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NEW QUESTION 36
A database specialist has been entrusted by an ecommerce firm with designing a reporting dashboard that visualizes crucial business KPIs derived from the company's primary production database running on Amazon Aurora. The dashboard should be able to read data within 100 milliseconds after an update.
The Database Specialist must conduct an audit of the Aurora DB cluster's present setup and provide a cost-effective alternative. The solution must support the unexpected read demand generated by the reporting dashboard without impairing the DB cluster's write availability and performance.
Which solution satisfies these criteria?

• A. Provision a clone of the existing DB cluster for the new Application team.
• B. Add an automatic scaling policy to the DB cluster to add Aurora Replicas to the cluster based on CPU consumption.
• C. Create a separate DB cluster for the new workload, refresh from the source DB cluster, and set up ongoing replication using AWS DMS change data capture (CDC).
• D. Turn on the serverless option in the DB cluster so it can automatically scale based on demand.

Answer: B

NEW QUESTION 37
A ride-hailing application stores bookings in a persistent Amazon RDS for MySQL DB instance. This program is very popular, and the corporation anticipates a tenfold rise in the application's user base over the next several months. The application receives a higher volume of traffic in the morning and evening.
This application is divided into two sections:
An internal booking component that takes online reservations in response to concurrent user queries.
A component of a third-party customer relationship management (CRM) system that customer service professionals utilize. Booking data is accessed using queries in the CRM.
To manage this workload effectively, a database professional must create a cost-effective database system.
Which solution satisfies these criteria?

• A. Use Amazon DynamoDB to accept the bookings. Enable DynamoDB Streams and associate an AWS Lambda function to capture changes and push the booking data to an Amazon SQS queue. This triggers another Lambda function that pulls data from Amazon SQS and writes it to the RDS for MySQL DB instance used by the CRM.
• B. Use Amazon ElastiCache for Redis to accept the bookings. Associate an AWS Lambda function to capture changes and push the booking data to the RDS for MySQL DB instance used by the CRM.
• C. Use Amazon ElastiCache for Redis to accept the bookings. Associate an AWS Lambda function to capture changes and push the booking data to an Amazon Redshift database used by the CRM.
• D. Use Amazon DynamoDB to accept the bookings. Enable DynamoDB Streams and associate an AWS Lambda function to capture changes and push the booking data to Amazon Athena, which is used by the CRM.

Answer: A

Explanation:
Explanation
"AWS Lambda function to capture changes" capture changes to what? ElastiCache? The main use of ElastiCache is to cache frequently read data. Also "the company expects a tenfold increase in the user base" and "correspond to simultaneous requests from users"

NEW QUESTION 38
A company maintains several databases using Amazon RDS for MySQL and PostgreSQL. Each RDS database generates log files with retention periods set to their default values. The company has now mandated that database logs be maintained for up to 90 days in a centralized repository to facilitate real-time and after-the-fact analyses.
What should a Database Specialist do to meet these requirements with minimal effort?

• A. Create an AWS Lambda function to pull logs from the RDS databases and consolidate the log files in an Amazon S3 bucket. Set a lifecycle policy to expire the objects after 90 days.
• B. Create an AWS Lambda function to download the logs from the RDS databases and publish the logs to Amazon CloudWatch Logs. Change the log retention policy for the log group to expire the events after
  90 days.
• C. Write a stored procedure in each RDS database to download the logs and consolidate the log files in an Amazon S3 bucket. Set a lifecycle policy to expire the objects after 90 days.
• D. Modify the RDS databases to publish log to Amazon CloudWatch Logs. Change the log retention policy for each log group to expire the events after 90 days.

Answer: A

NEW QUESTION 39
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