바로가기 메뉴


슈퍼트랙은 Amazon Web Services클라우드 컴퓨팅

이해하기 위한 기초 과정부터 솔루션 아키텍트, 개발, 운영 등 업무에 따른 기본 및 고급 교육 그리고 빅 데이터, 보안 등 주요 분야에 대한 전문 교육을 체계적이고 단계적으로 제공합니다.

Amazon Web Services Learning Path

과정별 소개
Amazon
Web Services
Learning Path
솔루션스 아키텍트 아이콘 이미지
솔루션스 아키텍트
개발자 아이콘 이미지
개발자
운영자 아이콘 이미지
운영자
기초/입문 과정 AWS 비즈니스 에센셜
(AWS Business Essentials)
AWS 기술 에센셜
(AWS Technical Essentials)
기본 과정 AWS 기반 아키텍쳐 설계
(Architecting on AWS)
AWS 기반 개발
(Developing on AWS)
AWS 기반 시스템 운영
(Systems Operations on AWS)
고급 과정 AWS 기반 고급 아키텍쳐 설계
(Advanced Architecting on AWS)
AWS 기반 데브옵스 엔지니어링
(DevOps Engineering on AWS)
전문가 과정 AWS 기반 빅 데이터
(Big Data on AWS)
AWS 기반 보안 운영
(Security Operation on AWS)
AWS 기반 데이터웨어하우징
(Data Warehousing on AWS)
과정명을 클릭하시면 해당 과정에 대한 설명을 보실 수 있습니다.

개별 과정 소개

AWS Business Essential

AWS 비즈니스 에센셜

비즈니스 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 되는지와 클라우드 컴퓨팅의
이점을 이해하는 데 도움을 줍니다.

과정소개

AWS 비즈니스 에센셜은 IT 비즈니스 의사 결정권자가 클라우드 전략이 비즈니스 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 되는지와 클라우드 컴퓨팅의 이점을 이해하는 데 도움을 줍니다. 이 과정에서는 재무적인 이점을 비롯하여 클라우드 컴퓨팅을 사용할 때 비즈니스에서 얻을 수 있는 혜택과 AWS의 기본 지식을 소개합니다. 또한, 클라우드 컴퓨팅 전략 내에서 AWS 플랫폼을 고려할 수 있도록 규정 준수 및 보안 개념을 소개합니다.

과정 목표

  • AWS 클라우드의 가치 및 이점 파악
  • AWS 플랫폼을 효과적으로 사용할 수 있는 방법 파악
  • 보안을 유지하고 데이터를 보호하기 위한 강력한 보안 기능, 제어 및 관리에 대한 이해
  • AWS 클라우드가 소비 기반 요금 모델과 관련된 위험을 최소화하면서 조직의 조달 주기, 비용 관리 및 계약에 미치는 재무적 영향을 설명
과정 내용은 AWS Global Training Program 기준으로 국가 및 언어에 따라 내용이 조금씩 다를 수 있습니다.

AWS Technical Essential

AWS 기술 에센셜

비즈니스 요구 사항에 따라 어떤 IT 솔루션을 사용할 것인지에 대해 정보를
기반으로 한 의사 결정을 하고 AWS에서 작업을 시작할 수 있습니다.

과정소개

AWS 기술 에센셜에서는 AWS 제품, 서비스 및 일반적인 솔루션을 소개합니다.이 과정에서는 AWS 서비스를 더욱 능숙하게 식별할 수 있도록 기초 지식을 제공하므로, 이 과정을 수강하면비즈니스 요구 사항에 따라 어떤 IT 솔루션을 사용할 것인지에 대해 정보를 기반으로 한 의사 결정을 하고 AWS에서 작업을 시작할 수 있습니다.

과정 목표

  • AWS 플랫폼과 관련된 용어와 개념을 습득하고 AWS Management Console 사용법 파악
  • Amazon Elastic Compute Cloud(EC2), Amazon Virtual Private Cloud(VPC), Amazon Simple Storage Service(S3), Amazon Elastic Block Store(EBS)를 비롯하여 기초 서비스를 이해
  • AWS가 제공하는 보안 조치와 AWS Identity and Access Management(IAM)의 주요 개념을 이해
  • Amazon DynamoDB 및 Amazon Relational Database Service(RDS)를 비롯한 AWS 데이터베이스 서비스를 이해
  • Auto Scaling, Amazon CloudWatch, Elastic Load Balancing(ELB) 및 AWS Trusted Advisor를 비롯하여 AWS 관리 도구를 이해

