Contoso Pharmaceuticals는 임상 시험 데이터를 관리하는 중요 웹 애플리케이션을 운영하고 있습니다. 이 애플리케이션의 웹 프런트엔드는 Azure 가상 머신 (Azure VM)에서 실행되며, 백엔드 데이터베이스는 온프레미스 데이터센터에 위치한 물리적 서버에서 실행됩니다. Contoso는 다음과 같은 요구사항을 충족하는 통합된 모니터링 및 관리 솔루션을 구축하고자 합니다. 1. Azure VM과 온프레미스 서버 모두에서 운영 체제 수준의 성능 메트릭과 로그를 중앙에서 수집 및 분석할 수 있어야 합니다. 2. 웹 애플리케이션의 응답 시간, 요청 실패율, 종속성 호출 등 애플리케이션 계층 성능을 심층적으로 모니터링하고 이상 징후를 감지해야 합니다. 3. 온프레미스 서버를 포함한 모든 인프라 자원에 대한 보안 이벤트를 통합적으로 수집하고 분석할 수 있어야 합니다. 4. 전반적인 Azure 환경의 비용 효율성, 성능, 보안, 안정성에 대한 실행 가능한 권장 사항을 주기적으로 받아야 합니다. 이러한 요구사항을 충족하기 위한 최적의 Azure 솔루션 조합은 무엇입니까?

제시된 요구사항은 하이브리드 환경에서의 통합 모니터링, 애플리케이션 성능 모니터링, 그리고 리소스 최적화 권장 사항을 포함합니다. Azure Arc는 온프레미스 서버를 Azure 관리 평면에 통합하여 Log Analytics Workspace로 로그 수집을 가능하게 하며, Application Insights는 애플리케이션 계층 모니터링을 제공합니다. Azure Advisor는 비용 효율성, 성능, 보안 등에 대한 권장 사항을 제시하여 모든 요구사항을 충족합니다.

GlobalFinCorp는 국제적인 금융 기관으로, Azure 클라우드 확장을 계획하고 있습니다. 이들은 여러 사업부를 운영하며, 각 사업부에는 자체 예산과 엄격한 규정 준수 요구 사항이 있습니다. GlobalFinCorp는 모든 Azure 리소스가 ISO 27001 및 PCI DSS와 같은 규제 표준을 준수하고, 부서별 예산 한도를 지키며, 중요한 리소스의 변경을 방지하고, 정확한 비용 보고를 위한 리소스 분류를 표준화할 수 있도록 강력한 거버넌스 프레임워크를 구현해야 합니다. 운영 우수성을 달성하고 강력한 보안 태세를 유지하는 것이 목표입니다. GlobalFinCorp가 이러한 요구 사항을 효율적으로 충족하고 모든 구독에 걸쳐 보안 및 규정 준수 표준을 시행하기 위해 주로 활용해야 할 세(3) 가지 Azure 거버넌스 기능은 무엇입니까?

Management Groups와 Azure Policy는 여러 구독에 걸쳐 일관된 거버넌스 및 규정 준수 정책을 대규모로 적용하는 데 필수적입니다. Azure Blueprints는 조직의 표준 및 규정 준수 요구 사항을 충족하는 환경을 일관되고 반복적으로 배포하는 데 사용됩니다. Resource Locks는 중요한 리소스의 우발적인 수정이나 삭제를 방지하며, Tags는 비용 할당 및 효율적인 리소스 관리를 위한 표준화된 분류를 가능하게 합니다.

