এটা বহুদিন ধরেই প্রতিষ্ঠিত সত্য যে একজন পাঠক...
এটা বহুদিন ধরেই প্রতিষ্ঠিত সত্য যে একজন পাঠক...
এটা বহুদিন ধরেই প্রতিষ্ঠিত সত্য যে একজন পাঠক...
এটা বহুদিন ধরেই প্রতিষ্ঠিত সত্য যে একজন পাঠক...
ক্লাউড স্টোরেজ থেকে নতুন Pass4Test Data-Engineer-Associate PDF ডাম্পগুলি বিনামূল্যে ডাউনলোড করুন: https://drive.google.com/open?id=1XTNfxObxcerw6Z2ndOLGvTJctswfruTZ
আপনি দেখতে পাচ্ছেন, আমাদের ডেটা-ইঞ্জিনিয়ার-অ্যাসোসিয়েট অনুশীলন পরীক্ষা খুব বেশি সময় নেবে না। এছাড়াও, আপনার স্বাভাবিক জীবন ব্যাহত হবে না। একমাত্র পার্থক্য হল আপনি প্রচুর দরকারী জ্ঞান অর্জন করবেন। নতুন জিনিস শেখা প্রত্যাখ্যান করবেন না। আমাদের শেখার পরে হয়তো আপনার জীবন অনেক বদলে যাবে ডেটা-ইঞ্জিনিয়ার-অ্যাসোসিয়েট প্রশিক্ষণ প্রশ্নাবলী। আর তোমার জন্য অপেক্ষা করছে এক উজ্জ্বল ভবিষ্যৎ। তাই সময় নষ্ট না করে আমাদের ডেটা-ইঞ্জিনিয়ার-অ্যাসোসিয়েট স্টাডি ব্রেনডাম্প কিনতে আসুন।
আপনি কি Amazon Data-Engineer-Assosiate পরীক্ষা আরও ভালো এবং দ্রুত পাস করতে চান? তাহলে Pass4Test নির্বাচন করুন। এটি আপনার স্বপ্ন পূরণে সাহায্য করতে পারে। Pass4Test হল এমন একটি ওয়েবসাইট যা IT সার্টিফিকেশনে অংশগ্রহণ করতে ইচ্ছুক ব্যক্তিদের জন্য সঠিক পরীক্ষার উপকরণ সরবরাহ করে। Pass4Test অনেক IT পেশাদারদের তাদের ক্যারিয়ারের নীলনকশা উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে। আমাদের শক্তি আপনাকে অবিশ্বাস্য করে তুলবে। আপনি Amazon সম্পর্কে প্রশ্নোত্তরের কিছু অংশ চেষ্টা করে দেখতে পারেন। ডেটা-ইঞ্জিনিয়ার-অ্যাসোসিয়েট পরীক্ষা আমাদের নির্ভরযোগ্যতা পরীক্ষা করার জন্য।
>> অ্যামাজন ডেটা-ইঞ্জিনিয়ার-অ্যাসোসিয়েট বৈধ পরীক্ষার অভিজ্ঞতা <
আপনি যদি আপনার নিজস্ব আইটি কৌশল উন্নত করতে চান এবং ডেটা-ইঞ্জিনিয়ার-অ্যাসোসিয়েট সার্টিফিকেশন পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হতে চান, তাহলে আমাদের Pass4Test ওয়েবসাইটটি আপনার জন্য সবচেয়ে নির্ভুল অ্যামাজনের ডেটা-ইঞ্জিনিয়ার-অ্যাসোসিয়েট পরীক্ষার প্রশিক্ষণ উপকরণ সরবরাহ করতে পারে এবং আপনাকে সাহায্য করতে পারে ডেটা-ইঞ্জিনিয়ার-অ্যাসোসিয়েট পরীক্ষায় উত্তীর্ণ ডেটা-ইঞ্জিনিয়ার-অ্যাসোসিয়েট সার্টিফিকেশন পেতে। যদি আপনার এখনও দ্বিধা থাকে, তাহলে আপনি Pass4Test ওয়েবসাইট থেকে ডেটা-ইঞ্জিনিয়ার-অ্যাসোসিয়েটের বিনামূল্যে ডেমো এবং প্রোবেশনের উত্তর ডাউনলোড করতে পারেন। আমরা বিশ্বাস করি যে আমরা আপনাকে হতাশ করব না।
নতুন প্রশ্ন ১TP১১T ১২০
একটি কোম্পানি একটি অ্যাপ্লিকেশন থেকে ডেটা একটি Amazon DynamoDB টেবিলে সংরক্ষণ করে যা প্রভিশনড ক্যাপাসিটি মোডে কাজ করে। অ্যাপ্লিকেশনের কাজের চাপ নিয়মিত সময়সূচীতে অনুমানযোগ্য থ্রুপুট লোড ধারণ করে।
প্রতি সোমবার, ভোরে কার্যকলাপ তাৎক্ষণিকভাবে বৃদ্ধি পায়। সপ্তাহান্তে অ্যাপ্লিকেশনটির ব্যবহার খুবই কম থাকে।
কোম্পানিকে নিশ্চিত করতে হবে যে সর্বোচ্চ ব্যবহারের সময় অ্যাপ্লিকেশনটি ধারাবাহিকভাবে কাজ করে।
কোন সমাধান সবচেয়ে সাশ্রয়ী উপায়ে এই প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করবে?