교육대상

  • 고객에게 AWS 서비스의 기술적인 이점을 설명해야 할 책임을 맡고 있는 담당자
  • AWS 사용을 시작하는 방법을 배우는 데 관심이 있는 개인
  • AWS 서비스 사용에 관심이 있는 시스템 운영 관리자, 솔루션스 아키텍트 및 개발자

교육 진행 방식

  • 강의 및 실습 교육

기간

  • 1일

과정 개요

AWS 기술 에센셜 과정 개요

Session 1

AWS 소개

Session 2

기초 서비스

Session 3

보안, 자격 증명 및 엑세스 관리

Session 4

데이터베이스

Session 5

탄력성 및 관리 도구

AWS 소개 및 역사

Amazon EC2

Amazon VPC

Amazon S3

Amazon EBS

  

IAM

  

Amazon RDS

Amazon DynamoDB

  

Auto Scaling

Elastic Load Balancing

Amazon CloudWatch

AWS Trusted Advisor

  
과정 내용은 AWS Global Training Program 기준으로 국가 및 언어에 따라 내용이 조금씩 다를 수 있습니다.

Architecting on AWS

AWS 기반 아키텍쳐 설계

클라우드 기반 솔루션에 어떻게 부합되는지에 대한 이해를 기반으로
AWS 클라우드의 사용을 최적화하는 방법을 배울 수 있도록 설계되었습니다.

과정소개

AWS 기반 아키텍처 설계 과정에서는 AWS 플랫폼의 IT 인프라 구축에 대한 기본 지식을 소개합니다. AWS 서비스 및 해당 서비스가 클라우드 기반 솔루션에 어떻게 부합되는지 이해함으로써 AWS 클라우드를 최적화하는 방법을 학습합니다. AWS를 기반으로 최적의 IT 솔루션 아키텍처를 설계하는 데 도움이 되는 모범 사례 및 설계 패턴을 탐구하고 안내식 실습 활동을 통해 다양한 인프라를 경험합니다. 기초적 아키텍처를 생성한 후 이러한 아키텍처를 강력하고 적응적인 솔루션으로 구축하는 방법을 학습합니다.

과정 목표

  • AWS 아키텍처 원리 및 모범 사례를 기반으로 아키텍처 관련 의사 결정 수립
  • AWS 서비스를 활용하여 확장성, 안정성 및 고가용성을 갖춘 인프라 생성
  • AWS 관리형 서비스를 활용하여 인프라의 유연성과 복원력을 향상
  • 성능 향상 및 비용 절감을 위한 AWS 기반 인프라 효율성 개선
  • Well-Architected Framework를 사용하여 AWS 솔루션으로 아키텍처 개선

교육대상

  • 솔루션스 아키텍트
  • 솔루션 설계 엔지니어
  • 클라우드 아키텍처의 범위를 이해해야 하는 모든 사람

사전조건

  • AWS 에센셜 과정 수강
  • 분산 시스템에 대한 실무 지식
  • 일반적인 네트워킹 개념에 대한 지식
  • 다중 계층 아키텍처에 대한 실무 지식
  • 클라우드 컴퓨팅 개념에 대한 지식

교육 진행 방식

  • 강의 및 실습 교육

기간

  • 3일

과정 개요

AWS 기반 아키텍쳐 설계 과정개요
Day 1 Day 2 Day 3

주요 AWS 지식 리뷰

핵심 AWS 서비스 리뷰

컴퓨팅 계층

데이터베이스 계층

네트워킹 Part 1

네트워킹 Part2

Identity and Access Management (IAM)

탄력성, 고가용성 및 모니터링

자동화

캐싱

결합 해제된 아키텍처 구축

마이크로 서비스 및 서버리스 아키텍처

RTO/RPO 및 백업 복구 설정

최적화 및 검토

과정 내용은 AWS Global Training Program 기준으로 국가 및 언어에 따라 내용이 조금씩 다를 수 있습니다.

Developing on AWS

AWS 기반 개발

코드를 사용해 AWS와 상호 작용하는 방법에 대한 심층적인 지식을 제공하고 주요 개념,
모범 사례 및 문제 해결 팁을 다룹니다

과정소개

AWS 기반 개발에서는 AWS SDK를 사용하여 안전하고 확장 가능한 클라우드 애플리케이션을 개발하는 방법을 배웁니다. 코드를 사용하여 AWS와 상호 작용하는 방법을 살펴보고 주요 개념, 모범 사례 및 문제 해결 팁에 대해서도 알아봅니다.

