Simulado 14

17 cards

• Uma empresa possui um data lake no Amazon S3. A empresa precisa de uma solução que transforme os dados do data lake e os carregue em um data warehouse diariamente. O data warehouse deve ter capacidade de processamento massivamente paralelo (MPP). Em seguida, os analistas de dados
• Uma empresa executa contêineres em um ambiente Kubernetes em seu data center local. A empresa deseja usar o Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) e outros serviços gerenciados da AWS. Os dados devem permanecer localmente no data center da empresa e não podem ser armazena
• Uma empresa de mídia social possui cargas de trabalho que coletam e processam dados. Essas cargas de trabalho armazenam os dados em um armazenamento NFS local. O armazenamento de dados não consegue escalar com rapidez suficiente para atender às crescentes necessidades de negócios
• Uma empresa utiliza funções AWS Lambda de alta concorrência para processar um número crescente de mensagens em uma fila de mensagens durante eventos de marketing. As funções Lambda utilizam código com uso intensivo de CPU para processar as mensagens. A empresa deseja reduzir os c
• Uma empresa executa suas cargas de trabalho no Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS). As imagens de contêiner usadas pela definição de tarefa do ECS precisam ser verificadas em busca de vulnerabilidades e exposições comuns (CVEs). Novas imagens de contêiner criadas também

feito no Card.AI