উত্তর: গ
ব্যাখ্যা:
Amazon DynamoDB একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত NoSQL ডাটাবেস পরিষেবা যা নির্বিঘ্নে স্কেলেবিলিটি সহ দ্রুত এবং অনুমানযোগ্য কর্মক্ষমতা প্রদান করে। DynamoDB offers থ্রুপুট ক্ষমতার জন্য দুটি ক্ষমতা মোড রয়েছে:
প্রভিশনড এবং অন-ডিমান্ড। প্রভিশনড ক্যাপাসিটি মোডে, আপনি প্রতি সেকেন্ডে কতগুলি রিড এবং রাইট ক্যাপাসিটি ইউনিটের প্রয়োজন হবে তা নির্দিষ্ট করেন। DynamoDB আপনার থ্রুপুট চাহিদা মেটাতে রিসোর্স সংরক্ষণ করে এবং ধারাবাহিক পারফরম্যান্স প্রদান করে। অন-ডিমান্ড ক্যাপাসিটি মোডে, আপনি প্রতি অনুরোধে অর্থ প্রদান করেন এবং DynamoDB প্রকৃত কাজের চাপের উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে রিসোর্সগুলিকে উপরে এবং নীচে স্কেল করে। অন-ডিমান্ড ক্যাপাসিটি মোড অপ্রত্যাশিত কাজের চাপের জন্য উপযুক্ত যা সময়ের সাথে সাথে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হতে পারে।
সবচেয়ে সাশ্রয়ী উপায়ে প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে এমন সমাধান হল AWS অ্যাপ্লিকেশন অটো স্কেলিং ব্যবহার করে সর্বোচ্চ ব্যবহারের সময় উচ্চতর প্রভিশনযুক্ত ক্ষমতা এবং off-পিক সময়ের সময় কম ক্ষমতা নির্ধারণ করা। এই সমাধানের নিম্নলিখিত সুবিধা রয়েছে:
* এটি আপনাকে আপনার পূর্বাভাসযোগ্য কাজের চাপের ধরণ অনুসারে প্রভিশন করা ক্ষমতা সামঞ্জস্য করে আপনার DynamoDB টেবিলের খরচ এবং কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করতে দেয়। স্কেলিং অ্যাকশনের তারিখ এবং সময় এবং নতুন সর্বনিম্ন এবং সর্বোচ্চ ক্ষমতা সীমা নির্দিষ্ট করতে আপনি নির্ধারিত স্কেলিং ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি প্রতি সোমবার সকালে উচ্চ ক্ষমতা এবং সপ্তাহান্তে কম ক্ষমতা নির্ধারণ করতে পারেন।
* এটি আপনাকে অন-ডিমান্ড ক্যাপাসিটি মোডের তুলনায় প্রভিশনড ক্যাপাসিটি মোডের প্রতি ইউনিট কম খরচের সুবিধা নিতে সক্ষম করে। আপনি যতই ব্যবহার করুন না কেন, আপনার রিজার্ভ করা ক্যাপাসিটির জন্য প্রভিশনড ক্যাপাসিটি মোড প্রতি ঘন্টায় একটি নির্দিষ্ট হারে চার্জ করে। আপনার ব্যবহৃত প্রতিটি রিড এবং রাইট অনুরোধের জন্য অন-ডিমান্ড ক্যাপাসিটি মোড চার্জ করে, ন্যূনতম ক্যাপাসিটির প্রয়োজন হয় না। পূর্বাভাসযোগ্য কাজের চাপের জন্য, প্রভিশনড ক্যাপাসিটি মোড অন-ডিমান্ড ক্যাপাসিটি মোডের চেয়ে বেশি সাশ্রয়ী হতে পারে।
