DEV 12 - Quizziz 06

Você precisa criar uma API REST que retorne dados de um banco DynamoDB. A API deve ter cache automático e suportar CORS. Qual combinação de serviços é mais adequada?

• API Gateway + Lambda + DynamoDB

• CloudFront + API Gateway + Lambda + DynamoDB

• Application Load Balancer + EC2 + DynamoDB

• API Gateway + DynamoDB

Answer explanation

API Gateway oferece cache nativo e configuração CORS built-in. Lambda fornece flexibilidade para lógica de negócio e integração com DynamoDB. CloudFront em B adiciona complexidade desnecessária, C não aproveita serverless, e D (integração direta) tem limitações para transformações e lógica complexa.

Você está desenvolvendo uma aplicação que processa dados de IoT em tempo real. Os dados chegam de milhares de dispositivos e precisam ser processados imediatamente. Qual combinação de serviços é mais adequada?

• API Gateway + Lambda + DynamoDB

• Kinesis Data Streams + Lambda + DynamoDB

• SQS + Lambda + RDS

• S3 + Lambda + ElastiCache

Answer explanation

Kinesis Data Streams é projetado para ingestão de dados em tempo real de alta throughput (milhares de dispositivos IoT). Lambda pode processar os streams automaticamente, e DynamoDB oferece baixa latência para armazenamento. API Gateway não é ideal para IoT em massa, SQS introduz latência desnecessária, e S3 não é para tempo real.

Uma função Lambda precisa acessar um bucket S3 em outra conta AWS. Qual é a forma mais segura de configurar esse acesso?

• Usar hardcoded Access Keys na função Lambda

• Configurar Cross-Account IAM Role com AssumeRole

• Compartilhar as credenciais via environment variables

• Criar um IAM User específico para a função

Answer explanation

Cross-Account IAM Roles com AssumeRole é a prática mais segura para acesso entre contas. Permite controle granular, auditoria e rotação automática. Access keys hardcoded e environment variables são inseguros, e IAM User ainda requer gerenciamento manual de credenciais.

Uma aplicação web precisa permitir que usuários façam upload de arquivos diretamente para S3, mas apenas usuários autenticados devem ter acesso. Como implementar essa funcionalidade de forma segura?

• Gerar presigned URLs no backend após validar a autenticação do usuário

• Disponibilizar as credenciais AWS diretamente no frontend

• Criar um bucket S3 público e controlar acesso via application logic

• Usar API Gateway como proxy para todos os uploads

Answer explanation

Presigned URLs permitem upload direto ao S3 com tempo limitado e controle de acesso, sem expor credenciais AWS. O backend autentica o usuário e gera a URL assinada. Credenciais no frontend são inseguras, bucket público não oferece controle adequado, e proxy via API Gateway limita o tamanho dos uploads e adiciona latência desnecessária.

Uma aplicação precisa armazenar strings de conexão de banco de dados que são acessadas por múltiplas funções Lambda. Qual é a melhor opção para armazenar essas informações sensíveis?

• Environment variables das funções Lambda

• Hardcoded no código da aplicação

• AWS Systems Manager Parameter Store (SecureString)

• Arquivo de configuração no S3

Answer explanation

Parameter Store com SecureString criptografa os dados e permite controle de acesso granular via IAM. É projetado para configurações sensíveis compartilhadas. Environment variables ficam visíveis no console, hardcoded é inseguro, e S3 requer configuração adicional de criptografia.

Você quer fazer deployment gradual de uma nova versão da sua função Lambda, direcionando apenas 10% do tráfego inicialmente. Qual recurso do Lambda você deve usar?

• Lambda Layers

• Lambda Aliases com Traffic Shifting

• Lambda Versions

• Lambda Environment Variables

Answer explanation

Lambda Aliases com Traffic Shifting permitem direcionar percentuais de tráfego entre diferentes versões. É ideal para deployments canary/blue-green. Layers são para compartilhar código, Versions são snapshots imutáveis, e Environment Variables são para configuração.

No CodePipeline, sua aplicação falha no estágio de Deploy para o Elastic Beanstalk com erro de permissões. Onde você deve verificar e ajustar as permissões?

• Na policy do usuário que criou o pipeline

• Na service role do CodePipeline

• Na instance profile do Elastic Beanstalk

• Nas políticas do bucket S3 dos artifacts

Answer explanation

CodePipeline usa uma service role para executar ações em cada estágio, incluindo deploy para Elastic Beanstalk. Essa role precisa das permissões necessárias para criar/atualizar aplicações EB. As outras opções são roles/policies para diferentes contextos.

Você quer automatizar o deployment da sua aplicação sempre que houver push para a branch main do GitHub. Qual serviço AWS pode detectar automaticamente essas mudanças?

• CloudWatch Events

• CodeBuild

• CodeDeploy

• CodePipeline

Answer explanation

CodePipeline pode ser configurado para detectar automaticamente mudanças no GitHub (via webhooks) e iniciar o pipeline de deployment. CloudWatch Events pode ser usado mas requer configuração manual, CodeBuild é para compilação, e CodeDeploy é para deployment mas não detecta mudanças automaticamente.

Uma função Lambda está apresentando alta latência. Analisando o CloudWatch, você vê que a duração da função é baixa, mas o tempo total de resposta é alto. Qual é a causa mais provável?

• Cold starts frequentes

• Timeout muito baixo configurado

• Falta de memória alocada

• Throttling por excesso de invocações concorrentes

Answer explanation

Se a duração da função é baixa mas o tempo total é alto, indica que o tempo está sendo gasto na inicialização do container (cold start). Timeout baixo causaria erro, falta de memória tornaria a função mais lenta, e throttling resultaria em erros ou filas.

Uma aplicação está fazendo queries no DynamoDB que retornam muitos itens, mas você só precisa de alguns atributos específicos. A conta AWS está sendo cobrada mais do que o esperado pelos RCUs consumidos. Como otimizar o custo?

• Usar Scan ao invés de Query para melhor performance

• Implementar ProjectionExpression nas queries para retornar apenas os atributos necessários

• Aumentar a capacidade provisionada para reduzir throttling

• Migrar para DynamoDB On-Demand pricing

Answer explanation

RCUs são calculados com base no tamanho total dos itens retornados. ProjectionExpression permite especificar apenas os atributos necessários, reduzindo significativamente o tamanho dos dados transferidos e, consequentemente, o consumo de RCUs. Scan é menos eficiente que Query, aumentar capacidade aumenta custos, e On-Demand pode ser mais caro dependendo do padrão de uso.