問題81-問題90 (SAP)

ある国際的な外国為替会社は、AWS SAMを使って構築され、AWS Serverless Application RepositoryでホストされているサーバーレスFX取引アプリケーションを運用しています。
この会社には、通貨を取引するために24時間365日オンラインポータルを利用する世界中の数百万人のユーザーがいます。
しかし、最近ユーザーがポータルにログインするのに数分かかるという多くのクレームを受けており、時折HTTP 504エラーが発生することもあります。
ソリューションアーキテクトは、システムを最適化し、ログインにかかる時間を大幅に短縮して、顧客満足度を向上させることが求められています。

最小限のコストでアプリケーションのパフォーマンスを向上させるために、実施すべきことは次のうちどれでしょうか。(2つ選択)

【MLS-82】ある企業が、機械学習（ML）に基づく予測保守モデルを構築しています。データは完全にプライベートなAmazon S3バケットに保存され、AWS Key Management Service（AWS KMS）のCMKで静止時に暗号化されています。ML の専門家は、Amazon SageMaker ノートブック内のコードからトリガーされる Amazon SageMaker Processing ジョブを使用して、データの前処理を実行する必要があります。前処理コードは、Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR)のコンテナイメージに格納されます。MLスペシャリストは、スムーズなデータ前処理ワークフローを確保するために権限を付与する必要があります。

これらの要件を満たすために、MLスペシャリストはどうすればよいですか？

ある大手ブロックチェーン企業がAWSで公開しているウェブサイトで、来月に最新製品の重大発表を行う準備を進めています。
このウェブサイトは、複数のアベイラビリティゾーンに展開されたスポットEC2インスタンスのオートスケーリンググループと、MySQL RDSデータベースインスタンスで実行されています。
このウェブサイトは、世界中の顧客向けて記事を読み込むため、多くの読み取り操作があり、製品に関する顧客のコメントや問い合わせを保存するために比較的少ない書き込み操作を行います。
重大発表の前に、ソリューションアーキテクトがパフォーマンステストを行ったところ、データベースが大量の受信リクエストに対応できないことが判明しました。

データベースのパフォーマンス問題を解決するための費用対効果の高い適切な選択肢は次のうちどれでしょうか。（2つ選択）

あるソリューションアーキテクトは、スマホユーザー向けのゲームやビデオを提供する人気のあるモバイルアプリケーションの高可用性インフラストラクチャを設計しています。
アプリケーションは、アプリケーションロードバランサーの背後にあるAmazon EC2インスタンス上で実行されます。
データベース層は、Amazon RDS MySQL Multi-AZインスタンスで構成されています。
アプリケーションスタック全体は、us-east-2 と us-west-1 に配置されています。
Amazon Route 53は、レイテンシーベースのルーティングポリシーを使用して、2つのスタックにトラフィックをルーティングするように設定されています。
テストチームはテストのため、us-east-2のAmazon RDS DBインスタンスへのアクセスをブロックし、通常us-east-2にトラフィックされるユーザーがus-west-1にトラフィックされるよう検証をしました。
しかし、この検証は失敗し、us-east-2 に近いユーザーは通常通りus-east-2に誘導され障害となりました。
この問題を解決するために、ソリューションアーキテクトはインフラストラクチャにどのような変更を加えるべきでしょうか？(2つ選択)

あるデータ分析会社はAWSとのハイブリッドクラウドインフラを採用しています。
同社は膨大な量のデータを収集し、処理するビジネスを行っています。
各データセットには最大で数千のファイルが生成され、そのサイズは10MBから1GBに及ぶこともあります。
アーカイブされたデータが復元されることはほとんどなく、万が一、取得の要求があった場合、同社は最大で24時間以内にファイルを送信する必要があります。
データセットは、ファイルID、セット名、著者、タグなどの条件で検索することができます。

上記の要件を満たすために、最も費用対効果の高いアーキテクチャを提供するのは、次の選択肢のうちどれでしょうか。

【MLS-86】あるメディア企業は、ラベル付けされていない画像、テキスト、音声、ビデオ映像の非常に大きなアーカイブがあります。
この企業の研究チームが関連するコンテンツを迅速に識別できるよう、資産のインデックスを作成したいと考えています。
この会社の研究者は専門知識が乏しいため、機械学習を使用したいと考えています。

資産のインデックスを作成するための最短の手法はどれでしょうか？

【MLS-87】データサイエンティストは、Amazon SageMaker内蔵のBlazingTextアルゴリズムを使って、テキスト分類モデルをトレーニングしています。データセットには5つのクラスがあり、カテゴリーAは300サンプル、カテゴリーBは292サンプル、カテゴリーCは240サンプル、カテゴリーDは258サンプル、カテゴリーEは310サンプルとなっています。
モデルの学習後、データサイエンティストは学習セットとテストセットの混同行列を生成します。

データサイエンティストはこれらの結果から何を結論づけることができますか？

【MLS-88】データエンジニアは、Amazon S3に最適化された安全なデータセットを作成するためにAWS Glueを使用しています。データサイエンスチームは、VPC内のAmazon SageMakerノートブックからETLスクリプトに直接アクセスする機能を求めています。このセットアップが完了した後、データサイエンスチームはAWS Glueジョブを実行し、SageMakerトレーニングジョブを呼び出す機能が必要です。(3つを選んでください)。

【MLS-89】ある大企業のデータサイエンスチームは、Amazon S3に保存されているデータにアクセスするためにAmazon SageMakerノートブックを使用しています。しかし、ITセキュリティチームは、インターネット接続されたノートブックインスタンスが悪意のあるコードによってデータプライバシーが侵害される可能性があると懸念しています。そのため、企業はインスタンスがセキュアなVPC内にあり、インターネットアクセスがなく、データ通信トラフィックがAWSネットワーク内に留まるようにすることを求めています。データサイエンスチームはこれらの要件を満たすために、ノートブックインスタンスの配置をどのように構成すればよいでしょうか？

【MLS-90】ある図書館が、Amazon Rekognition を使用した自動貸出システムを開発しています。図書館のメンバーの顔の画像は、Amazon S3バケットに保存されています。メンバーが本を借りるとき、Amazon Rekognition CompareFaces APIオペレーションは、実際の顔とAmazon S3内の保存された顔を比較します。また、画像がAmazon Rekognitionで使用される場合、転送中に暗号化される必要があります。また、図書館は画像がAmazon Rekognitionのサービス品質向上目的のために使用されないようにする必要があります。

機械学習の専門家は、これらの要件を満たすためにどのようにソリューションを構築するべきですか？