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Amazon AWS Certified Developer - Associate 認定 DVA-C02 試験問題 (Q249-Q254):

質問 # 249
A developer is creating an application that will be deployed on IoT devices. The application will send data to a RESTful API that is deployed as an AWS Lambda function. The application will assign each API request a unique identifier. The volume of API requests from the application can randomly increase at any given time of day.
During periods of request throttling, the application might need to retry requests. The API must be able to handle duplicate requests without inconsistencies or data loss.
Which solution will meet these requirements?

A. Create an Amazon DynamoDB table. Store the unique identifier for each request in the table. Modify the Lambda function to check the table for the identifier before processing the request.
B. Create an Amazon ElastiCache for Memcached instance. Store the unique identifier for each request in the cache. Modify the Lambda function to check the cache for the identifier before processing the request.
C. Create an Amazon RDS for MySQL DB instance. Store the unique identifier for each request in a database table. Modify the Lambda function to check the table for the identifier before processing the request.
D. Create an Amazon DynamoDB table. Store the unique identifier for each request in the table. Modify the Lambda function to return a client error response when the function receives a duplicate request.

正解：A

解説：
Explanation
Amazon DynamoDB is a fully managed NoSQL database service that can store and retrieve any amount of data with high availability and performance. DynamoDB can handle concurrent requests from multiple IoT devices without throttling or data loss. To prevent duplicate requests from causing inconsistencies or data loss, the Lambda function can use DynamoDB conditional writes to check if the unique identifier for each request already exists in the table before processing the request. If the identifier exists, the function can skip or abort the request; otherwise, it can process the request and store the identifier in the table.
Reference: Using conditional writes

質問 # 250
An ecommerce company is using an AWS Lambda function behind Amazon API Gateway as its application tier. To process orders during checkout, the application calls a POST API from the frontend. The POST API invokes the Lambda function asynchronously. In rare situations, the application has not processed orders. The Lambda application logs show no errors or failures.
What should a developer do to solve this problem?

A. Inspect the Lambda logs in Amazon CloudWatch for possible errors. Fix the errors.
B. Create and inspect the Lambda dead-letter queue. Troubleshoot the failed functions. Reprocess the events.
C. Inspect the frontend logs for API failures. Call the POST API manually by using the requests from the log file.
D. Make sure that caching is disabled for the POST API in API Gateway.

正解：B

解説：
Explanation
The solution that will solve this problem is to create and inspect the Lambda dead-letter queue. Troubleshoot the failed functions. Reprocess the events. This way, the developer can identify and fix any issues that caused the Lambda function to fail when invoked asynchronously by API Gateway. The developer can also reprocess any orders that were not processed due to failures. The other options either do not address the root cause of the problem, or do not help recover from failures.

質問 # 251
A developer has created an AWS Lambda function that is written in Python. The Lambda function reads data from objects in Amazon S3 and writes data to an Amazon DynamoDB table. The function is successfully invoked from an S3 event notification when an object is created. However, the function fails when it attempts to write to the DynamoDB table.
What is the MOST likely cause of this issue?

A. The Lambda function does not have IAM permissions to write to DynamoDB.
B. DynamoDB table requires a global secondary index (GSI) to support writes.
C. The DynamoDB table is not running in the same Availability Zone as the Lambda function.
D. The Lambda function's concurrency limit has been exceeded.

正解：A

解説：
Explanation
https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_examples_lambda-access-dynamodb.ht

質問 # 252
A company has a critical application on AWS. The application exposes an HTTP API by using Amazon API Gateway. The API is integrated with an AWS Lambda function. The application stores data in an Amazon RDS for MySQL DB instance with 2 virtual CPUs (vCPUs) and 64 GB of RAM.
Customers have reported that some of the API calls return HTTP 500 Internal Server Error responses. Amazon CloudWatch Logs shows errors for "too many connections." The errors occur during peak usage times that are unpredictable.
The company needs to make the application resilient. The database cannot be down outside of scheduled maintenance hours.
Which solution will meet these requirements?

A. Add a CloudWatch alarm that changes the DB instance class when the number of connections increases to more than 1,000.
B. Use Amazon RDS Proxy to create a proxy that connects to the DB instance. Update the Lambda function to connect to the proxy.
C. Add an Amazon EventBridge rule that increases the max_connections setting of the DB instance when CPU utilization is above 75%.
D. Decrease the number of vCPUs for the DB instance. Increase the max_connections setting.

正解：B

質問 # 253
An developer is building a serverless application by using the AWS Serverless Application Model (AWS SAM). The developer is currently testing the application in a development environment. When the application is nearly finsihed, the developer will need to set up additional testing and staging environments for a quality assurance team.
The developer wants to use a feature of the AWS SAM to set up deployments to multiple environments.
Which solution will meet these requirements with the LEAST development effort?

A. Create one AWS SAM configuration file that has default parameters. Perform updates to the testing and staging environments by using the -parameter-overrides flag in the AWS SAM CLI and the parameters that the updates will override.
B. Create additional AWS SAM templates for each testing and staging environment. Write a custom shell script that uses the sam deploy command and the --template-file flag to deploy updates to the environments.
C. Use the existing AWS SAM template. Add additional parameters to configure specific attributes for the serverless function and database table resources that are in each environment. Deploy updates to the testing and staging environments by using the sam deploy command.
D. Add a configuration file in TOML format to group configuration entries to every environment. Add a table for each testing and staging environment. Deploy updates to the environments by using the sam deploy command and the --config-env flag that corresponds to the each environment.

正解：D

質問 # 254
......

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