글로벌 금융 기관은 중요한 온라인 뱅킹 애플리케이션을 Azure에 배포했습니다. 이 애플리케이션은 여러 Azure 리전(예: 미국 동부, 서유럽)에 배포되어 있으며, 각 리전은 해당 지역의 고객 데이터를 처리합니다. 이 기관은 다음 요구 사항을 충족해야 합니다. 1. **고가용성 (High Availability)**: 단일 데이터 센터 장애 시 애플리케이션 가용성을 보장합니다. 2. **재해 복구 (Disaster Recovery)**: 리전 전체 재해 발생 시 다른 리전으로 원활하게 장애 조치(failover)할 수 있어야 하며, RTO(Recovery Time Objective)는 4시간 미만, RPO(Recovery Point Objective)는 15분 미만이어야 합니다. 3. **데이터 상주성 (Data Residency)**: 유럽 고객의 데이터는 유럽 내에, 미국 고객의 데이터는 미국 내에 유지되어야 합니다. 재해 복구 시에도 이 원칙을 준수해야 합니다. 4. **보안 및 규정 준수 (Security and Compliance)**: 인프라에 대한 엄격한 보안 제어를 적용하고, 업계 규정 준수 표준을 지속적으로 모니터링하고 보고해야 합니다. 이러한 모든 요구 사항을 충족하는 가장 포괄적이고 규정을 준수하는 Azure 아키텍처는 무엇입니까?

옵션 A는 고가용성, RTO/RPO를 충족하는 재해 복구, 엄격한 데이터 상주성을 고려한 지역 복제 및 트래픽 관리, 그리고 Azure Policy 및 Defender for Cloud를 통한 포괄적인 보안 및 규정 준수를 모두 해결하는 유일한 솔루션입니다. 특히 Azure Site Recovery 및 Azure SQL Database 장애 조치 그룹을 지정학적 경계 내에서 구성하고 Azure Traffic Manager의 지리적 라우팅을 사용하여 데이터 상주성 요구 사항을 충족하는 것이 중요합니다.

금융 기관인 'Contoso Finance'는 Azure Region A에 Azure Virtual Desktop (AVD) 환경을 구축하여 핵심 애플리케이션을 운영하고 있습니다. 규제 요구 사항 및 비즈니스 연속성 계획에 따라, Contoso Finance는 Region B로의 재해 복구(DR) 전략을 수립해야 합니다. 이 DR 전략은 도메인 컨트롤러, 사용자 지정 애플리케이션 서버 및 FSLogix 프로필 공유를 포함한 중요 IaaS (Infrastructure-as-a Service) 구성 요소에 대해 4시간 미만의 복구 시간 목표(RTO)와 15분 미만의 복구 지점 목표(RPO)를 보장해야 합니다. 또한, 모든 데이터는 미사용 및 전송 중 암호화되어야 하며, 금융 산업의 엄격한 규정 준수 표준(예: 데이터 상주 및 감사 가능성)을 충족해야 합니다. 각 지역 내에서도 높은 가용성을 유지해야 합니다. 이 모든 요구 사항을 충족하는 최적의 Azure 서비스 조합은 무엇입니까?

Azure Site Recovery는 가상 머신의 낮은 RTO/RPO를 위한 핵심 재해 복구 솔루션이며, GRS는 FSLogix 프로필과 같은 스토리지의 지역 간 데이터 복제를 제공합니다. Azure Traffic Manager는 장애 조치 시 AVD 사용자 트래픽을 자동으로 라우팅하고, 가용성 영역은 각 지역 내 고가용성을 보장합니다. Azure Policy와 Azure Security Center는 규정 준수 요구 사항을 충족하고 보안 모범 사례를 적용 및 모니터링하는 데 필수적입니다.

Contoso Pharmaceuticals는 Azure Virtual Desktop (AVD) 환경을 확장하면서 새로운 백엔드 애플리케이션 및 마이크로서비스를 개발하고 있습니다. 이들은 다음 세 가지 주요 요구사항을 충족하는 컨테이너 기반 아키텍처를 설계하고자 합니다: 1. **의료 데이터 처리 API (Stateless API):** 환자 데이터를 처리하는 RESTful API로, 트래픽 변동에 따라 자동으로 확장 및 축소되어야 하며, 관리 오버헤드를 최소화하고 비용 효율적이어야 합니다. 2. **규제 준수 보고서 생성기 (Batch Processor):** 특정 주기로 실행되는 배치 작업으로, Windows Server Core 기반 컨테이너에서 독점적인 레거시 보고서 생성 도구를 실행해야 합니다. 때때로 대규모 이미지 데이터 분석을 위해 GPU 리소스가 필요할 수 있습니다. 3. **임상 시험 데이터 수집 서비스 (Long-running Microservice):** 실시간으로 임상 시험 데이터를 수집하고 처리하는 장기 실행 마이크로서비스입니다. 높은 가용성과 견고한 오케스트레이션이 필수적이며, 기존 CI/CD 파이프라인과 통합되어야 합니다. 모든 컨테이너 이미지는 보안이 강화된 중앙 리포지토리에 저장되어야 합니다. 이러한 요구사항을 가장 잘 충족하는 Azure 컨테이너 서비스를 세 가지 선택하세요.

