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j210125 님의 블로그
CLF-C02(AWS Certified Cloud Practitioner) 자격증 준비 #9 본문
CLF-C02(AWS Certified Cloud Practitioner) 자격증 준비 #9
j210125 2024. 6. 14. 23:04AWS Cloud Practitioner Essentials (Korea) (Na) (한국어 강의)
출처 : https://explore.skillbuilder.aws/learn/course/13522/AWS%2520Cloud%2520Practitioner%2520Essentials%2520%28Korean%29%2520%28Na%29%2520%28%25ED%2595%259C%25EA%25B5%25AD%25EC%2596%25B4%2520%25EA%25B0%2595%25EC%259D%2598%29
[과정 개요]
- AWS 클라우드 개념, AWS 서비스, 보안, 아키텍처, 요금 및 지원에 대한 AWS 클라우드 지식 구축
[모듈 9 : 마이그레이션 및 혁신]
▶ 학습 목표
- AWS 클라우드에서의 마이그레이션 및 혁신에 대해 이해할 수 있습니다.
- AWS Cloud Adoption Framework(AWS CAF)를 요약할 수 있습니다.
- 클라우드 마이그레이션 전략의 6가지 핵심 요소를 요약할 수 있습니다.
- AWS Snowcone, Snowball, Snowmobile과 같은 AWS 데이터 마이그레이션 솔루션의 이점을 설명할 수 있습니다.
- AWS가 제공하는 혁신적인 솔루션의 광범위한 범위를 요악할 수 있습니다.
▶ Cloud Adoption Framework의 6가지 주요 관점
- 비즈니스, 인력 및 거버넌스 관점은 비즈니스 기능에 중점을 플랫폼, 보안 및 운영은 기술 역량에 중점을 둡니다.
① 비즈니스 관점
- IT가 비즈니스 요구 사항을 반영하고 IT 투자가 주요 비즈니스 결과와 연계되도록 보장합니다.
- 클라우드 채택을 위한 강력한 비즈니스 사례를 설정하고 클라우드 채택 이니셔티브의 우선순위를 지정합니다.
- 비즈니스 전략 및 목표가 IT 전략 및 목표에 부합하는지 확인합니다.
- 일반적인 역할 : 비즈니스 관리자, 재무 관리자, 예산 소유자, 전략 이해 관계자
② 인력 관점
- 클라우드 채택을 성공하기 위한 조직 전반의 변화 관리 전략 개발을 지원합니다.
- 조직 구조 및 역할, 새로운 기술 및 프로세스 요구 사항을 평가하고 격차를 파악합니다.
- 교육, 인력 배치 및 조직 변화의 우선 순위를 지정할 수 있습니다.
- 일반적인 역할 : 인사 관리, 인력 배치, 인력 관리자
③ 거버넌스 관점
- IT 전략이 비즈니스 전략에 부합하도로 조정하는 기술 및 프로세스에 중점을 둡니다.
→ 비즈니스 가치를 극대화하고 위험을 최소활 할 수 있습니다.
- 클라우드에서 비즈니스 거버넌스 보장 시 필요한 직원 기술 및 프로세스를 업데이트하는 방법을 이해합니다.
- 클라우드 투자를 관리하고 측정하여 비즈니스 성과를 평가합니다.
- 일반적인 역할 : 최고 정보 책임자(CIO), 프로그램 관리자, 엔터프라이즈 아키텍트, 비즈니스 분석가, 포트폴리오 관리자
④ 플랫폼 관점
- 클라우드 기반의 신규 솔루션을 구현하고 온프레미스 워크로드를 마이그레이션 하기 위한 원칙과 패턴이 포함됩니다.
- 다양한 아키텍처 모델 사용으로 IT 시스템 구조 및 관계를 이해하고 전달합니다.
- 일반적인 역할 : 최고 기술 책임자(CTO), IT 관리자, 솔루션스 아키텍트
⑤ 보안 관점
- 조직이 가시성, 감사 가능성, 제어 및 민첩성에 대한 보안 목표를 충족하도록 보장합니다.
- AWS CAF를 사용하여 조직의 요구 사항에 맞춰 보안 제어의 선택 및 구현을 구성합니다.
