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NEW QUESTION 21
A company manages hundreds of AWS accounts centrally in an organization In AWS Organizations. The company recently started to allow product teams to create and manage their own S3 access points in their accounts. The S3 access points can be accessed only within VPCs. not on the internet.
What is the MOST operationally efficient way to enforce this requirement?
- A. Set the S3 access point resource policy to deny the s3CreateAccessPoint action unless the s3 AccessPointNetworkOrigin condition key evaluates to VPC.
- B. Use AWS Cloud Formation StackSets to create a new IAM policy In each AWS account that allows the s3:CreateAccessPoint action only if the s3:AccessPointNetwofkOngm condition key evaluates to VPC.
- C. Set the S3 bucket policy to deny the s3:CreateAccessPoint action unless the s3: AccessPointNetworkOngin condition key evaluates to VPC.
- D. Create an SCP at the root level in the organization to deny the s3: Create Access Point action unless the s3:AccessPointNetworkOrigin condition key evaluates to VPC.
Answer: A
NEW QUESTION 22
A financial services company receives a regular data feed from its credit card servicing partner Approximately
5.000 records are sent every 15 minutes in plaintext, delivered over HTTPS directly into an Amazon S3 bucket with server-side encryption. This feed contains sensitive credit card primary account number (PAN) data The company needs to automatically mask the PAN before sending the data to another S3 bucket for additional internal processing. The company also needs to remove and merge specific fields, and then transform the record into JSON format Additionally, extra feeds are likely to be added in the future, so any design needs to be easily expandable.
Which solutions will meet these requirements?
- A. Tigger an AWS Lambda function on file delivery that extracts each record and wntes it to an Amazon SOS queue. Configure an AWS Fargate container application to
- B. Create an AWS Glue crawler and custom classifier based on the data feed formats and build a table definition to match Trigger an AWS Lambda function on file delivery to start an AWS Glue ETL job to transform the entire record according to the processing and transformation requirements. Define the output format as JSON. Once complete, have the ETL job send the results to another S3 bucket for internal processing.
- C. Create an AWS Glue crawler and custom classifier based upon the data feed formats and build a table definition to match. Perform an Amazon Athena query on file delivery to start an Amazon EMR ETL job to transform the entire record according to the processing and transformation requirements. Define the output format as JSON. Once complete, send the results to another S3 bucket for internal processing and scale down the EMR cluster.
- D. automatically scale to a single instance when the SOS queue contains messages. Have the application process each record, and transform the record into JSON format. When the queue is empty, send the results to another S3 bucket for internal processing and scale down the AWS Fargate instance.
- E. Trigger an AWS Lambda function on file delivery that extracts each record and writes it to an Amazon SQS queue. Trigger another Lambda function when new messages arrive in the SOS queue to process the records, writing the results to a temporary location in Amazon S3. Trigger a final Lambda function once the SOS queue is empty to transform the records into JSON format and send the results to another S3 bucket for internal processing.
Answer: D
Explanation:
Explanation
You can use a Glue crawler to populate the AWS Glue Data Catalog with tables. The Lambda function can be triggered using S3 event notifications when object create events occur. The Lambda function will then trigger the Glue ETL job to transform the records masking the sensitive data and modifying the output format to JSON. This solution meets all requirements.
Create an AWS Glue crawler and custom classifier based on the data feed formats and build a table definition to match. Trigger an AWS Lambda function on file delivery to start an AWS Glue ETL job to transform the entire record according to the processing and transformation requirements. Define the output format as JSON.
Once complete, have the ETL job send the results to another S3 bucket for internal processing.
https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/trigger-job.html
https://d1.awsstatic.com/Products/product-name/diagrams/product-page-diagram_Glue_Event-driven-ETL-Pipel
NEW QUESTION 23
A company wants to migrate its data analytics environment from on premises to AWS The environment consists of two simple Node js applications One of the applications collects sensor data and loads it into a MySQL database. The other application aggregates the data into reports When the aggregation jobs run. some of the load jobs fail to run correctly
The company must resolve the data loading issue. The company also needs the migration to occur without interruptions or changes for the company’s customers
What should a solutions architect do to meet these requirements’?
- A. Set up an Amazon Aurora MySQL database as a replication target for the on-premises database Create an Aurora Replica for the Aurora MySQL database, and move the aggregation jobs to run against the Aurora Replica Set up collection endpomts as AWS Lambda functions behind a Network Load Balancer (NLB). and use Amazon RDS Proxy to wnte to the Aurora MySQL database When the databases are synced disable the replication job and restart the Aurora Replica as the primary instance. Point the collector DNS record to the NLB.
- B. Set up an Amazon Aurora MySQL database Use AWS Database Migration Service (AWS DMS) to perform continuous data replication from the on-premises database to Aurora Create an Aurora Replica for the Aurora MySQL database and move the aggregation jobs to run against the Aurora Replica Set up collection endpoints as AWS Lambda functions behind an Application Load Balancer (ALB) and use Amazon RDS Proxy to write to the Aurora MySQL database When the databases are synced, point the collector DNS record to the ALB Disable the AWS DMS sync task after the cutover from on premises to AWS
- C. Set up an Amazon Aurora MySQL database Use AWS Database Migration Service (AWS DMS) to perform continuous data replication from the on-premises database to Aurora Move the aggregation jobs to run against the Aurora MySQL database Set up collection endpomts behind an Application Load Balancer (ALB) as Amazon EC2 instances in an Auto Scaling group When the databases are synced, point the collector DNS record to the ALB Disable the AWS DMS sync task after the cutover from on premises to AWS
- D. Set up an Amazon Aurora MySQL database Create an Aurora Replica for the Aurora MySQL database and move the aggregation jobs to run against the Aurora Replica Set up collection endpoints as an Amazon Kinesis data stream Use Amazon Kinesis Data Firehose to replicate the data to the Aurora MySQL database When the databases are synced disable the replication job and restart the Aurora Replica as the primary instance Point the collector DNS record to the Kinesis data stream.
Answer: B
NEW QUESTION 24
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