과정 목표

  • Java, C#/.NET, Python 및 JavaScript용 AWS SDK 및 개발자 자격 증명을 설정
  • AWS SDK를 사용하여 AWS 서비스와 상호 작용하고 솔루션 개발
  • AWS Identity and Access Management(IAM)를 사용하여 서비스 인증
  • Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)와 Amazon DynamoDB를 데이터 스토어로 사용
  • AWS Lambda, Amazon API Gateway, Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS), Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 및 AWS Step Functions를 사용하여 애플리케이션과 데이터를 통합
  • Amazon Cognito를 사용하여 사용자 인증
  • Amazon ElastiCache를 사용하여 애플리케이션 확장성을 개선
  • 개발 프로세스에서 컨테이너 사용
  • CI/CD 파이프라인을 활용하여 AWS에서 애플리케이션 배포

교육대상

  • 중급 수준 소프트웨어 개발자

필수 조건

  • 적어도 1개의 프로그래밍 언어에 관한 수준 높고 심층적인 지식 보유
  • 핵심 AWS 서비스 및 퍼블릭 클라우드 구현에 대한 실무 지식

교육 진행 방식

  • 강의 및 실습 교육

기간

  • 3일

과정 개요

AWS 기반 개발 과정 개요
Day 1
기초 쌓기
Day 2
이벤트 중심 처리로 애플리케이션과 데이터 연결하기
Day 3
안전하고 확장 가능한 애플리케이션 개발 및 배포하기

AWS 기반 개발 과정 소개

데이터 스토어 선택

Amazon S3로 스토리지 솔루션 개발

Amazon DynamoDB로 유연한 NoSQL 솔루션 개발

AWS Lambda, AWS Step Functions, Amazon API Gateway로 솔루션 개발

Amazon SQS 및 Amazon SNS로 이벤트 중심 솔루션 개발

안전한 애플리케이션 개발

ElastiCache를 이용한 확장성을 위한 정보 캐싱

Amazon CloudWatch로 애플리케이션 및 AWS 리소스 모니터링

AWS Elastic Beanstalk 및 AWS CloudFormation으로 애플리케이션 배포

과정 내용은 AWS Global Training Program 기준으로 국가 및 언어에 따라 내용이 조금씩 다를 수 있습니다.

Systems Operations on AWS

AWS 기반 시스템 운영

구성 및 배포와 관련된 AWS 고유 기능 및 도구뿐 아니라 시스템을 구성하고
배포하기 위해 업계에서 사용하는 일반적인 기술을 다룹니다.

과정소개

AWS 기반 시스템에서는 시스템 관리자 또는 DevOps 담당자가 자동화할 수 있고 반복 사용할 수 있는 네트워크 및 시스템 배포를 AWS 플랫폼에서 구축하는 방법을 학습할 수 있도록 구성되었습니다. 이 과정에서는 구성 및 배포와 관련된 구체적인 AWS 기능과 도구뿐 아니라 시스템 구성 및 배포 모범 사례를 설명합니다.

과정 목표

  • 글로벌 인프라, 핵심 서비스, 계정 보안 등 시스템 운영과 관련된 AWS 인프라 이해
  • AWS 명령줄 인터페이스 사용과 추가적인 관리 및 개발 도구 이해
  • AWS에서 컴퓨팅 인스턴스 관리, 보안, 확장
  • 컨테이너 서비스 및 서버리스 컴퓨팅에 사용할 수 있는 서비스 식별
  • Amazon VPC를 사용하여 가상 프라이빗 네트워크 구축
  • AWS와 함께 제공되는 스토리지 서비스를 사용하여 스토리지 옵션을 구성하고 관리
  • Amazon CloudWatch, AWS CloudTrail, AWS Config 같은 서비스를 사용하여 인프라의 상태 모니터링
  • 태그, Amazon CloudWatch, AWS Trusted Advisor를 사용하여 AWS 계정의 리소스 사용을 관리
  • AMI와 AWS CloudFormation 같은 도구로 자동화되고 반복 사용할 수 있는 배포 생성 및 구성

교육대상

  • 시스템 관리자
  • 소프트웨어 개발자 특히, 개발 운영(DevOps) 담당자

사전 조건

  • AWS Technical Essentials 과정을 성공적으로 이수
  • 소프트웨어 개발 또는 시스템 관리와 관련된 경력
  • 명령줄에서 운영 체제를 능숙하게 유지 관리하는 능력(예: Linux 환경 또는 Windows의 cmd/PowerShell에서의 셸 스크립팅)
  • 네트워킹 프로토콜에 대한 기본 지식(TCP/IP, HTTP)

