💡 문제 1

한 회사에서 생성되는 프로젝트 데이터 파일은 평균 20MB 크기이며, 초기 생성 후 60일 동안은 팀원들이 빈번하게 조회하므로 즉시 액세스가 가능해야 합니다. 이 데이터는 7년 동안 보관되어야 하지만, 60일이 지나면 거의 조회되지 않습니다. 7년이 지나면 데이터는 영구 삭제되어야 합니다. 데이터의 내구성은 매우 중요합니다. 가장 비용 효율적인 스토리지 전략은 무엇입니까?

1. 생성 60일 후 파일을 S3 Glacier Instant Retrieval로 이동하고, 7년 후 삭제하는 수명 주기 정책을 적용합니다.
2. 생성 60일 후 파일을 S3 Standard-Infrequent Access(S3 Standard-IA)로 이동하고, 7년 후 영구 삭제하는 수명 주 기 정책을 적용합니다.
3. 생성 60일 후 파일을 S3 One Zone-IA로 이동하고, 7년 후 삭제하는 수명 주기 정책을 적용합니다.
4. 모든 파일을 생성 즉시 S3 Glacier Deep Archive로 이동하고, 필요할 때만 복원하여 사용합니다.

💡 문제 2

한 회사가 Amazon S3 버킷을 중앙 스토리지로 활용하고 있습니다. 이 버킷에는 방대한 양의 데이터가 저장되어 있으며, 사내의 여러 팀과 수백 개의 애플리케이션이 예측 불가능한 패턴으로 데이터에 액세스하고 있습니다. 회사는 데이터의 죽 각적인 가용성을 보장하면서도, 관리 부담을 최소화하여 S3 스토리지 비용을 절감하고자 합니다. 다음 중 가장 운영 효율 적인 솔루션은 무엇입니까?

1. S3 수명 주기 규칙(Lifecycle Rule)을 설정하여, 모든 객체를 S3 Intelligent-Tiering 스토리지 클래스로 자동 전환합니다.
2. 모든 객체를 Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval에 저장하고, 데이터 요청 시 S3 Select 기능을 사용하여 필요한 부분만 추출하여 애플리케이션에 전달합니다.
3. S3 스토리지 클래스 분석(Storage Class Analysis) 도구를 통해 액세스 패턴을 파악한 뒤, 빈도가 낮은 데이터를 S3 Standard-Infrequent Access(S3 Standard-IA)로 옮기는 수명 주기 규칙을 생성합니다.
4. 기본적으로 객체를 S3 Standard-IA에 저장회되, 애플리케이션이 특정 객체에 접근할 때마다 AWS Lambda 함수 도출하여 해당 객체를 다시 S3 Standard로 복구(Transition)시키는 프로세스를 구축합니다.

💡 문제 3

한 회사에서 시스템 로그를 Amazon S3 버킷에 저장합니다. 모든 로그는 규정상 30일간 보관해야 합니다. 그러나 시스템 오류로 인해 가끔 500GB를 초과하는 대용량 임시 덤프 파일이 생성되는데, 이 파일들은 불필요하므로 생성 후 24시간 이 내에 자동으로 삭제하고 싶습니다. 가장 효율적인 구성 방법은 무엇입니까?

1. Lambda 함수를 사용하여 객체 생성 이벤트를 모니터링하고, 500GB 이상이면 삭제합니다.
2. LargeFile 태그가 있는 객체만 삭제하도록 수명 주기 규칙을 설정하고 개발팀에게 태그를 붙이도록 교육합니다.
3. 두 개의 수명 주기 규칙을 만듭니다. 하나는 모든 객체를 30일 후 삭제하는 수명 주기 규칙을 만들고, 다른 하나는 500GB 이상인 객체를 1일 후 삭제하는 수명 주기 규칙을 만듭니다.
4. 대용량 파일 전용 버킷을 별도로 생성하여 관리합니다.