SAA-C03 Q180 · Storage

Question

한 회사가 사용자들이 테라바이트 단위의 이미지와 비디오를 업로드할 수 있는 장기 저장 솔루션을 구축하려고 합니다. 이 회사는 업로드된 이미지와 비디오를 머신러닝(ML) 모델 학습에 사용할 예정입니다. 저장 솔루션은 확장 가능하고 비용 효율적이어야 합니다. 다음 중 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

Accepted Answer

문제의 핵심 요구사항을 하나씩 확인합니다:

1️⃣ **테라바이트 단위의 이미지/비디오 업로드** → Amazon S3는 사실상 무제한 확장 가능한 객체 스토리지로, TB~PB 규모 데이터를 자연스럽게 처리합니다.

2️⃣ **ML 모델 학습에 사용** → Amazon SageMaker AI는 S3를 네이티브 데이터 소스로 지원합니다. S3 버킷 URI만 지정하면 학습 작업에서 직접 데이터를 읽을 수 있어 별도 복사 과정이 불필요합니다.

3️⃣ **장기 저장** → S3 Intelligent-Tiering은 접근 패턴에 따라 자동으로 스토리지 계층(Frequent → Infrequent → Archive Instant → Archive → Deep Archive)을 전환합니다. 학습 완료 후 접근 빈도가 줄어들면 자동으로 저렴한 계층으로 이동하여 장기 저장에 최적입니다.

4️⃣ **확장 가능 + 비용 효율적** → S3는 완전 관리형으로 용량 프로비저닝이 불필요하며, Intelligent-Tiering은 검색 비용 없이 자동 비용 최적화를 수행합니다.

✅ 결론: S3 + SageMaker 네이티브 통합 + Intelligent-Tiering = 추가 인프라 없이 모든 요구사항을 충족하는 가장 심플하고 비용 효율적인 아키텍처

📖 해설

✅ 정답 분석

❌ 오답 분석

📘 핵심 개념

🏗️ 아키텍처

⚙️ 운영 관점

💰 비용 관점

🔒 보안 관점

🎯 시험 팁