

# 内容领域 3： 云技术和服务
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领域 3 涵盖了云技术和服务内容，占考试计分内容的 34%。

**Topics**
+ [任务说明 3.1： 定义在 AWS 云中部署和操作的方法。](#cloud-practitioner-02-task3.1)
+ [任务说明 3.2： 定义 AWS 全球基础设施。](#cloud-practitioner-02-task3.2)
+ [任务说明 3.3： 识别 AWS 计算服务。](#cloud-practitioner-02-task3.3)
+ [任务说明 3.4： 识别 AWS 数据库服务。](#cloud-practitioner-02-task3.4)
+ [任务说明 3.5： 识别 AWS 网络服务。](#cloud-practitioner-02-task3.5)
+ [任务说明 3.6： 确定 AWS 存储服务。](#cloud-practitioner-02-task3.6)
+ [任务说明 3.7： 识别 AWS 人工智能和机器学习 (AI/ML) 服务及分析服务。](#cloud-practitioner-02-task3.7)
+ [任务说明 3.8： 识别其他考试范围内的 AWS 服务类别中的服务。](#cloud-practitioner-02-task3.8)

## 任务说明 3.1： 定义在 AWS 云中部署和操作的方法。
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掌握以下知识：
+ AWS 云中的各种预置和操作方式
+ 访问 AWS 服务的各种方式
+ 云部署模型的类型

具备以下技能：
+ 在编程访问（例如 API、SDK、CLI）、AWS 管理控制台和基础设施即代码 (IaC) 等选项之间作出选择
+ 评估需求以确定是使用一次性操作还是可重复的流程
+ 识别部署模式（例如，云、混合、本地部署）

## 任务说明 3.2： 定义 AWS 全球基础设施。
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掌握以下知识：
+ AWS 区域、可用区和边缘站点
+ 高可用性
+ 使用多个区域
+ 边缘站点的益处

具备以下技能：
+ 描述区域、可用区和边缘站点之间的关系
+ 描述如何通过使用多个可用区来实现高可用性
+ 知道可用区不会共享单点故障
+ 描述何时使用多个区域（例如，灾难恢复、业务连续性、终端用户的低延迟、数据主权）

## 任务说明 3.3： 识别 AWS 计算服务。
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掌握以下知识：
+ AWS 计算服务

具备以下技能：
+ 认识如何正确使用各种 Amazon EC2 实例类型（例如，计算优化型、存储优化型）
+ 识别如何正确使用各种容器选项（例如，Amazon Elastic Container Service [Amazon ECS]、Amazon Elastic Kubernetes Service [Amazon EKS]）
+ 认识如何正确使用各种无服务器计算选项（例如 AWS Fargate、AWS Lambda）
+ 认识弹性伸缩可以提供弹性
+ 确定负载均衡器的用途

## 任务说明 3.4： 识别 AWS 数据库服务。
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掌握以下知识：
+ AWS 数据库服务
+ 数据库迁移

具备以下技能：
+ 决定何时使用 EC2 托管式数据库或 AWS 托管式数据库
+ 识别关系数据库（例如，Amazon RDS、Amazon Aurora）
+ 识别 NoSQL 数据库（例如，Amazon DynamoDB）
+ 识别基于内存的数据库（例如 Amazon ElastiCache）
+ 识别数据库迁移工具（例如，AWS Database Migration Service [AWS DMS]、AWS Schema Conversion Tool [AWS SCT]）

## 任务说明 3.5： 识别 AWS 网络服务。
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掌握以下知识：
+ AWS 网络服务

具备以下技能：
+ 识别 VPC 的组件（例如，子网、网关）
+ 了解 VPC 中的安全性（例如，网络 ACL、安全组、Amazon Inspector）
+ 了解 Amazon Route 53 的用途
+ 确定 AWS 的网络连接选项（例如 AWS VPN、AWS Direct Connect）

## 任务说明 3.6： 确定 AWS 存储服务。
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掌握以下知识：
+ AWS 存储服务

具备以下技能：
+ 确定对象存储的用途
+ 认识 Amazon S3 存储类别的差异
+ 识别数据块存储解决方案（例如，Amazon Elastic Block Store [Amazon EBS]、实例存储）
+ 识别文件服务（例如，Amazon Elastic File System [Amazon EFS]、Amazon FSx）
+ 识别缓存的文件系统（例如，AWS Storage Gateway）
+ 了解生命周期策略的使用案例
+ 了解 AWS Backup 的使用案例

## 任务说明 3.7： 识别 AWS 人工智能和机器学习 (AI/ML) 服务及分析服务。
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掌握以下知识：
+ AWS AI/ML 服务
+ AWS 分析服务

具备以下技能：
+ 了解 AI/ML 服务及它们可以完成的任务（例如，Amazon SageMaker AI、Amazon Lex、Amazon Kendra）
+ 识别用于数据分析的服务（例如，Amazon Athena、Amazon Kinesis、AWS Glue、Amazon QuickSight）

## 任务说明 3.8： 识别其他考试范围内的 AWS 服务类别中的服务。
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掌握以下知识：
+ 应用程序集成服务：Amazon EventBridge、Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 和 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)
+ 业务应用程序服务：Amazon Connect 和 Amazon Simple Email Service (Amazon SES)
+ 客户支持服务（例如 AWS Support）
+ 开发工具服务和功能（例如，AWS CodeBuild、AWS CodePipeline 和 AWS X-Ray）
+ 终端用户计算服务：Amazon AppStream 2.0、Amazon WorkSpaces 和 Amazon WorkSpaces 安全浏览器
+ 前端 Web 和移动服务：AWS Amplify 和 AWS AppSync
+ IoT 服务（例如，AWS IoT Core）

具备以下技能：
+ 选择适当的服务来传递消息以及发送警报和通知
+ 选择适当的服务来满足业务应用程序需求
+ 选择适当的业务支持协助选项
+ 识别用于开发、部署应用程序和排除应用程序故障的工具
+ 识别可以在终端用户计算机上呈现虚拟机 (VM) 输出的服务
+ 识别可以创建和部署前端和移动服务的服务
+ 识别管理 IoT 设备的服务