교육 진행 방식

  • 강의 및 실습 교육

기간

  • 3일

과정 개요

AWS 기반 시스템 운영 과정 개요
Day 1 Day 2 Day 3

AWS 기반 시스템 운영 개요

도구 및 자동화

컴퓨팅(서버)

컴퓨팅(조정 및 이름 확인)

컴퓨팅(서버리스 및 컨테이너)

컴퓨팅(데이터베이스 서비스)

네트워킹

스토리지 및 아카이빙

모니터링 및 보안

리소스 사용 관리

자동화하고 반복 사용할 수 있는 배포 생성

과정 내용은 AWS Global Training Program 기준으로 국가 및 언어에 따라 내용이 조금씩 다를 수 있습니다.

Advanced Architecting on AWS

AWS 기반 고급 아키텍쳐 설계

하이브리드 아키텍처를 지원하는 AWS Direct Connect 및 AWS Storage Gateway를
비롯한 더욱 전문적인 AWS 서비스를 소개합니다.

과정소개

AWS 기반 고급 아키텍에서는 Architecting on AWS에서 소개된 개념을 기반으로 하며, AWS 플랫폼에서 확장 가능하고 탄력적인 애플리케이션을 설계해 본 경험이 있는 개인을 대상으로 합니다. 이 과정에서는 Architecting on AWS에서 소개된 개념을 기반으로 하여 AWS상에 데이터 서비스, 거버넌스 및 보안을 통합하는 복잡한 솔루션을 구축하는 방법을 설명합니다. 이 과정에서는 하이브리드 아키텍처를 지원하는 AWS Direct Connect 및 AWS Storage Gateway를 비롯해 더욱 전문적인 AWS 서비스를 소개합니다. 또한, AWS상에 확장 가능하고 탄력적이며 안전한 고가용성 애플리케이션을 구축하기 위한 모범 사례 설계에 대해서도 다룹니다.

과정 목표

  • AWS Well-Architected 프레임워크 적용
  • 조직의 여러 AWS 계정 관리
  • 온프레미스 데이터 센터를 AWS 클라우드에 연결
  • 멀티 리전 VPC 연결이 결제에 미치는 영향 논의
  • 온프레미스 데이터 센터에서 AWS로 대규모 데이터 이전
  • AWS 클라우드용 대규모 데이터 스토어 설계
  • 대규모 웹 사이트 확장을 위한 다양한 아키텍처 설계 이해
  • DDoS 공격으로부터 인프라 보호
  • 암호화를 통해 AWS에서 데이터 보호
  • 데이터 저장 및 전송 시 보호 설계
  • 솔루션 성능 강화
  • 가장 적합한 AWS 배포 메커니즘 선택

교육대상

  • AWS 플랫폼에서 확장 가능하고 탄력적인 애플리케이션을 설계한 경험이 있는 담당자

사전 조건

  • AWS 기반 아키텍처 설계 과정 수강
  • AWS 공인 솔루션스 아키텍트-어소시에이트 취득

교육 진행 방식

  • 강의 및 실습 교육 (다양한 실습을 통해 새로운 기술을 테스트하고 지식을 실무 환경에 적용해 봅니다.)

기간

  • 3일

과정 개요

AWS 기반 고급 아키텍쳐 설계 과정 개요
Day 1 Day 2 Day 3

Architecting on AWS 복습

AWS 계정 관리

AWS 기반 고급 네트워킹

AWS 기반 배포 관리

하이브리드 아키텍처 구축

Amazon S3 사용 최적화

Amazon ElastiCache를 활용하여 규모에 따라 데이터 처리 및 저장

Amazon Route 53 및 Amazon RDS 읽기 전용 복제본을 사용하여 장애 조치 솔루션 구축
AWS Snowball

Amazon S3 Transfer Acceleration

AWS Storage Gateway

AWS에서 데이터 백업 및 보관

AWS로 데이터베이스 마이그레이션

빅 데이터를 위한 설계

빅 데이터용 Amazon DynamoDB

DynamoDB 스트림

빅 데이터 설계 패턴용 DynamoDB

대규모 애플리케이션 설계

Elastic Beanstalk을 통한 배포

복원력 있는 아키텍처 구축

CloudFront 콘텐츠 전송 및 WAF 규칙 자동화

암호화 및 데이터 보안

KMS 봉투 암호화

과정 내용은 AWS Global Training Program 기준으로 국가 및 언어에 따라 내용이 조금씩 다를 수 있습니다.

