온프레미스 환경에서 HTTP 엔드포인트를 통해 감사 로그를 노출합니다. 회사는 이러한 로그의 대용량을 정기적으로 AWS로 수집하여 저장하고 쿼리하기 위한 자동화되고 운영 노력이 적은 솔루션을 원합니다. 어떤 솔루션이 요구 사항을 가장 잘 충족합니까?

정답은 AWS DataSync를 사용하여 감사 로그를 Amazon S3 버킷으로 전송하고 Amazon Athena를 사용하여 버킷에 대해 쿼리를 실행하는 것입니다. DataSync는 온프레미스에서 AWS 스토리지 서비스로 대용량 데이터를 안전하고 효율적으로 전송하는 데 최적화되어 있어 정기적인 대용량 로그 수집 요구 사항에 적합합니다. S3는 내구성과 확장성이 뛰어난 스토리지이며, Athena는 서버리스 방식으로 S3의 데이터를 직접 쿼리할 수 있어 운영 노력이 적습니다. 오답: 로그를 S3에 업로드한 다음 RDS로 가져오는 것은 대용량 로그에 대해 복잡하고 비용이 많이 들며, RDS는 분석보다는 트랜잭션 데이터베이스에 더 적합합니다. Lambda 함수로 HTTP 엔드포인트를 폴링하고 CloudTrail Lake로 푸시하는 것은 CloudTrail Lake가 주로 AWS 서비스 로그를 위한 것이므로 감사 로그의 일반적인 수집 메커니즘이 아닙니다. 또한 Lambda 폴링은 대용량 로그에 대한 확장성 및 비용 효율성 측면에서 DataSync보다 떨어질 수 있습니다. 온프레미스 서버에 CloudWatch 에이전트를 설치하는 것은 가능하지만, HTTP 엔드포인트를 통해 노출되는 기존 로그를 처리하기보다는 일반적으로 에이전트가 직접 로그 파일을 모니터링하는 데 사용됩니다. 또한 대용량 로그의 경우 CloudWatch Logs 비용이 높아질 수 있습니다.