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Q69
⭐ SAA-C03
Serverless
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API Gateway
Lambda
DynamoDB
RDS
ElastiCache
한 회사가 고가용성 자연어 처리(NLP) 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 이 애플리케이션은 대량의 동시 요청을 처리합니다. 텍스트 데이터에 대해 개체 인식, 감정 분석, 핵심 구문 추출과 같은 NLP 작업을 수행합니다. 회사는 애플리케이션이 처리하는 데이터를 고가용성과 확장성을 갖춘 데이터베이스에 저장해야 합니다. 솔루션 설계자는 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 무엇을 해야 합니까?
A
수신 요청을 처리하기 위해 Amazon API Gateway REST API 엔드포인트를 생성합니다. 각 요청에 대해 AWS Lambda 함수를 호출하도록 REST API 를 구성합니다. Lambda 함수에서 Amazon Comprehend 를 호출하여 텍스트 데이터에 대한 NLP 작업을 수행하도록 구성합니다. 처리된 데이터는 Amazon DynamoDB 에 저장합니다.
B
수신 요청을 처리하기 위해 Amazon API Gateway HTTP API 엔드포인트를 생성합니다. 각 요청에 대해 AWS Lambda 함수를 호출하도록 HTTP API 를 구성합니다. Lambda 함수에서 Amazon Translate 를 호출하여 텍스트 데이터에 대한 NLP 작업을 수행하도록 구성합니다. 처리된 데이터는 Amazon ElastiCache 에 저장합니다.
C
수신 요청을 버퍼링하기 위해 Amazon SQS 큐를 생성합니다. Amazon EC2 인스턴스의 Auto Scaling 그룹에 NLP 애플리케이션을 배포합니다. Amazon Comprehend 를 사용하여 NLP 작업을 수행합니다. 처리된 데이터를 Amazon RDS 데이터베이스에 저장합니다.
D
수신 요청을 처리하기 위해 Amazon API Gateway WebSocket API 엔드포인트를 생성합니다. 각 요청에 대해 AWS Lambda 함수를 호출하도록 WebSocket API 를 구성합니다. 텍스트 데이터에 대한 NLP 작업을 수행하기 위해 Amazon Textract 를 호출하도록 Lambda 함수를 구성합니다. 처리된 데이터를 Amazon ElastiCache 에 저장합니다.
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