[MLS-C01] AWS 오늘의 퀴즈 (단일 정답)
작성자: aws | 작성일: 2026년 06월 03일 | 조회: 0 | 좋아요: 0
AWS MLS-C01 | Specialty
🤖 Machine Learning – Specialty
Q. 한 머신러닝(Machine Learning) 팀은 수백만 개의 고유한 ML 모델 피처(features)와 이와 관련된 메타데이터(metadata)를 저장하고 관리해야 합니다. 이 데이터는 초당 수백만 건의 업데이트를 처리할 수 있는 높은 쓰기 처리량(write throughput)과, 실시간 추론(real-time inference)을 위해 밀리초(millisecond) 단위의 낮은 지연 시간(low latency)으로 개별 피처를 검색할 수 있어야 합니다. 또한, 피처의 구조는 유연해야 하며, 미래의 데이터 증가와 트래픽 변동에 맞춰 자동으로 확장(scale automatically)되어야 합니다. 가장 비용 효율적이면서도 운영 오버헤드(operational overhead)가 적은 AWS 데이터베이스 솔루션은 무엇입니까?
A. Amazon DynamoDB On-Demand capacity 모드를 사용하는 테이블 (A table using Amazon DynamoDB On-Demand capacity mode)
B. Amazon Aurora PostgreSQL with auto-scaling read replicas (자동 확장 읽기 복제본을 사용하는 Amazon Aurora PostgreSQL)
C. Amazon Redshift cluster with a large number of nodes (많은 수의 노드를 가진 Amazon Redshift 클러스터)
D. Amazon ElastiCache for Redis in cluster mode (클러스터 모드의 Amazon ElastiCache for Redis)
🎯 정답: A
✅ A. Amazon DynamoDB On-Demand capacity 모드를 사용하는 테이블 (A table using Amazon DynamoDB On-Demand capacity mode)
B. Amazon Aurora PostgreSQL with auto-scaling read replicas (자동 확장 읽기 복제본을 사용하는 Amazon Aurora PostgreSQL)
C. Amazon Redshift cluster with a large number of nodes (많은 수의 노드를 가진 Amazon Redshift 클러스터)
D. Amazon ElastiCache for Redis in cluster mode (클러스터 모드의 Amazon ElastiCache for Redis)
💡 해설:
Amazon DynamoDB는 높은 쓰기 및 읽기 처리량과 밀리초 단위의 낮은 지연 시간을 제공하는 NoSQL 데이터베이스입니다. 특히 On-Demand capacity 모드는 예측할 수 없는 워크로드에 대해 자동으로 확장하고 요청별로 요금을 부과하여 비용 효율적입니다. 유연한 스키마(schema)를 지원하며 완전 관리형(fully managed) 서비스이므로 운영 오버헤드가 적습니다. B는 관계형 데이터베이스로 유연한 스키마에 적합하지 않고, 극단적인 쓰기 처리량에 대한 비용 효율성이 낮을 수 있습니다. C는 데이터 웨어하우스로 실시간 OLTP(Online Transaction Processing) 작업에는 부적합합니다. D는 인메모리 캐시(in-memory cache)로 빠른 접근을 제공하지만, 영구적인 기본 데이터 저장소(primary persistent data store)로는 적합하지 않습니다.
Amazon DynamoDB는 높은 쓰기 및 읽기 처리량과 밀리초 단위의 낮은 지연 시간을 제공하는 NoSQL 데이터베이스입니다. 특히 On-Demand capacity 모드는 예측할 수 없는 워크로드에 대해 자동으로 확장하고 요청별로 요금을 부과하여 비용 효율적입니다. 유연한 스키마(schema)를 지원하며 완전 관리형(fully managed) 서비스이므로 운영 오버헤드가 적습니다. B는 관계형 데이터베이스로 유연한 스키마에 적합하지 않고, 극단적인 쓰기 처리량에 대한 비용 효율성이 낮을 수 있습니다. C는 데이터 웨어하우스로 실시간 OLTP(Online Transaction Processing) 작업에는 부적합합니다. D는 인메모리 캐시(in-memory cache)로 빠른 접근을 제공하지만, 영구적인 기본 데이터 저장소(primary persistent data store)로는 적합하지 않습니다.
🚀 Tip: MLS-C01 시험에서는 ML 워크로드의 특정 요구사항(예: 실시간, 대용량 데이터, 유연한 스키마, 비용 효율성)에 맞춰 각 데이터베이스 서비스의 강점과 한계를 정확히 이해하는 것이 중요합니다. OLTP vs. OLAP, SQL vs. NoSQL의 차이점을 명확히 구분해야 합니다.
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