* এটি নিশ্চিত করে যে আপনার অ্যাপ্লিকেশনটি বর্ধিত লোড পরিচালনা করার জন্য পর্যাপ্ত ক্ষমতা থাকার মাধ্যমে সর্বোচ্চ ব্যবহারের সময় ধারাবাহিকভাবে কাজ করে। আপনি আপনার টেবিলের প্রকৃত ব্যবহারের উপর ভিত্তি করে প্রভিশন করা ক্ষমতা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সামঞ্জস্য করতে অটো স্কেলিং ব্যবহার করতে পারেন এবং আপনার টেবিল বা গ্লোবাল সেকেন্ডারি ইনডেক্সের জন্য একটি লক্ষ্য ব্যবহারের শতাংশ নির্ধারণ করতে পারেন। এইভাবে, আপনি আপনার টেবিল2-এর কম-প্রভিশনিং বা অতিরিক্ত-প্রভিশনিং এড়াতে পারবেন।
বিকল্প A ভুল কারণ এটি সর্বোচ্চ লোডের সময় বর্তমানে বিদ্যমান সর্বোচ্চ ক্ষমতার মধ্যে প্রভিশন করা ক্ষমতা বৃদ্ধি করার পরামর্শ দেয়। এই সমাধানের নিম্নলিখিত অসুবিধাগুলি রয়েছে:
* off-পিক সময়ে অব্যবহৃত ক্ষমতার জন্য অর্থ প্রদান করে অর্থ অপচয় করা হয়। প্রকৃত কাজের চাপ নির্বিশেষে, যদি আপনি সব সময়ের জন্য একই উচ্চ ক্ষমতার ব্যবস্থা করেন, তাহলে আপনি আপনার টেবিলের অতিরিক্ত সরবরাহ করছেন এবং এমন সংস্থানগুলির জন্য অর্থ প্রদান করছেন যা আপনার প্রয়োজন নেই।
* এটি সময়ের সাথে সাথে কাজের চাপের ধরণে সম্ভাব্য পরিবর্তনের জন্য হিসাব করে না। ভবিষ্যতে যদি আপনার পিক লোডের সময় বৃদ্ধি বা হ্রাস পায়, তাহলে নতুন চাহিদার সাথে মেলে আপনাকে প্রভিশন করা ক্ষমতা ম্যানুয়ালি সামঞ্জস্য করতে হতে পারে। এটি আপনার অ্যাপ্লিকেশনে অপারেশনাল ওভারহেড এবং জটিলতা যোগ করে।
বিকল্প B ভুল কারণ এটি টেবিলটিকে দুটি টেবিলে ভাগ করে প্রতিটি টেবিলকে মূল টেবিলের অর্ধেক ধারণক্ষমতা দিয়ে রাখার পরামর্শ দেয়। এই সমাধানের নিম্নলিখিত অসুবিধাগুলি রয়েছে:
* এটি ডেটা মডেল এবং অ্যাপ্লিকেশন লজিককে দুটি পৃথক টেবিলে বিভক্ত করে জটিল করে তোলে।
আপনাকে নিশ্চিত করতে হবে যে কোয়েরিগুলি উভয় টেবিলে সমানভাবে বিতরণ করা হয়েছে এবং ডেটা তাদের মধ্যে সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং সিঙ্ক্রোনাইজ করা হয়েছে। এটি আপনার অ্যাপ্লিকেশনটিতে অতিরিক্ত উন্নয়ন এবং রক্ষণাবেক্ষণ প্রচেষ্টা যোগ করে।
* এটি কাজের চাপের ধরণ অনুসারে প্রভিশন করা ক্ষমতা সামঞ্জস্য করার সমস্যার সমাধান করে না।
প্রকৃত ব্যবহার এবং চাহিদার উপর ভিত্তি করে আপনাকে প্রতিটি টেবিলের ধারণক্ষমতা ম্যানুয়ালি বা স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্কেল করতে হবে। এর ফলে আপনার টেবিলের সরবরাহ কম বা অতিরিক্ত সরবরাহ করা হতে পারে।
বিকল্প D ভুল কারণ এটি ক্যাপাসিটি মোডকে প্রভিশনড থেকে অন-ডিমান্ডে পরিবর্তন করার পরামর্শ দেয়। এই সমাধানের নিম্নলিখিত অসুবিধাগুলি রয়েছে:
