先試後買

A. AWS IAM Geo-Lock を使用して、自分の市外からのログインを禁止します。

B. ルート アカウントと管理者には、短くて複雑なパスワードを使用します。

C. AWS アカウントを作成した後、ルートアカウントのパスワードを書き留めたり、記憶したりしないでください。

D. すべてのユーザーとアカウント、特にルート アカウントで MFA を使用します。

A. AWS CloudFormationを使用して追加のステージング環境をデプロイし、ルートを設定します。
53 重み付けされたレコードを持つ DNS。カットオーバー中に、ワークロードが正常に検証されたら、重みの配分を増やして、より多くのトラフィックが新しいステージング環境に送信されるようにします。新しいステージング環境ですべてのトラフィックが処理されるまで、古い運用環境をそのまま維持します。

B. 単一の AWS Elastic Beanstalk 環境と AWS OpsWorks 環境を使用して、ステージング環境と本番環境をデプロイします。新しいアプリケーション コードを含む ZIP ファイルを OpsWorks スタックでデプロイされた Elastic Beanstalk 環境にアップロードして、環境を更新します。新しい環境でトラフィックを検証し、テストが成功した場合はすぐに古い環境を終了します。

C. 単一の AWS Elastic Beanstalk 環境を使用して、ステージング環境と本番環境をデプロイします。
新しいアプリケーション コードを含む ZIP ファイルをアップロードして環境を更新します。Elastic Beanstalk 環境の CNAME を交換します。新しい環境でトラフィックを検証し、テストが成功した場合はすぐに古い環境を終了します。

D. CloudFormation を使用して追加のステージング環境をデプロイし、重み付けされたレコードを使用して Route 53 DNS を設定します。カットオーバー中に、Route 53 A レコードの重みを変更して、2 つの環境間でトラフィックが均等に分散されるようにします。新しい環境でトラフィックを検証し、テストが成功した場合はすぐに古い環境を終了します。

A. 可用性ゾーンに限定されます。

B. 地域に限定されます。

C. セキュリティ グループはグローバルです。

D. 配置グループに限定されます。

A. 拒否

B. ブロック

C. 許可する

D. 停止

A. 開発者の IAM ロールに CodeCommit リポジトリにプッシュする権限があることを確認します。

B. Amazon CloudWatch Logs の CodeCommit エラーが原因でパイプラインの起動に失敗したかどうかを確認します。

C. マスターブランチがパイプラインをトリガーするための Amazon CloudWatch Events ルールが作成されていることを確認します。

D. CodePipeline サービスロールに CodeCommit リポジトリにアクセスする権限があることを確認します。

A. コンテナイメージを AWS Artifact に保存します。
コンテナバージョンが作成された場合に、AWS CodePipeline を使用してデプロイメントをトリガーします。
AWS CodeDeploy を使用して、新しいコンテナを Amazon EKS にデプロイします。

B. コンテナイメージを Docker Hub に保存します。
Amazon EC2 インスタンスに Docker をインストールし、AWS CodePipeline と AWS CodeDeploy を使用して新しいコンテナをデプロイします。

C. コンテナイメージを Amazon ECR に保存します。
新しいコンテナバージョンが作成された場合に、AWS CodePipeline を使用してデプロイをトリガーします。
AWS CodeDeploy を使用してイメージを AWS Fargate にデプロイします。

D. コンテナイメージを Amazon S3 に保存します。
マルチコンテナ Docker 環境を使用して、AWS Elastic Beanstalk でコンテナを実行します。
Amazon S3 で新しいバージョンが検出された場合、コンテナを再デプロイするように Elastic Beanstalk を設定します。

A. すべての Amazon EC2 メモリメトリクスの CloudWatch メトリクス粒度設定を更新して、5 秒の粒度をサポートします。
アプリケーションメモリが大きくなりすぎたときにチームにページングするための Amazon SNS 通知をトリガーする CloudWatch アラームを作成します。

B. AWS CloudFormation 設定を更新し、cfn シグナルを使用してメモリリークを検出する CustomResource を有効にします。

C. CloudWatch メトリクス エージェントを活用するには、AWS CloudFormation 設定を更新します。
メモリ使用量を監視し、Amazon SNS アラームをトリガーするように CloudWatch メトリクス エージェントを設定します。

D. JVM メモリ使用量をプッシュするカスタム CloudWatch メトリックを作成します。
アプリケーションのメモリ使用量が大きくなりすぎたときに、Amazon SNS 通知をトリガーしてチームに連絡する Cloudwatch アラームを作成します。

