AWS DEA-C01 공식 샘플 문제 — 노드 RAM 볼륨 실전 문제 + 정답 해설

 

 

EKS 컨테이너 임시 스토리지 최소 지연 — 노드 RAM 볼륨이 정답인 이유

AWS DEA-C01 시험에 자주 나오는 EKS 스토리지 선택 문제입니다. 컨테이너가 독립적으로 데이터를 변환하면서 변환 완료 전 중간 데이터를 최소 지연(Minimum Latency)으로 저장해야 할 때, RAM 임시 볼륨 / DAX / NFS PersistentVolume / MemoryDB 중 무엇이 최선인지 도식과 함께 비교 정리합니다.

문제

데이터 엔지니어가 Amazon EKS에서 관리하는 컨테이너의 데이터를 변환하는 애플리케이션을 설계하고 있다. 컨테이너는 Amazon EC2 노드에서 실행된다. 컨테이너화된 각 애플리케이션은 독립적인 데이터 집합을 변환한 다음 데이터 레이크에 데이터를 저장한다. 데이터를 다른 컨테이너와 공유할 필요는 없다. 데이터 엔지니어는 변환이 완료되기 전에 데이터를 저장할 위치를 정해야 한다.

다음 중 최소한의 지연 시간으로 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇인가?

✓ 핵심 요구사항 체크

  • 최소 지연 시간 (Minimum Latency)
    데이터를 읽고 쓸 때 지연이 가장 적은 방식 선택 → 네트워크 I/O 없는 로컬 스토리지가 유리
  • 컨테이너 독립 저장 (공유 불필요)
    각 컨테이너가 자신만의 데이터를 처리 → 다른 컨테이너와 공유 스토리지 필요 없음
  • 변환 중 임시 저장 (중간 처리 버퍼)
    변환 완료 후 데이터 레이크로 이동 → 최종 저장소가 아닌 임시(Ephemeral) 공간이면 충분

스토리지 지연 시간 계층 비교

지연 시간 빠른 순 (위일수록 빠름)

노드 RAM (메모리 기반 emptyDir)
CPU가 직접 RAM 접근 — 네트워크 I/O 없음, 마이크로초(μs) 단위
~수십 ns
로컬 SSD (NVMe emptyDir)
디스크 기반 임시 볼륨 — 네트워크 없음, 밀리초(ms) 미만
~수십 μs
외부 네트워크 스토리지 (NFS, EFS, EBS)
네트워크 왕복 필요 — 상대적으로 높은 지연
~ms 이상
외부 서비스 (DAX, MemoryDB)
네트워크 + API 호출 오버헤드 — 낮지만 RAM보단 느림
~ms 단위

선택지별 스토리지 특성 비교

RAM 임시 볼륨
emptyDir (medium: Memory)
  • 노드 RAM을 마운트 포인트로 직접 사용
  • 네트워크 I/O 완전 없음
  • 컨테이너 종료 시 자동 삭제 (임시)
  • 컨테이너 간 공유 불필요 → 완벽 적합
✓ 최소 지연 + 요구사항 모두 충족
Amazon DAX
DynamoDB Accelerator (인메모리 캐시)
  • DynamoDB 전용 읽기 캐시 서비스
  • 네트워크 호출 필요 (VPC 내부)
  • 임시 변환 버퍼 용도가 아님
  • RAM 볼륨보다 지연 큼
✕ 불필요한 네트워크 오버헤드
NFS PersistentVolume
Kubernetes 영구 볼륨 (NFS)
  • 네트워크 파일 시스템 — 항상 네트워크 I/O 발생
  • 공유 스토리지 (공유 불필요한 요구사항에 과분)
  • 영구 저장 (임시 버퍼 용도에 불필요)
  • 지연 시간 가장 큼
✕ 가장 높은 지연 + 불필요한 공유
Amazon MemoryDB
Redis 호환 인메모리 DB
  • Redis 호환 완전관리형 인메모리 DB
  • 네트워크 호출 + API 오버헤드
  • 내구성 중심 설계 (임시 버퍼 용도에 과분)
  • RAM 볼륨보다 지연 큼
✕ 불필요한 네트워크 오버헤드

선택지 해설

각 항목을 클릭하면 해설이 펼쳐집니다.