A (Azure Container Registry)는 모든 컨테이너 이미지를 안전하게 저장하고 관리하는 데 필수적인 중앙 리포지토리입니다. C (Azure Container Instances)는 Windows 컨테이너와 GPU 리소스가 필요한 간헐적인 배치 작업에 비용 효율적이고 이상적인 솔루션입니다. D (Azure Kubernetes Service)는 장기 실행 마이크로서비스를 위한 높은 가용성, 견고한 오케스트레이션, CI/CD 통합을 제공하는 최적의 플랫폼입니다. B (Azure Container Apps)는 스테이트리스 API에 적합하지만, 전반적인 아키텍처 복잡도를 줄이고자 AKS를 통해 통합된 오케스트레이션을 선택할 수 있습니다. E (Azure Red Hat OpenShift)는 특정 OpenShift 기능 요구사항이 없는 경우 일반적으로 AKS보다 더 높은 운영 복잡성과 비용을 수반합니다.

한 금융 분석 회사가 Azure에 새로운 중요한 애플리케이션을 배포하고 있습니다. 이 애플리케이션은 민감한 금융 보고서를 처리하며, 다음과 같은 요구사항을 가지고 있습니다: 1. 전체 Azure 리전에서 장기간의 서비스 중단이 발생하더라도 애플리케이션은 계속 작동해야 합니다. 2. 모든 애플리케이션 데이터(보고서 포함)는 높은 내구성을 가져야 하며 리전 재해로부터 보호되어야 합니다. 동시에, 데이터는 엄격한 데이터 상주(data residency) 규정을 준수해야 합니다(예: 한국 데이터를 위해 한국 내에 유지). 3. 애플리케이션의 가상 머신(Virtual Machine)과 관련 데이터는 우발적인 삭제나 손상으로부터 보호하기 위해 강력한 백업 및 특정 시점 복구(point-in-time recovery) 솔루션이 필요합니다. 이러한 고가용성, 재해 복구 및 데이터 규정 준수 요구사항을 가장 잘 충족시키는 Azure 서비스 조합은 무엇입니까?

Azure Traffic Manager는 리전 장애 시 애플리케이션의 고가용성을 위해 트래픽을 분산합니다. Geo-Redundant Storage (GRS)는 데이터를 지리적으로 다른 리전에 복제하여 리전 재해로부터 데이터를 보호하고 데이터 상주 규정을 준수합니다. Azure Backup은 가상 머신 및 데이터를 백업하여 특정 시점 복구(point-in-time recovery) 기능을 제공합니다.

Contoso Corporation은 전 세계적으로 분산된 공장과 지역 데이터 센터를 운영하고 있습니다. 이들은 다음과 같은 목표를 달성하기 위해 하이브리드 클라우드 전략을 수립하고 있습니다. 1. 분산된 온프레미스 서버 및 Kubernetes 클러스터를 Azure에서 중앙 집중식으로 관리(Centralized Management)하고, 일관된 정책 및 보안을 적용하고자 합니다. 2. 네트워크 연결이 불안정하거나 지연 시간이 중요한 일부 공장 환경에서 Azure 서비스를 로컬로 실행(Run Azure services locally)하여 데이터 처리 및 애플리케이션 서비스를 제공하고 싶습니다. 3. 기존 데이터 센터의 노후화된 가상화 인프라를 현대화(Modernize virtualization infrastructure)하고, Azure와 통합된 하이퍼컨버지드 인프라(HCI)를 구축하여 가상 머신(VM)을 실행하고 Azure의 백업 및 재해 복구 기능을 활용하고자 합니다. 4. 엣지 위치에서 대량의 IoT 데이터를 수집 및 사전 처리(Collect and pre-process large volumes of IoT data at the edge)한 후, 필요한 요약 데이터만 Azure로 전송하여 클라우드 스토리지 및 추가 분석에 활용하기를 원합니다. Contoso의 요구사항을 충족하기 위한 가장 적합한 Azure 하이브리드 아키텍처 구성 요소를 두 가지 선택하십시오. (Choose two)

