콘텐츠 도메인 3: 클라우드 기술 및 서비스 - AWS Certified Cloud Practitioner

콘텐츠 도메인 3: 클라우드 기술 및 서비스

도메인 3은 클라우드 기술 및 서비스를 다루며 시험에서 채점되는 콘텐츠의 34%를 차지합니다.

작업 설명 3.1: AWS 클라우드에서 배포 및 운영 방법 정의

관련 지식:

  • AWS 클라우드에서의 다양한 프로비저닝 및 운영 방식

  • AWS 서비스에 액세스하는 방법 검토

  • 클라우드 배포 모델 유형

관련 기술:

  • 프로그래밍 방식 액세스(예: API, SDK, CLI), AWS Management Console 및 코드형 인프라(IaC)와 같은 옵션 간 결정

  • 요구 사항을 평가하여 일회성 운영을 사용할지 또는 반복 가능한 프로세스를 사용할지 결정

  • 다양한 배포 모델 파악(예: 클라우드, 하이브리드, 온프레미스)

작업 설명 3.2: AWS 글로벌 인프라 정의

관련 지식:

  • AWS 리전, 가용 영역 및 엣지 로케이션

  • 고가용성

  • 다중 리전 사용

  • 엣지 로케이션의 이점

관련 기술:

  • 리전, 가용 영역 및 엣지 로케이션 간 관계 설명

  • 다중 가용 영역을 사용하여 고가용성을 달성하는 방법 설명

  • 가용 영역이 단일 장애 지점을 공유하지 않는다는 사실의 이해

  • 다중 리전을 사용하는 경우 설명(예: 재해 복구, 비즈니스 연속성, 최종 사용자를 위한 짧은 지연 시간, 데이터 주권)

작업 설명 3.3: AWS 컴퓨팅 서비스 식별

관련 지식:

  • AWS 컴퓨팅 서비스

관련 기술:

  • 다양한 Amazon EC2 인스턴스 유형의 적절한 사용 이해(예: 컴퓨팅 최적화, 스토리지 최적화)

  • 다양한 컨테이너 옵션의 적절한 사용 인식(예: Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS), Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS))

  • 다양한 서버리스 컴퓨팅 옵션의 적절한 사용 이해(예: AWS Fargate, AWS Lambda)

  • 오토 스케일링이 탄력성을 제공한다는 사실 이해

  • 로드 밸런서의 목적 파악

작업 설명 3.4: AWS 데이터베이스 서비스 식별

관련 지식:

  • AWS 데이터베이스 서비스

  • 데이터베이스 마이그레이션

관련 기술:

  • EC2 호스팅 데이터베이스 또는 AWS 관리형 데이터베이스 사용 시점 결정

  • 관계형 데이터베이스 파악(예: Amazon RDS, Amazon Aurora)

  • NoSQL 데이터베이스 파악(예: Amazon DynamoDB)

  • 메모리 기반 데이터베이스 파악(예: Amazon ElastiCache)

  • 데이터베이스 마이그레이션 도구 파악(예: AWS Database Migration Service(AWS DMS), AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT))

작업 설명 3.5: AWS 네트워크 서비스 파악

관련 지식:

  • AWS 네트워크 서비스

관련 기술:

  • VPC 구성 요소 파악(예: 서브넷, 게이트웨이)

  • VPC 보안 이해(예: 네트워크 ACL, 보안 그룹, Amazon Inspector)

  • Amazon Route 53의 목적 이해

  • AWS에 대한 네트워크 연결 옵션 파악(예: AWS VPN, AWS Direct Connect)

작업 설명 3.6: AWS 스토리지 서비스 확인

관련 지식:

  • AWS 스토리지 서비스

관련 기술:

  • 객체 스토리지 용도 파악

  • Amazon S3 스토리지 등급 간 차이점 이해

  • 블록 스토리지 솔루션 파악(예: Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS), 인스턴스 스토어)

  • 파일 서비스 파악(예: Amazon Elastic File System(Amazon EFS), Amazon FSx)

  • 캐시된 파일 시스템 파악(예: AWS Storage Gateway)

  • 수명 주기 정책의 사용 사례 이해

  • AWS Backup 사용 사례 이해

작업 설명 3.7: AWS 인공 지능 및 기계 학습(AI/ML) 서비스와 분석 서비스 파악

관련 지식:

  • AWS AI/ML 서비스

  • AWS 분석 서비스

관련 기술:

  • AI/ML 서비스와 해당 서비스가 수행하는 작업 이해(예: Amazon SageMaker, Amazon Lex, Amazon Kendra)

  • 데이터 분석을 위한 서비스 파악(예: Amazon Athena, Amazon Kinesis, AWS Glue, Amazon QuickSight)

작업 설명 3.8: 시험 범위에 포함되는 다른 AWS 서비스 범주의 서비스 파악

관련 지식:

  • Amazon EventBridge, Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 및 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)의 애플리케이션 통합 서비스

  • Amazon Connect와 Amazon Simple Email Service(Amazon SES)의 비즈니스 애플리케이션 서비스

  • 고객 지원 서비스(예: AWS Support)

  • 개발자 도구 서비스 및 기능(예: AWS CodeBuild, AWS CodePipeline 및 AWS X-Ray)

  • Amazon AppStream 2.0, Amazon WorkSpaces 및 Amazon WorkSpaces Secure Browser의 최종 사용자 컴퓨팅 서비스

  • AWS Amplify와 AWS AppSync의 프런트엔드 웹 및 모바일 서비스

  • IoT 서비스(예: AWS IoT Core)

관련 기술:

  • 메시지를 전달하고 경고 및 알림을 보낼 적절한 서비스 선택

  • 비즈니스 애플리케이션 요구 사항을 충족하는 적절한 서비스 선택

  • 비즈니스 지원 도움을 받을 수 있는 적절한 옵션 선택

  • 애플리케이션 개발, 배포 및 문제 해결을 위한 도구 파악

  • 최종 사용자 컴퓨터에 가상 머신(VM)의 출력을 표시할 수 있는 서비스 파악

  • 프런트엔드 및 모바일 서비스를 만들기하고 배포할 수 있는 서비스 파악

  • IoT 디바이스를 관리하는 서비스 파악