* পূর্বাভাসযোগ্য কাজের চাপের জন্য প্রভিশনড ক্যাপাসিটি মোডের চেয়ে এটি বেশি খরচ বহন করতে পারে। আপনার ব্যবহৃত প্রতিটি পঠন এবং লেখার অনুরোধের জন্য অন-ডিমান্ড ক্যাপাসিটি মোড চার্জ করা হয়, ন্যূনতম ক্ষমতার প্রয়োজন হয় না। পূর্বাভাসযোগ্য কাজের চাপের জন্য, প্রভিশনড ক্যাপাসিটি মোড অন-ডিমান্ড ক্যাপাসিটি মোডের চেয়ে বেশি সাশ্রয়ী হতে পারে, কারণ আপনি কম হারে আপনার প্রয়োজনীয় ক্ষমতা সংরক্ষণ করতে পারেন।
* সর্বোচ্চ ব্যবহারের সময় এটি ধারাবাহিক কর্মক্ষমতা প্রদান নাও করতে পারে, কারণ চাহিদার হঠাৎ বৃদ্ধি মেটাতে অন-ডিমান্ড ক্যাপাসিটি মোড রিসোর্স বাড়াতে কিছুটা সময় নিতে পারে। অন-ডিমান্ড ক্যাপাসিটি মোড ট্র্যাফিকের বিস্ফোরণ পরিচালনা করার জন্য অভিযোজিত ক্ষমতা ব্যবহার করে, তবে এটি খুব বড় স্পাইক বা টেকসই উচ্চ থ্রুপুট পরিচালনা করতে সক্ষম নাও হতে পারে। এই ধরনের ক্ষেত্রে, আপনি থ্রটলিং বা বর্ধিত ল্যাটেন্সি অনুভব করতে পারেন।
:
১: সঠিক DynamoDB ক্যাপাসিটি মোড নির্বাচন করা - Amazon DynamoDB
২: DynamoDB অটো স্কেলিং এর মাধ্যমে স্বয়ংক্রিয়ভাবে থ্রুপুট ক্ষমতা পরিচালনা করা - Amazon DynamoDB
৩: পার্টিশন কীগুলি কার্যকরভাবে ডিজাইন এবং ব্যবহারের জন্য সর্বোত্তম অনুশীলন - Amazon DynamoDB
[4]: অন-ডিমান্ড মোড নির্দেশিকা - Amazon DynamoDB
[5]: Amazon DynamoDB খরচ কীভাবে অপ্টিমাইজ করবেন - AWS ডাটাবেস ব্লগ
[6]: DynamoDB অভিযোজিত ক্ষমতা: এটি কীভাবে কাজ করে এবং কীভাবে এটি সাহায্য করে - AWS ডাটাবেস ব্লগ
[7]: Amazon DynamoDB মূল্য নির্ধারণ - Amazon Web Services (AWS)
নতুন প্রশ্ন # 121
একজন ডেটা ইঞ্জিনিয়ার একটি AWS অ্যাকাউন্টে ডেটা পাইপলাইন চালানোর জন্য Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) ব্যবহার করেন। সম্প্রতি একটি ওয়ার্কফ্লো চালানো যায়নি। ওয়ার্কফ্লো ব্যর্থতা নির্ণয়ের জন্য ডেটা ইঞ্জিনিয়ারকে Apache Airflow লগ ব্যবহার করতে হবে। ব্যর্থতার কারণ নির্ণয়ের জন্য ডেটা ইঞ্জিনিয়ারের কোন লগ টাইপ ব্যবহার করা উচিত?
উত্তর: ডি
ব্যাখ্যা:
Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) তে, ওয়ার্কফ্লো (DAG) ব্যর্থতা নির্ণয়ের জন্য সবচেয়ে কার্যকর লগ হল Task logs। এই লগগুলি DAG-এর মধ্যে প্রতিটি কাজের সম্পাদন সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্য প্রদান করে, যার মধ্যে ত্রুটি বার্তা, ব্যতিক্রম এবং ব্যর্থতা নির্ণয়ের জন্য প্রয়োজনীয় অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ বিবরণ অন্তর্ভুক্ত থাকে।
বিকল্প D: আপনার পরিবেশের নাম-কার্য
