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30 Preguntas Avanzadas CLF-02 (AWS Cloud Practitioner)
Sección 1: Procesamiento de Datos y Analytics
Pregunta 1
Contexto: Una empresa necesita procesar 2 TB de datos de sensores IoT en tiempo real, con agregaciones cada 5 minutos, y almacenar resultados en un formato optimizado para consultas SQL.
¿Qué arquitectura es más eficiente? a) Amazon Kinesis Data Streams + AWS Lambda + Amazon RDS b) Amazon Kinesis Data Analytics + Amazon S3 (Parquet) + Amazon Athena c) Amazon MSK + Amazon EMR + Amazon Redshift d) Amazon SQS + AWS Glue + Amazon DynamoDB
Respuesta correcta: b) Amazon Kinesis Data Analytics + Amazon S3 (Parquet) + Amazon Athena Explicación: Kinesis Data Analytics procesa streams en tiempo real con SQL. S3 + Parquet es óptimo para consultas con Athena. Trampa: Opción c usa MSK/EMR (overkill para agregaciones simples).
Pregunta 2
Contexto: Un equipo quiere transformar archivos CSV a Parquet diariamente, con manejo de esquemas dinámicos y catalogación automática.
¿Qué servicio requiere MENOS configuración? a) Amazon EMR con Spark b) AWS Glue (Crawler + Jobs) c) AWS Lambda + Amazon S d) Amazon Athena CTAS
Respuesta correcta: b) AWS Glue (Crawler + Jobs) Explicación: Glue Crawler descubre esquemas automáticamente. Glue Jobs convierte formatos sin infraestructura gestionada.
Sección 2: Almacenamiento y Bases de Datos
Pregunta 3
Contexto: Una app requiere una base de datos para: Escrituras de 10,000 registros/segundo. Consultas por clave primaria con milisegundos de latencia. Escalabilidad automática.
¿Qué servicio elegirías? a) Amazon RDS PostgreSQL b) Amazon DynamoDB c) Amazon Redshift d) Amazon Aurora Serverless
Respuesta correcta: b) Amazon DynamoDB Explicación: DynamoDB es NoSQL, escala horizontalmente y ofrece baja latencia. Trampa: Aurora/RDS no manejan bien altas escrituras.
Pregunta 4
30 Preguntas Avanzadas CLF-02 (AWS Cloud Practitioner)
Contexto: Necesitas almacenar 500 TB de datos históricos raramente accedidos, con recuperación en minutos y costo mínimo.
¿Qué opción es mejor? a) Amazon S3 Standard b) Amazon S3 Glacier Instant Retrieval c) Amazon EBS gp d) Amazon FSx for Lustre
Respuesta correcta: b) Amazon S3 Glacier Instant Retrieval Explicación: Glacier Instant Retrieval es 68% más barato que S3 Standard para datos raramente accedidos.
Sección 3: Eventos y Orquestación
Pregunta 5
Contexto: Un flujo debe: 1) Ejecutar una Lambda cuando se suba un .csv a S3, 2) Si falla, notificar a un tema SNS, 3) Registrar resultados en DynamoDB.
¿Qué servicio coordina esto? a) Amazon EventBridge b) AWS Step Functions c) Amazon SQS d) AWS Batch
Respuesta correcta: b) AWS Step Functions Explicación: Step Functions maneja flujos con lógica condicional (éxito/fallo). EventBridge no gestiona pasos complejos.
Pregunta 6
Contexto: Una app necesita encolar mensajes entre microservicios con desacoplemento y garantía de entrega.
¿Qué servicio usarías? a) Amazon SNS b) Amazon SQS c) Amazon MQ d) Amazon Kinesis
Respuesta correcta: b) Amazon SQS Explicación: SQS ofrece colas gestionadas con garantía de entrega. Trampa: SNS es para pub/sub, no colas.
30 Preguntas Avanzadas CLF-02 (AWS Cloud Practitioner)
Sección 1: Procesamiento de Datos y Analytics
Pregunta 1
Contexto: Una empresa necesita procesar 2 TB de datos de sensores IoT en tiempo real, con agregaciones cada 5 minutos, y almacenar resultados en un formato optimizado para consultas SQL.
¿Qué arquitectura es más eficiente? a) Amazon Kinesis Data Streams + AWS Lambda + Amazon RDS b) Amazon Kinesis Data Analytics + Amazon S3 (Parquet) + Amazon Athena c) Amazon MSK + Amazon EMR + Amazon Redshift d) Amazon SQS + AWS Glue + Amazon DynamoDB
Respuesta correcta: b) Amazon Kinesis Data Analytics + Amazon S3 (Parquet) + Amazon Athena Explicación: Kinesis Data Analytics procesa streams en tiempo real con SQL. S3 + Parquet es óptimo para consultas con Athena. Trampa: Opción c usa MSK/EMR (overkill para agregaciones simples).
Pregunta 2
Contexto: Un equipo quiere transformar archivos CSV a Parquet diariamente, con manejo de esquemas dinámicos y catalogación automática.
¿Qué servicio requiere MENOS configuración? a) Amazon EMR con Spark b) AWS Glue (Crawler + Jobs) c) AWS Lambda + Amazon S d) Amazon Athena CTAS
Respuesta correcta: b) AWS Glue (Crawler + Jobs) Explicación: Glue Crawler descubre esquemas automáticamente. Glue Jobs convierte formatos sin infraestructura gestionada.
Sección 2: Almacenamiento y Bases de Datos
Pregunta 3
Contexto: Una app requiere una base de datos para: Escrituras de 10,000 registros/segundo. Consultas por clave primaria con milisegundos de latencia. Escalabilidad automática.
¿Qué servicio elegirías? a) Amazon RDS PostgreSQL b) Amazon DynamoDB c) Amazon Redshift d) Amazon Aurora Serverless
Respuesta correcta: b) Amazon DynamoDB Explicación: DynamoDB es NoSQL, escala horizontalmente y ofrece baja latencia. Trampa: Aurora/RDS no manejan bien altas escrituras.
Pregunta 4