- 일반적인 역할 : 최고 정보 보안 책임자(CISO), IT 보안 관리자, IT 보안 분석가
⑥ 운영 관점
- 비즈니스 이해 관계자와 합의된 수준까지 IT 워크로드 구현, 실행, 사용, 운영/복구하는데 도움이 됩니다.
- 일/분기별, 연간으로 비즈니스 수행 방법을 정의하고, 비즈니스 운영을 반영 및 지원합니다.
- AWS CAF는 이해 관계자가 현재 절차를 정의하고 성공적인 클라우드 채택을 구현하는데
필요한 프로세스 변경 및 교육을 파악할 수 있도록 지원합니다.
- 일반적인 역할 : IT 운영 관리자, IT 지원 관리자
▶ 지식 확인
- AWS Cloud Adoption Framework에서 비즈니스 목표 및 관점에 따라 AWS 인프라를 설계, 구현 및 최적화하는데
도움이 되는 관점은 무엇입니까?
1. 비즈니스 관점 2. 플랫폼 관점 3. 운영 관점 4. 인력 관점
▶ 6가지 마이그레이션 전략
① 리호스팅(리프트 앤 시프트)
- 어플리케이션 변경 없이 이전하는 전략
- 기업이 마이그레이션을 실행하고 비즈니스 사례에 맞게 신속하게 확장하려고 모색하는
대규모 레거시 마이그레이션의 시나리오의 경우 어플리케이션 대부분이 리호스팅 됩니다.
② 리플랫포밍(리프트, 팅커 앤 시프트)
- 실질적인 이점을 실현하기 위해 몇 가지 클라우드 최적화를 수행해야 합니다.
- 최적화는 어플리케이션의 핵심 아키텍처를 변경하지 않고 달성됩니다.
③ 리팩터링(아키텍처 재설계)
- 클라우드 네이티브 기능을 사용하여 어플리케이션을 설계하고 개발하는 방식을 재구성합니다.
- 일반적으로 리팩터링은 비즈니스 요구 사항으로 인해 다른 방법으로 기존 환경의 어플리케이션에서 실현하기가
까다로운 기능 추가, 확장 또는 성능 개선의 필요성이 클 때 활용됩니다.
④ 재구매
- 기존 라이선스를 SaaS(Software-as-a-Service) 모델로 전환합니다.
- 기업은 고객 관계 관리(CRM) 시스템에서 Salesforce.com으로 마이그레이션 하여 재구매 전략을 구현할 수 있습니다.
⑤ 유지
- 비즈니스에 중요한 어플리케이션을 소스 환경에 유지합니다.
- 마이그레이션 하려면 대규모 리팩터링이 필요한 어플리케이션 또는 이후로 연기할 수 있는 워크로드가 포함될 수 있습니다.
⑥ 사용 중지
- 더 이상 필요하지 않은 어플리케이션을 제거하는 프로세스입니다.
▶ 지식 확인
- 다음 중 다른 제품으로 전환하는 마이그레이션 전략은 무엇입니까?
1. 리팩터링 2. 사용 중지 3. 리플랫포밍 4. 재구매
▶ AWS Snow 패밀리 멤버
- AWS와 고객 간에 최대 엑사바이트 규모의 데이터를 물리적으로 이동할 수 있는 물리적 디바이스 모음입니다.
- AWS는 Snow 패밀리 디바이스를 소유 및 관리하고 AWS 보안, 모니터링, 스토리지 관리 및 컴퓨팅 기능과 통합합니다.
① AWS SNOWCONE
- 작고 견고하며 안전한 엣지 컴퓨팅 및 데이터 전송 디바이스입니다.
- CPU 2개, 4GB 메모리 및 최대 14TB의 가용 스토리지를 갖추고 있습니다.