টাস্ক লগগুলি একটি ওয়ার্কফ্লো (DAG) এর মধ্যে প্রতিটি টাস্কের সম্পাদন থেকে আউটপুট ক্যাপচার করে, যা DAG ব্যর্থ হলে কী ভুল হয়েছে তা বোঝার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই লগগুলিতে ত্রুটি এবং স্ট্যাক ট্রেস সহ বিস্তারিত সম্পাদন তথ্য থাকে, যা এগুলিকে ডিবাগিংয়ের জন্য সেরা উৎস করে তোলে।
অন্যান্য বিকল্পগুলি (ওয়েব সার্ভার, শিডিউলার এবং ডিএজিপ্রসেসিং লগ) সাধারণ পরিবেশ-স্তরের লগ বা সময়সূচী এবং ডিএজি পার্সিং সম্পর্কিত লগ সরবরাহ করে, তবে তারা কর্মপ্রবাহের ব্যর্থতা নির্ণয়ের জন্য প্রয়োজনীয় গ্রানুলার টাস্ক-স্তরের সম্পাদনের বিবরণ সরবরাহ করে না।
তথ্যসূত্র:
অ্যামাজন MWAA লগিং এবং মনিটরিং
অ্যাপাচি এয়ারফ্লো টাস্ক লগ
নতুন প্রশ্ন ১TP১১T ১২২
দুটি ডেভেলপার পৃথক অ্যাপ্লিকেশন রিলিজ নিয়ে কাজ করছে। ডেভেলপাররা GitHub রিপোজিটরির মাস্টার ব্রাঞ্চকে সোর্স হিসেবে ব্যবহার করে Branch A এবং Branch B নামে ফিচার ব্রাঞ্চ তৈরি করেছে।
শাখা A এর ডেভেলপার প্রোডাকশন সিস্টেমে কোড স্থাপন করেছে। শাখা B এর কোডটি পরের সপ্তাহের নির্ধারিত অ্যাপ্লিকেশন রিলিজে একটি মাস্টার শাখায় একত্রিত হবে।
ডেভেলপার মাস্টার ব্রাঞ্চে পুল রিকোয়েস্ট উত্থাপন করার আগে ব্রাঞ্চ B এর ডেভেলপারের কোন কমান্ড চালানো উচিত?
উত্তর: ক
ব্যাখ্যা:
পুল রিকোয়েস্ট জমা দেওয়ার আগে ব্রাঞ্চ বি মাস্টার ব্রাঞ্চের সর্বশেষ পরিবর্তনগুলির সাথে আপডেট আছে কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য, সঠিক পদ্ধতি হল একটি গিট রিবেস সম্পাদন করা। এই কমান্ডটি কমিট ইতিহাস পুনর্লিখন করে যাতে ব্রাঞ্চ বি মাস্টার ব্রাঞ্চের সর্বশেষ পরিবর্তনগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়।
গিট রিবেস মাস্টার:
এই কমান্ডটি ব্রাঞ্চ B এর কমিটগুলিকে মাস্টার ব্রাঞ্চের সর্বশেষ অবস্থার উপরে ভিত্তি করে স্থানান্তর করে। এটি ডেভেলপারকে যেকোনো দ্বন্দ্ব সমাধান করতে এবং একটি পরিষ্কার ইতিহাস তৈরি করতে দেয়।
তথ্যসূত্র:
বিবেচনা করা বিকল্প:
A (git diff): এটি শুধুমাত্র শাখা B এবং মাস্টারের মধ্যে পার্থক্য দেখাবে কিন্তু দ্বন্দ্ব সমাধান করবে না বা শাখা B আপ টু ডেট করবে না।
B (git pull master): সরাসরি মাস্টার ব্রাঞ্চ টেনে আনলে রিবেসের মতো পরিষ্কার ইতিহাস ব্যবস্থাপনা offer হয় না।
D (git fetch -b): এটি একটি ভুল কমান্ড।
গিট রিবেস সেরা অনুশীলন
নতুন প্রশ্ন # 123
একজন ডেটা ইঞ্জিনিয়ারকে এককালীন বিশ্লেষণের কাজ সম্পাদনের জন্য একাধিক উৎস থেকে ডেটা সংযুক্ত করতে হয়। ডেটা Amazon DynamoDB, Amazon RDS, Amazon Redshift এবং Amazon S3-তে সংরক্ষণ করা হয়।
কোন সমাধানটি এই চাহিদা সবচেয়ে সাশ্রয়ীভাবে পূরণ করবে?
