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NEW QUESTION: 1
While working with the Liquify filter, which of the following distortion tools reverses the distortion a user has already added?
A. Reconstruct tool
B. Forward Warp tool
C. Pucker tool
D. Twirl Clockwise tool
Answer: A

NEW QUESTION: 2
組織のミッションクリティカルなアプリケーションに対する攻撃の成功の潜在的な影響を識別する最良の方法は次のうちどれですか？
A. 独立したコードレビューを実行します。
B. アプリケーションの脆弱性レビューを実行します。
C. 侵入テストを実施します。
D. 定期的な脆弱性スキャンを実行します。
Answer: C

NEW QUESTION: 3
애플리케이션은 데이터 지속성을 위해 두 개의 AZ와 다중 AZ RDS 인스턴스에 배포 된 웹 / 애플리케이션 서버의 Auto Scaling 그룹 앞에서 ELB를 사용하고 있습니다.
데이터베이스 CPU는 종종 사용량이 80 % 이상이며 데이터베이스에서 I / O 작업의 90 %를 읽습니다. 성능을 향상시키기 위해 최근에 자주 단일 DB 쿼리 결과를 캐시하기 위해 단일 노드 Memcached ElastiCache 클러스터를 추가했습니다. 다음 주에는 전체 작업량이 30 % 증가 할 것으로 예상됩니다.
예상되는 추가로드로 고 가용성 또는 응용 프로그램을 유지 보수하려면 아키텍처에서 무엇을 변경해야합니까? 왜?
A. 예. 하나의 캐시 노드가 실패 할 경우로드를 처리하려면 RDS DB 마스터 인스턴스와 동일한 AZ에 두 개의 노드가있는 Memcached ElastiCache 클러스터를 배포해야 합니다.
B. 아니요, 캐시 노드에 장애가 발생하면 자동 ElastiCache 노드 복구 기능이 가용성에 미치는 영향을 방지합니다.
C. 아니요, 캐시 노드가 실패하면 가용성에 영향을주지 않고 DB에서 항상 동일한 데이터를 얻을 수 있습니다.
D. 예. 캐시 노드에 장애가 발생하면 RDS 인스턴스가로드를 처리 할 수 없으므로 서로 다른 AZ에 2 개의 Memcached ElastiCache 클러스터를 배포해야 합니다.
Answer: D
Explanation:
설명
Memcached 용 ElastiCache
캐싱의 기본 목표는 일반적으로 데이터베이스 또는 다른 기본 데이터 소스에서 읽기를 오프로드하는 것입니다. 대부분의 앱에는 정기적으로 쿼리되지만 정기적으로 만 업데이트되는 핫스팟 데이터가 있습니다. 블로그 나 뉴스 사이트의 첫 페이지 나 온라인 게임의 상위 100 개 리더 보드를 생각해보십시오. 이 유형의 경우 앱은 다시 업데이트되기 전에 동일한 데이터에 대한 수십, 수백 또는 수천 건의 요청을 수신 할 수 있습니다.
캐싱 계층에서 이러한 쿼리를 처리하면 몇 가지 장점이 있습니다. 첫째, 더 큰 데이터베이스 클러스터로 확장하는 것보다 인 메모리 캐시를 추가하는 것이 훨씬 저렴합니다. 둘째, 인 메모리 캐시는 관계형 데이터베이스보다 수평으로 배포하기가 더 쉽기 때문에 확장이 더 쉽습니다.
마지막으로 캐싱 계층은 사용량이 갑자기 급증하는 경우 요청 버퍼를 제공합니다. 앱 또는 게임이 Reddit 또는 App Store의 첫 페이지에있는 경우 일반 애플리케이션로드의 10 ~ 100 배인 급상승을 본 적이 없습니다. 애플리케이션 인스턴스를 자동 확장하더라도 10 배의 요청 급증으로 인해 데이터베이스가 매우 불만족 스러울 수 있습니다.
캐싱 중심 솔루션에 가장 적합하기 때문에 Memcached 용 ElastiCache에 먼저 초점을 맞추겠습니다. 우리는이 논문의 뒷부분에서 Redis를 다시 방문하여 장단점을 평가할 것입니다.
Memcached 용 ElastiCache를 사용한 아키텍처
ElastiCache Memcached 클러스터를 배포하면 데이터베이스와 함께 별도의 계층으로 애플리케이션에 배치됩니다. 앞에서 언급했듯이 Amazon ElastiCache는 데이터베이스 계층과 직접 통신하지 않거나 실제로 데이터베이스에 대한 특정 지식이 없습니다. 웹 응용 프로그램의 단순화 된 배포는 다음과 같습니다.

