Di antara pasangan-pasangan berikut, DUA mana yang secara benar memasangkan layanan analitik, machine learning, atau pengembang AWS dengan perannya? (Pilih DUA jawaban.)

1 / 1
Pilih semua yang berlaku
BenarA, C

Penjelasan

Ringkasan pertanyaan

Pertanyaan meminta pemilihan dua pasangan yang tepat antara layanan analitik, ML, pengembang, dan perannya.

Syarat yang harus dipenuhi
  • 1「layanan analitik, machine learning, atau pengembang AWS」Pasangkan dengan benar Athena, Kinesis, SageMaker, Glue, dan QuickSight dengan perannya
  • 2「secara benar memasangkan」Pilih jawaban di mana layanan dan peran yang dijelaskan sesuai
Penjelasan per pilihan
ABenar

Amazon Athena — menjalankan kueri SQL standar langsung pada data yang tersimpan di Amazon S3.

Jawaban ini tepat. Amazon Athena adalah layanan tanpa server yang menjalankan kueri SQL standar langsung pada data yang tersimpan di Amazon S3.

BSalah

Amazon SageMaker — layanan BI yang memvisualisasikan data dalam bentuk grafik dan dasbor.

Jawaban ini tidak tepat. Visualisasi data dan berbagi dasbor adalah peran Amazon QuickSight (layanan BI).

Amazon SageMaker adalah platform ML untuk membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning. Pasangan dalam pilihan ini tidak tepat.

CBenar

Amazon Kinesis — mengumpulkan dan memproses data streaming secara real-time.

Jawaban ini tepat. Amazon Kinesis adalah layanan khusus untuk mengumpulkan dan memproses data streaming secara real-time.

DSalah

AWS Glue — platform untuk melatih dan menerapkan model machine learning.

Jawaban ini tidak tepat. Membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning adalah peran Amazon SageMaker.

AWS Glue adalah layanan ETL (Extract, Transform, Load). Deskripsi dalam pilihan ini tidak tepat.

ESalah

Amazon Kinesis — platform analitik batch yang memproses data tersimpan secara massal di malam hari.

Jawaban ini tidak tepat. Amazon Kinesis adalah platform streaming yang mengumpulkan dan memproses secara real-time data yang terus-menerus dihasilkan.

Memproses data tersimpan secara massal di malam hari menggambarkan pemrosesan batch, yang justru merupakan kebalikan dari karakteristik inti Kinesis: streaming real-time.

Poin penting

Pasangan: Athena = SQL di S3 / Kinesis = streaming / Glue = ETL / QuickSight = visualisasi (BI) / SageMaker = machine learning. Bedakan peran setiap layanan dalam pipeline analitik.

Tautan Terkait