উত্তর: গ
ব্যাখ্যা:
Amazon Athena Federated Query হল এমন একটি বৈশিষ্ট্য যা আপনাকে স্ট্যান্ডার্ড SQL ব্যবহার করে একাধিক উৎস থেকে ডেটা অনুসন্ধান করতে দেয়। আপনি Amazon DynamoDB, Amazon RDS, Amazon Redshift, এবং Amazon S3, এবং MongoDB, Apache HBase এবং Apache Kafka1 এর মতো অন্যান্য ডেটা উত্স থেকে ডেটা সংযুক্ত করতে Athena Federated Query ব্যবহার করতে পারেন। Athena Federated Query হল একটি সার্ভারহীন এবং ইন্টারেক্টিভ পরিষেবা, যার অর্থ আপনাকে কোনও অবকাঠামো সরবরাহ বা পরিচালনা করার প্রয়োজন নেই এবং আপনি কেবল আপনার প্রশ্নের দ্বারা স্ক্যান করা ডেটার পরিমাণের জন্য অর্থ প্রদান করেন। Athena Federated Query হল একাধিক উৎস থেকে ডেটার উপর এককালীন বিশ্লেষণ কাজ সম্পাদনের জন্য সবচেয়ে সাশ্রয়ী সমাধান, কারণ এটি ডেটা অনুলিপি বা স্থানান্তরের প্রয়োজনীয়তা দূর করে এবং আপনাকে সরাসরি উৎস থেকে ডেটা অনুসন্ধান করতে দেয়।
অন্যান্য বিকল্পগুলি Athena Federated Query এর মতো সাশ্রয়ী নয়, কারণ এতে অতিরিক্ত পদক্ষেপ বা খরচ জড়িত। বিকল্প A এর জন্য আপনাকে একটি Amazon EMR ক্লাস্টারের ব্যবস্থা করতে হবে এবং এর জন্য অর্থ প্রদান করতে হবে, যা এককালীন কাজের জন্য ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ হতে পারে। বিকল্প B এর জন্য আপনাকে DynamoDB, RDS এবং Redshift থেকে S3 এ ডেটা কপি বা স্থানান্তর করতে হবে, যা ডেটা স্থানান্তর এবং সঞ্চয়ের জন্য অতিরিক্ত খরচ বহন করতে পারে এবং লেটেন্সি এবং জটিলতাও প্রবর্তন করতে পারে। বিকল্প D এর জন্য আপনার একটি বিদ্যমান Redshift ক্লাস্টার থাকা প্রয়োজন, যা ব্যয়বহুল হতে পারে এবং এককালীন কাজের জন্য প্রয়োজনীয় নাও হতে পারে। বিকল্প D সরাসরি RDS থেকে ডেটা অনুসন্ধান সমর্থন করে না, তাই RDS ডেটা অ্যাক্সেস করার জন্য আপনাকে Redshift Federated Query ব্যবহার করতে হবে, যা জটিলতার আরেকটি স্তর যোগ করে। রেফারেন্স:
অ্যামাজন অ্যাথেনা ফেডারেটেড কোয়েরি
রেডশিফ্ট স্পেকট্রাম বনাম ফেডারেটেড কোয়েরি
নতুন প্রশ্ন # 124
একটি মিডিয়া কোম্পানি এমন একটি সিস্টেম উন্নত করতে চায় যা ব্যবহারকারীর আচরণ এবং পছন্দের উপর ভিত্তি করে গ্রাহকদের কাছে মিডিয়া কন্টেন্ট সুপারিশ করে। সুপারিশ ব্যবস্থা উন্নত করার জন্য, কোম্পানিকে তৃতীয় পক্ষের ডেটাসেট থেকে অন্তর্দৃষ্টি কোম্পানির বিদ্যমান বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মে অন্তর্ভুক্ত করতে হবে।
কোম্পানিটি তৃতীয় পক্ষের ডেটাসেট অন্তর্ভুক্ত করার জন্য প্রয়োজনীয় প্রচেষ্টা এবং সময় কমাতে চায়।
সর্বনিম্ন অপারেশনাল ওভারহেডের মাধ্যমে কোন সমাধান এই প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করবে?