A
✓ 노드 RAM 임시 볼륨 — 컨테이너는 노드의 RAM에서 제공하는 임시 볼륨을 사용해야 한다
Kubernetes emptyDir (medium: Memory) — 노드 RAM 기반 임시 볼륨
 
정답. Kubernetes의 emptyDir 볼륨에 medium: Memory를 설정하면 노드의 RAM을 tmpfs로 마운트합니다. 네트워크 I/O가 전혀 없어 가장 낮은 지연 시간을 달성하며, 컨테이너마다 독립된 볼륨이 생성되어 공유 불필요 조건도 충족합니다. 컨테이너 종료 시 자동 삭제되어 임시 버퍼 용도에 완벽합니다.
B
✕ Amazon DAX — 애플리케이션 코드 내에서 DAX에 연결되도록 설정해야 한다
Amazon DynamoDB Accelerator — DynamoDB 읽기 전용 인메모리 캐시
 
DAX는 DynamoDB 읽기 성능을 높이기 위한 캐시 서비스입니다. 데이터 변환 중 임시 버퍼 용도가 아니며, 네트워크 호출이 필요해 RAM 볼륨보다 지연이 큽니다. 또한 변환용 임시 스토리지로 DynamoDB + DAX를 조합하는 것은 불필요하게 복잡합니다.
C
✕ NFS PersistentVolume — NFS 스토리지에서 제공하는 PersistentVolume 객체를 사용해야 한다
Kubernetes PersistentVolume (NFS 기반) — 네트워크 파일 시스템
 
NFS 기반 PersistentVolume은 모든 읽기/쓰기 작업에 네트워크 I/O가 발생합니다. 선택지 중 지연 시간이 가장 높습니다. 또한 공유 스토리지인데 "다른 컨테이너와 공유 불필요" 조건에도 불필요하게 과분합니다. 영구 볼륨(PV)이라 임시 버퍼 용도에도 맞지 않습니다.
D
✕ Amazon MemoryDB — 애플리케이션 코드 내에서 MemoryDB에 연결되도록 설정해야 한다
Amazon MemoryDB for Redis — Redis 호환 완전관리형 인메모리 데이터베이스
 
MemoryDB는 인메모리 DB이지만 외부 네트워크 서비스입니다. 컨테이너에서 MemoryDB로의 요청마다 네트워크 왕복(RTT)이 발생해 로컬 RAM 볼륨보다 지연이 큽니다. 내구성(durability)에 최적화된 서비스로 단순 임시 변환 버퍼 용도에는 과도합니다.

정답: A — 노드 RAM 임시 볼륨 (emptyDir, medium: Memory)

변환 완료 전 임시 저장 + 공유 불필요 + 최소 지연 → 세 조건 모두 로컬 RAM 볼륨이 최적입니다. 네트워크 I/O가 전혀 없는 유일한 선택지이며, 컨테이너마다 독립적으로 생성·삭제됩니다.

# Kubernetes 설정 예시 volumes: - name: temp-transform-buffer emptyDir: medium: Memory # ← RAM을 tmpfs로 마운트 sizeLimit: 2Gi # 흐름 요약 EC2 노드 RAM └─ emptyDir (medium: Memory) 마운트 └─ 컨테이너가 /tmp/buffer 에 변환 중 데이터 저장 └─ 변환 완료 → 데이터 레이크(S3 등)로 이동 └─ 컨테이너 종료 → RAM 볼륨 자동 삭제 ✓

선택지 비교 요약

스토리지 위치 네트워크 지연 시간 공유 가능 임시 여부
RAM 볼륨 ★ 노드 로컬 없음 최저 (ns) 컨테이너 내부만 ✓ 임시
DAX 외부 서비스 있음 낮음 (ms) 가능 ✕ 영구
NFS PV 외부 NFS 있음 높음 (ms+) 가능 ✕ 영구
MemoryDB 외부 서비스 있음 낮음 (ms) 가능 ✕ 영구
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