이 아키텍처 다이어그램에서 Amazon EC2 애플리케이션 인스턴스는 인스턴스간에 요청을 분산시키는 Elastic Load Balancing을 사용하여로드 밸런서 뒤에 위치한 Auto Scaling 그룹에 있습니다. 요청이 지정된 EC2 인스턴스로 들어 오면 해당 EC2 인스턴스는 ElastiCache 및 데이터베이스 계층과 통신해야 합니다. 개발 목적으로 단일 ElastiCache 노드로 시작하여 애플리케이션을 테스트 한 다음 ElastiCache 클러스터를 수정하여 추가 클러스터 노드로 확장 할 수 있습니다. 캐시 노드를 추가 할 때 EC2 애플리케이션 인스턴스는 여러 ElastiCache 노드에 캐시 키를 배포 할 수 있습니다. 가장 일반적인 방법은 클라이언트 측 샤딩을 사용하여 캐시 노드에 키를 배포하는 것입니다.이 백서의 뒷부분에서 설명합니다.

ElastiCache 클러스터를 시작할 때 클러스터가있는 가용 영역을 선택할 수 있습니다. 최상의 성능을 위해서는 애플리케이션 서버와 동일한 가용 영역을 사용하도록 클러스터를 구성해야 합니다. 특정 가용 영역에서 ElastiCache 클러스터를 시작하려면 캐시 클러스터 생성 중에 Preferred Zone (s) 옵션을 지정해야 합니다. 지정하는 가용 영역은 ElastiCache가 캐시 노드를 시작하는 위치입니다. 여러 영역에 걸쳐 노드 확산을 선택하는 것이 좋습니다.이 옵션을 사용하면 ElastiCache가이 영역에 캐시 노드를 가능한 한 고르게 분배 할 수 있습니다. 이 배포는 가용 영역 중단이 ElastiCache 노드에 미치는 영향을 완화합니다. 단점은 애플리케이션에서 ElastiCache 로의 일부 요청이 다른 가용 영역의 노드로 이동하므로 대기 시간이 약간 더 높다는 것입니다. 자세한 내용은 Amazon ElastiCache 사용 설명서의 캐시 클러스터 생성을 참조하십시오.
처음에 언급했듯이 ElastiCache는 다양한 데이터베이스와 결합 될 수 있습니다. 다음은 Amazon RDS 및 MySQL 대신 Amazon DynamoDB를 사용하는 아키텍처 예입니다.

DynamoDB와 ElastiCache의 이러한 조합은 DynamoDB가 기존 관계형 데이터베이스보다 저렴한 비용으로 더 높은 쓰기 처리량을 허용하므로 모바일 및 게임 회사에서 매우 인기가 있습니다. 또한 DynamoDB는 ElastiCache와 유사한 키-값 액세스 패턴을 사용하여 프로그래밍 모델을 단순화합니다. 기본 데이터베이스에는 관계형 SQL을 사용하고 캐시에는 키-값 패턴을 사용하는 대신 기본 데이터베이스와 캐시를 유사하게 프로그래밍 할 수 있습니다. 이 아키텍처 패턴에서 DynamoDB는 데이터의 진실한 원천으로 남아 있지만 애플리케이션 읽기는 속도 향상을 위해 ElastiCache로 오프로드됩니다.

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