Azure Arc는 온프레미스 및 멀티클라우드 환경의 서버와 Kubernetes 클러스터를 Azure에서 중앙 집중식으로 관리하고 일관된 정책을 적용하는 데 필수적입니다. Azure Stack Hub는 네트워크 연결이 불안정하거나 지연 시간이 중요한 환경에서 Azure 서비스를 로컬로 실행하여 개발 및 배포 일관성을 제공하는 핵심 구성 요소입니다. 다른 옵션들은 특정 요구사항을 해결하지만, 전체적인 관리 및 핵심 Azure 서비스 로컬 실행 요구사항을 가장 포괄적으로 충족하는 것은 Arc와 Stack Hub입니다.

한 제조 회사가 공장 센서에서 생성되는 실시간 운영 데이터(real-time operational data)를 분석하여 즉각적인 이상 징후를 감지하고 알림을 발생시키고자 합니다. 또한, 이 실시간 데이터를 과거 생산 데이터(데이터 레이크에 저장) 및 CRM 데이터(관계형 데이터베이스)와 결합하여 포괄적인 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 예측 유지보수(predictive maintenance) 모델을 구축하려고 합니다. 이 회사는 인프라 관리 부담을 최소화하고 데이터 웨어하우징 및 고급 분석을 위한 고도로 통합되고 확장 가능한 환경을 선호합니다. 다음 Azure 서비스 조합 중 이러한 요구 사항을 가장 잘 충족하는 것은 무엇입니까?

정답 A는 실시간 이상 징후 감지를 위해 Azure Stream Analytics를 사용하며, 데이터 웨어하우징, 빅 데이터 처리 및 고급 분석을 위한 통합 플랫폼으로 Azure Synapse Analytics를 선택합니다. Azure Data Factory는 다양한 데이터 원본으로부터의 데이터 수집 및 변환을 효율적으로 오케스트레이션합니다. 이는 인프라 관리 부담을 최소화하면서 확장 가능하고 통합된 분석 환경을 제공하여 모든 요구 사항을 충족합니다.

한 소프트웨어 개발팀이 새로운 클라우드 기반 애플리케이션의 데이터 저장 전략을 수립하고 있습니다. 다음은 각기 다른 데이터 요구사항입니다: 1. 사용자 업로드 이미지 및 비디오와 같이 웹 애플리케이션을 통해 URL로 직접 액세스해야 하는 대량의 비정형 데이터를 저장해야 합니다. 2. 대규모 분석을 위해 애플리케이션 로그 데이터를 수집하고 처리해야 합니다. 3. 내부 팀이 프로젝트 문서를 저장하고 액세스할 수 있도록 SMB(Server Message Block) 프로토콜과 호환되는 공유 네트워크 드라이브를 제공해야 합니다. 4. 높은 볼륨의 IoT 센서 데이터를 저장해야 하며, 빠른 데이터 수집 및 조회를 위해 확장 가능하고 스키마 없는 키-값 저장소가 필요합니다. 다음 중 Azure 저장소 서비스와 가장 적합한 사용 사례의 연결이 *잘못된* 것은 무엇입니까?

Azure Table Storage는 높은 확장성을 가진 NoSQL 키-값 저장소로, 대량의 스키마 없는 데이터를 빠르게 수집하고 조회하는 데 적합합니다. 그러나 복잡한 관계형 쿼리나 고급 실시간 분석에는 적합하지 않습니다. 이러한 요구사항에는 Azure Cosmos DB 또는 Azure Data Explorer와 같은 서비스가 더 적합합니다.