② AWS SNOWBALL
- Snowball Edge Storage Optimized
→ 대규모 데이터 마이그레이션 및 반복 전송 워크플로우, 큰 용량이 필요한 로컬 컴퓨팅에 적합
→ 스토리지 : 블록 볼륨 및 Amazon S3 호환 객체 스토리지를 위한 80TB의 하드 디스크 드라이브(HDD) 용량,
블록 볼륨을 위한 1TB의 SATA 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 용량
→ 컴퓨팅 : EC2 sbe1 인스턴스(C5와 동등)를 지원하기 위한 40개의 vCPU와 80GB 메모리
- Snowball Edge Compute Optimized
→ 기계 학습, 풀 모션 동영상 분석, 분석 및 로컬 컴퓨팅 스택과 같은 강력한 컴퓨팅 리소스 제공
→ 스토리지 : S3 호환 객체 스토리지 또는 EBS 호환 블록 볼륨을 위한 80TB 가용 HDD 용량과
EBS 호환 블록 볼륨을 위한 28TB의 가용 NVMe SSD 용량
→ 컴퓨팅 : 104개의 vCPU, 416GB 메모리 및 NVIDIA Tesla V100 GPU 옵션, 디바이스는 M5a, G3 및 P3 인스턴스와
동등한 EC2 sbe-c 및 sbe-g 인스턴스를 실행합니다.
▶ 지식 확인
- Snowball Edge Storage Optimized의 스토리지 용량은 얼마입니까? 1. 40TB 2. 60TB 3. 80TB 4. 100TB
▶ AWS 서비스를 통한 혁신
① 서버리스 어플리케이션
- AWS에서 서버리스는 사용자가 서버를 프로비저닝, 유지 관리 또는 관리할 필요가 없는 어플리케이션을 의미합니다.
- 사용자는 내결함성 또는 가용성을 걱정할 필요가 없습니다.
- 예시) AWS Lambda는 서버리스 어플리케이션을 실행하는 데 사용할 수 있는 서비스입니다.
→ Lambda 함수를 트리거하여 코드를 실행하도록 아키텍처를 설계하는 경우 서버 플릿을 관리할 필요 없음
- 서버리스 어플리케이션을 사용하여 아키텍처 구축 시 개발자는 서버 관리/운영 대신 핵심 제품에 집중할 수 있습니다.
② 기계 학습
- 기존의 기계 학습 개발은 복잡하고, 비용이 많이 들고, 시간이 오래 걸리며 오류가 발생하기 쉽습니다.
- AWS는 어려운 작업을 제거하여 ML 모델을 신속하게 빌드, 훈련, 배포하는 데 사용할 수 있는 SageMaker를 제공합니다.
- ML을 사용하여 데이터를 분석하고 복잡한 문제를 해결하며 아직 발생하기 전에 결과를 예측할 수 있습니다.
③ 인공 지능
- Amazon CodeWhisperer : 코드를 작성하는 동안 코드 제안을 얻고 코드에서 보안 문제를 식별
- Amazon Transcribe : 음성을 텍스트로 변환
- Amazon Comprehend : 텍스트에서 패턴을 검색
- Amazon Fraud Detector : 잠재적인 온라인 사기 행위를 식별
- Amazon Lex : 음성 및 텍스트 챗봇 구축
▶ 지식 확인
- 다음 중 기계 학습 모델을 신속하게 빌드, 훈련, 배포하는데 도움이 되는 서비스는 무엇입니까?
1. Amazon Textract 2. Amazon Lex 3. AWS DeepRacer 4. Amazon SageMaker
▶ 모듈 정리 문제
- AWS Cloud Adoption Framework에서 권한의 선택 및 구현을 구성하는 데 도움이 되는 관점은 무엇입니까?
1. 거버넌스 관점 2. 보안 관점 3. 운영 관점 4. 비즈니스 관점
- 다음 중 6가지 어플리케이션 마이그레이션 전략에 포함되는 전략은 무엇입니까? (2개 선택)
1. 재확인 2. 유지 3. 기억하기 4. 재개발 5. 리호스팅
- AWS Snowmobile의 스토리지 용량은 얼마입니까?
1. 40PB 2. 60PB 3. 80PB 4. 100PB
- 다음 중 Amazon Lex를 가장 잘 설명한 것은 무엇입니까?
1. 음성 및 텍스트를 사용하여 대화형 인터페이스를 빌드할 수 있는 서비스
2. 스캔한 문서에서 텍스트 및 데이터를 자동으로 추출하는 기계 학습 서비스
3. MongoDB 워크로드를 지원하는 문서 데이터베이스 서비스
4. 잠재적인 온라인 사기 행위를 식별할 수 있는 서비스
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