストの値を持つ aws:username の StringEquals を含む条件で、すべての iam:CreateUser アクションを明示的に拒否する Organizations SCP をアタッチします。

A. 新しいコミットが届いたときに CI で新しいオンデマンド EC2 インスタンスを起動し、すべてのインスタンス構成とセットアップを実行してから、オンデマンド インスタンスに基づいて AMI を作成します。

B. CI インスタンスがコミットを受信すると、新しい EBS ボリュームが CI マシンにアタッチされます。AMI を作成するために新しい EC2 インスタンスが必要にならないように、この EBS ボリュームですべてのセットアップを実行します。

C. 継続的インテグレーション マシンのコストを節約するために、低使用率リザーブド インスタンスを購入します。
インスタンス上に AMI を作成するときはいつでも、これらのクレジットを使用します。

D. 新しいコミットが入るとすぐに、提示価格よりわずかに高い価格でスポット インスタンスに入札し、すべてのインスタンス構成とセットアップを実行してから、スポット インスタンスに基づいて AMI を作成します。

A. 最後のレイヤー

B. 読み取り専用はありません

C. 最初のレイヤー

D. すべて読み取り専用です

A. Blue/Green メソッドを使用してデプロイするように Elastic Beanstalk を更新します。

B. Elastic Beanstalk を更新し、一括デプロイ方式でデプロイします。

C. 追加のバッチ方式によるローリングを使用してデプロイするように Elastic Beanstalk を更新します。

D. 不変メソッドを使用してデプロイするように Elastic Beanstalk を更新します。

A. Web アプリケーションの CloudFormation テンプレートに入力パラメータを作成し、データベース スタックからリソース名と ID を渡します。

B. データベース CloudFormation テンプレートからスタックのエクスポートを作成し、それらの参照を Web アプリケーション CloudFormation テンプレートにインポートします。

C. クロススタック リソース参照とパラメータを両方のスタックで使用できるように、CloudFormation スタック セットを作成します。

D. CloudFormation ネストされたスタックを作成して、クロススタック リソース参照とパラメータを両方のスタックで使用できるようにします。

A. Amazon S3 ライフサイクルポリシーを更新して古いログを Amazon Glacier にアーカイブし、サポートチームが取り込めるようにすべてのログエントリを Amazon SQS にプッシュする新しいポリシーを追加します。

B. Amazon Glacier ライフサイクルポリシーを更新して Amazon S3 から新しいログを取得し、Amazon EC2 コンソールですべてのアプリケーションサーバー上で CloudWatch Logs エージェントを有効にします。

C. Amazon S3 ライフサイクルポリシーを更新して古いログを Amazon Glacier にアーカイブし、アプリケーションログも CloudWatch Logs にストリーミングするサービスを使用または作成します。

D. アプリケーション ログを CloudWatch Logs にストリーミングするサービスを使用するか、作成します。Amazon Elastic Map Reduce クラスターを使用して、サポート チームが取り込めるように CloudWatch Logs からログをライブ ストリーミングし、ログを 5 分単位で S3 にプッシュする Hadoop ジョブを作成します。

E. Amazon S3 ライフサイクルポリシーを更新して、古いログを Amazon Glacier にアーカイブします。キーはテーブルとは異なる場合があります。Amazon S3 バケットで Amazon S3 部分アップロードを有効にし、部分アップロードが発生したときに Amazon SNS 通知をトリガーします。

A. アプリケーションが正常性チェックを正常に戻すのが速すぎるため、AWS マネジメントコンソールが応答できません。

B. 実施されているヘルスチェックでは、アプリケーション機能が十分に評価されていません。

C. DNS 解決の遅延が Amazon EC2 メタデータの取得を妨げています。

D. インスタンス間のメタデータ同期の遅延により、HTTP ヘルスチェック システムが誤ったレポートを行っています。