উত্তর: খ
ব্যাখ্যা:
AWS ডেটা এক্সচেঞ্জ এমন একটি পরিষেবা যা ক্লাউডে তৃতীয় পক্ষের ডেটা খুঁজে পাওয়া, সাবস্ক্রাইব করা এবং ব্যবহার করা সহজ করে তোলে।
এটি বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা অ্যাক্সেস এবং ইন্টিগ্রেট করার একটি নিরাপদ এবং নির্ভরযোগ্য উপায় প্রদান করে, যেমন ডেটা প্রোভাইডার, পাবলিক ডেটাসেট, অথবা AWS পরিষেবা। AWS ডেটা এক্সচেঞ্জ ব্যবহার করে, আপনি আপনার প্রয়োজন অনুসারে ডেটা পণ্য ব্রাউজ এবং সাবস্ক্রাইব করতে পারেন, এবং তারপর API কল বা AWS ম্যানেজমেন্ট কনসোল ব্যবহার করে Amazon S3 এ ডেটা রপ্তানি করতে পারেন, যেখানে আপনি এটি আপনার বিদ্যমান বিশ্লেষণ প্ল্যাটফর্মের সাথে ব্যবহার করতে পারেন। এই সমাধানটি তৃতীয় পক্ষের ডেটাসেটগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য প্রয়োজনীয় প্রচেষ্টা এবং সময়কে কমিয়ে দেয়, কারণ আপনাকে ডেটা পাইপলাইন, স্টোরেজ বা অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ সেট আপ এবং পরিচালনা করার প্রয়োজন হয় না। আপনি ডেটা প্রোভাইডারদের দ্বারা সরবরাহিত ডেটার গুণমান এবং সতেজতা থেকেও উপকৃত হন, যারা তাদের ডেটা পণ্যগুলিকে যতবার প্রয়োজন ততবার আপডেট করতে পারে।
নিম্নলিখিত কারণে অন্যান্য বিকল্পগুলি সর্বোত্তম নয়:
* B. AWS থেকে তৃতীয় পক্ষের ডেটাসেট অ্যাক্সেস এবং ইন্টিগ্রেট করার জন্য API কল ব্যবহার করুন। এই বিকল্পটি অস্পষ্ট এবং তৃতীয় পক্ষের ডেটাসেট অ্যাক্সেস এবং ইন্টিগ্রেট করার জন্য কোন AWS পরিষেবা বা বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করা হবে তা নির্দিষ্ট করে না। AWS 1TP4 বিভিন্ন ধরণের পরিষেবা এবং বৈশিষ্ট্য সরবরাহ করে যা ডেটা ইনজেশন, প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণে সহায়তা করতে পারে, তবে সেগুলির সবগুলি প্রদত্ত পরিস্থিতির জন্য উপযুক্ত নয়। উদাহরণস্বরূপ, AWS Glue হল একটি সার্ভারলেস ডেটা ইন্টিগ্রেশন পরিষেবা যা আপনাকে বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা আবিষ্কার, প্রস্তুত এবং একত্রিত করতে সহায়তা করতে পারে, তবে এর জন্য আপনাকে ডেটা এক্সট্রাকশন, ট্রান্সফর্মেশন এবং লোডিং (ETL) কাজ তৈরি এবং চালাতে হবে, যা অপারেশনাল ওভারহেড 3 যোগ করতে পারে।
* গ. AWS CodeCommit রিপোজিটরি থেকে তৃতীয় পক্ষের ডেটাসেট অ্যাক্সেস এবং ইন্টিগ্রেট করার জন্য Amazon Kinesis Data Streams ব্যবহার করুন। এই বিকল্পটি সম্ভব নয়, কারণ AWS CodeCommit একটি সোর্স কন্ট্রোল সার্ভিস যা নিরাপদ Git-ভিত্তিক রিপোজিটরি হোস্ট করে, এমন কোনও ডেটা সোর্স নয় যা Amazon Kinesis Data Streams দ্বারা অ্যাক্সেস করা যেতে পারে। Amazon Kinesis Data Streams এমন একটি পরিষেবা যা আপনাকে রিয়েল টাইমে ডেটা স্ট্রিম ক্যাপচার, প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণ করতে সক্ষম করে, যেমন ক্লিকস্ট্রিম ডেটা, অ্যাপ্লিকেশন লগ, বা IoT টেলিমেট্রি। এটি AWS CodeCommit রিপোজিটরি থেকে ডেটা অ্যাক্সেস এবং ইন্টিগ্রেট করার জন্য সমর্থন করে না, যা ডেটা নয়, কোড সংরক্ষণ এবং পরিচালনা করার জন্য তৈরি।
* ঘ. Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) থেকে তৃতীয় পক্ষের ডেটাসেট অ্যাক্সেস এবং ইন্টিগ্রেট করার জন্য Amazon Kinesis Data Streams ব্যবহার করুন। এই বিকল্পটিও সম্ভব নয়, কারণ Amazon ECR একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত কন্টেইনার রেজিস্ট্রি পরিষেবা যা কন্টেইনার ছবি সংরক্ষণ, পরিচালনা এবং স্থাপন করে, Amazon Kinesis Data Streams দ্বারা অ্যাক্সেস করা যেতে পারে এমন কোনও ডেটা উৎস নয়। Amazon Kinesis Data Streams Amazon ECR থেকে ডেটা অ্যাক্সেস এবং ইন্টিগ্রেট করার সমর্থন করে না, যা ডেটা নয়, কন্টেইনার ছবি সংরক্ষণ এবং পরিচালনা করার জন্য তৈরি।
১: AWS ডেটা এক্সচেঞ্জ ব্যবহারকারী নির্দেশিকা
২: AWS ডেটা এক্সচেঞ্জ সম্পর্কিত প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
৩: AWS গ্লু ডেভেলপার গাইড
৪: AWS কোডকমিট ব্যবহারকারী নির্দেশিকা
৫: অ্যামাজন কাইনেসিস ডেটা স্ট্রিম ডেভেলপার গাইড
৬: অ্যামাজন ইলাস্টিক কন্টেইনার রেজিস্ট্রি ব্যবহারকারী নির্দেশিকা
৭: আপনার কন্টেইনার ছবির জন্য একটি ক্রমাগত ডেলিভারি পাইপলাইন তৈরি করুন, উৎস হিসেবে Amazon ECR ব্যবহার করুন।
নতুন প্রশ্ন ১TP১১T ১২৫
......