E. Auto Scaling グループを活用するには、AWS CloudFormation 設定を更新します。
カスタム CloudWatch メトリクスをトリガーするように Auto Scaling グループ ポリシーを設定します。

A. いいえ、AWS エージェントはプロキシ環境をサポートしていません。

B. Linux ベースのシステムでは、現在のリリースの AWS エージェントではサポートされていないカスタム設定が使用されるため、Windows ベースのシステムのみがサポートされます。

C. はい、AWS エージェントは Linux ベースと Windows ベースの両方のシステムでプロキシ環境をサポートしています。

D. Linux ベースのシステムのみがサポートされており、AWS エージェントはこれらのシステムで HTTPS プロキシをサポートします。

A. 現在デプロイされている任意の Amazon EC2 インスタンスからフェイルオーバーするように Amazon Route 53 ヘルスチェックを設定します。

B. 新しい Amazon EC2 インスタンスを使用して新しいロードバランサーを作成し、デプロイを実行し、テスト後に Amazon Route 53 を使用して DNS を新しいロードバランサーに切り替えます。

C. AWS CloudFormation を使用して、コードを検証するためのテストスタックを作成し、各本番 Amazon EC2 インスタンスにコードをデプロイします。

D. 高可用性を確保するために、さらに Amazon EC2 インスタンスを起動し、各 Amazon EC2 インスタンスをロードバランサーから登録解除し、アップグレードしてテストした後、ロードバランサーに再度登録します。

A. 環境固有の構成と暗号化されたパスワードを含むプロパティ ファイルを環境ごとに作成します。プロパティ ファイルをソース リポジトリにチェックインします。デプロイ中は、アプリケーションで環境固有のプロパティ ファイルのみを使用します。アプリケーションは、デプロイされたプロパティ ファイルから必要なプロパティ値を読み取ります。

B. 環境固有の構成を含めるために、環境ごとにプロパティ ファイルを作成します。
プライベート Amazon S3 バケットを作成し、プロパティ ファイルをバケットに保存します。AWS KMS 暗号化を使用してバケットにパスワードを保存します。デプロイ中に、アプリケーションは S3 バケット内の環境固有のプロパティ ファイルから必要なプロパティ値を読み取ります。

C. 構成と暗号化されたパスワードを含むプロパティ ファイルを作成します。プロパティ ファイルをソース リポジトリにチェックインし、プロパティ ファイルをアプリケーションと共にパッケージ化して、アプリケーションをデプロイします。
EC2 インスタンスの環境タグを作成し、それぞれのインスタンスにタグを付けます。アプリケーションは、環境タグに基づいて必要なプロパティ値を抽出します。

D. 環境固有の構成を含めるために、環境ごとにプロパティ ファイルを作成します。
プライベート Amazon S3 バケットを作成し、バケットにプロパティ ファイルを保存します。暗号化されたパスワードを AWS Systems Manager パラメータ ストアに保存します。EC2 インスタンスの環境タグを作成し、それぞれのインスタンスにタグを付けます。アプリケーションは、S3 バケットとパラメータ ストア内の環境固有のプロパティ ファイルから必要なプロパティ値を読み取ります。

A. グループに EC2 インスタンス終了ライフサイクルアクションを作成し、ログを Amazon S3 にプッシュするための終了スクリプトを記述し、S3 PUT に基づいて AWS Lambda 関数をトリガーして、プライマリキーがインスタンス ID、ソートキーがインスタンス終了日である Amazon DynamoDB テーブルにログファイルのカタログを作成します。

B. グループに EC2 インスタンス終了ライフサイクルアクションを作成し、ログを Amazon CloudWatch Logs にプッシュするための終了スクリプトを記述し、AWS Lambda 関数をトリガーして、プライマリキーがインスタンス ID、ソートキーがインスタンス終了日である Amazon DynamoDB テーブルにログファイルのカタログを作成する CloudWatch Events ルールを作成します。

C. グループに EC2 インスタンス終了ライフサイクルアクションを作成し、ログを Amazon Kinesis Data Firehouse にプッシュし、ストレージと検索機能を提供するための宛先として Amazon ES を選択します。

D. グループに EC2 インスタンス終了ライフサイクルアクションを作成し、それに基づいて Amazon CloudWatch Events ルールを作成して、ログを Amazon S3 に保存するための AWS Lambda 関数をトリガーし、プライマリキーがインスタンス ID、ソートキーがインスタンス終了日である Amazon DynamoDB テーブルにログファイルのカタログを作成します。

A. 6667

B. 2778

C. 4166

D. 5556

A. 新しいアプリケーションコンポーネントを Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンスの Auto Scaling グループにデプロイし、ソーシャルメディアサイトからデータを読み取り、Amazon Elastic Block Store に保存し、AWS Data Pipeline を使用して Amazon Kinesis に公開して分析します。

B. 新しいアプリケーションコンポーネントを Elastic Beanstalk アプリケーションとしてデプロイし、ソーシャルメディアサイトからデータを読み取り、Amazon DynamoDB に保存し、分析のために Apache Hive と Amazon Elastic MapReduce を使用します。

C. 新しいアプリケーションコンポーネントを Amazon Elastic Beanstalk アプリケーションとしてデプロイし、ソーシャルメディアサイトからデータを読み取り、Amazon Elastic Block Store に保存し、Amazon Kinesis を使用してデータを Amazon CloudWatch にストリーミングして分析します。

D. 新しいアプリケーションコンポーネントを Amazon EC2 インスタンスの Auto Scaling グループにデプロイし、ソーシャルメディアサイトからデータを読み取り、Amazon Glacier に保存し、AWS Data Pipeline を使用して Amazon Redshift に公開して分析します。