আমাদের কোম্পানিই আপনাকে বিশেষ এবং ব্যক্তিগত পরিষেবা প্রদান করতে পারে যার মধ্যে রয়েছে আমাদের ডেটা-ইঞ্জিনিয়ার-অ্যাসোসিয়েট প্রস্তুতি কুইজ এবং ভালো বিক্রয়োত্তর পরিষেবা। আমাদের বিশেষজ্ঞরা প্রতিদিন কোনও আপডেট আছে কিনা তা পরীক্ষা করবেন, তাই আপনাকে এর নির্ভুলতা নিয়ে চিন্তা করতে হবে না। ডেটা-ইঞ্জিনিয়ার-অ্যাসোসিয়েট স্টাডি ম্যাটেরিয়ালস। যদি কোন আপডেট সিস্টেম থাকে, তাহলে আমরা স্বয়ংক্রিয়ভাবে গ্রাহকের কাছে সেগুলো পাঠাবো। সকলেই জানেন যে, আমাদের ডেটা-ইঞ্জিনিয়ার-অ্যাসোসিয়েট সিমুলেটিং উপকরণগুলি এই ক্ষেত্রে উচ্চ পাস-রেট, তাই আমরা এত বিখ্যাত।
ডেটা-ইঞ্জিনিয়ার-অ্যাসোসিয়েট নির্ভরযোগ্য পরীক্ষার উপকরণ: https://www.pass4test.com/Data-Engineer-Associate.html
Amazon Data-Engineer-Associate Valid Test Experience আপনি চিন্তামুক্ত কেনাকাটা ভাগ করে নেবেন, আমাদের Data-Engineer-Associate লার্নিং ইঞ্জিন আপনাকে অনেক পুরস্কৃত করবে, The AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01) (Data-Engineer-Associate) প্রশ্নগুলি পোর্টেবল এবং আপনি সেগুলি প্রিন্টও করতে পারেন, Amazon Data-Engineer-Associate Valid Test Experience আমরা আপনার প্রথম চেষ্টাতেই আপনার ভালো নম্বরের জন্য বৈধ প্রস্তুতির উপাদান offer করি, Data-Engineer-Associate স্টাডি ম্যাটেরিয়ালের হিট রেট বিভিন্ন কারণে খুব বেশি।
আমাদের ডেটা-ইঞ্জিনিয়ার-অ্যাসোসিয়েট পরীক্ষার অনুশীলন vce সম্পর্কে দীর্ঘ সময় গবেষণা করার পর, অবশেষে আমরা আপনার সময় বাঁচাতে এবং শেখার দক্ষতা বাড়ানোর জন্য একটি বৈজ্ঞানিক উপায় তৈরি করেছি।
আপনি কি ঘন ঘন ব্যায়াম করছেন, আপনি চিন্তামুক্ত কেনাকাটা ভাগাভাগি করবেন, আমাদের সাথে আপনি অনেক পুরস্কৃত হবেন ডেটা-ইঞ্জিনিয়ার-অ্যাসোসিয়েট লার্নিং ইঞ্জিন, AWS সার্টিফাইড ডেটা ইঞ্জিনিয়ার - অ্যাসোসিয়েট (DEA-C01) (ডেটা-ইঞ্জিনিয়ার-অ্যাসোসিয়েট) প্রশ্নগুলি পোর্টেবল এবং আপনি সেগুলি প্রিন্টও করতে পারেন।
আমরা আপনার প্রথম চেষ্টাতেই ভালো নম্বরের জন্য বৈধ প্রস্তুতির উপাদান offer করি। ডেটা-ইঞ্জিনিয়ার-অ্যাসোসিয়েট স্টাডি ম্যাটেরিয়ালের হিট রেট বিভিন্ন কারণে খুব বেশি।
আরও কী, Pass4Test Data-Engineer-Associate ডাম্পের কিছু অংশ এখন বিনামূল্যে: https://drive.google.com/open?id=1XTNfxObxcerw6Z2ndOLGvTJctswfruTZ