DevOps Engineering on AWS

AWS 기반 데브옵스 엔지니어링

가장 일반적인 개발 운영 패턴을 사용하여 AWS 기반 애플리케이션을개발,
배포 및 유지 관리하는 방법을 설명합니다

과정소개

AWS 기반 데브옵스 엔지니어링에서는 가장 일반적인 데브옵스 패턴을 사용하여 AWS에서 애플리케이션을 개발, 배포 및 유지 관리하는 방법을 설명합니다. 이 과정에서는 개발 운영 방법론의 핵심 원리를 설명하며 스타트업, 중소 기업 및 엔터프라이즈 개발 시나리오에 적용할 수 있는 여러 사용 사례에 대해 살펴봅니다.

과정 목표

  • 데브옵스 방법론의 근본이 되는 주요 개념 및 사례의 사용
  • 1개 이상의 데브옵스 개발 프로젝트를 지원하는 인프라를 AWS상에 설계 및 구현
  • AWS CloudFormation과 AWS OpsWorks를 사용하여 소프트웨어 개발 프로젝트를 위한 개발, 테스트 및 프로덕션 환경을 구축하는 데 필요한 인프라 배포
  • AWS상에 Git를 설정하여 AWS에서 지속적 통합 환경을 지원할 수 있는 광범위한 옵션을 이해
  • 지속적인 통합 및 지속적인 배포의 핵심 원리 사용
  • 블루/그린 배포 및 A/B 테스트를 비롯하여 AWS 기술을 사용한 몇 가지 일반적인 지속적 배포 사용 사례를 구현
  • AWS에서 제공하는 광범위한 애플리케이션 배포 기술(AWS CodeDeploy, AWS OpsWorks, AWS Elastic Beanstalk, Amazon EC2 Container Service 등)을 식별하고 주어진 시나리오에 가장 적합한 기술

교육대상

  • 시스템 관리자
  • 소프트웨어 개발자

사전 조건

  • AWS 기반 시스템 운영 과정 수강 또는 AWS 기반 개발 과정 수강
  • 1개 이상의 고급 프로그래밍 언어(C#, Java, PHP, Ruby, Python 등)에 대한 실무 지식
  • 명령줄을 사용해 Linux 또는 Windows 시스템을 관리할 수 있는 중급 수준의 지식
  • AWS Management Console 및 AWS Command Line Interface(AWS CLI)를 사용한 AWS 실무 경험

교육 진행 방식

  • 강의 및 실습 교육 (다양한 실습을 통해 새로운 기술을 테스트하고 지식을 실무 환경에 적용해 봅니다.)

기간

  • 3일

과정 개요

AWS 기반 데브옵스 엔지니어링 과정 개요
Day 1 Day 2 Day 3

DevOps 소개

AWS CLI 명령어 활용

DevSecOps 소개

배포 전략 및 개발자 도구 소개

AWS 코드형 인프라 소개

AWS 개발자 도구 심층 탐구

CI/CD 구현 방안

AWS 기반 자동화 테스트

인프라 구성관리 도구 소개

AMI 빌드 전략과 Systems Manager 소개

컨테이너 관리 도구

고객 사례 연구

과정 내용은 AWS Global Training Program 기준으로 국가 및 언어에 따라 내용이 조금씩 다를 수 있습니다.

Big Data on AWS

AWS 기반 빅 데이터

Amazon EMR에서 Hive 및 Hue와 같은 하둡 도구의 다양한 에코시스템을 사용해
데이터를 처리하는 방법을 보여줍니다.

과정소개

AWS 기반 빅 데이터 과정에서는 Amazon Elastic MapReduce(EMR), Amazon Redshift, Amazon Kinesis와 같은 클라우드 기반 빅 데이터 솔루션 및 나머지 AWS 빅 데이터 플랫폼을 소개합니다. 이 과정에서는 Amazon EMR에서 Hive 및 Hue 같은 하둡 도구의 다양한 에코시스템을 사용해 데이터를 처리하는 방법을 보여줍니다. 또한, 빅 데이터 환경을 생성하고 Amazon DynamoDB, Amazon Redshift, Amazon QuickSight, Amazon Athena 및 Amazon Kinesis로 작업하고 모범 사례를 활용해 비용 효과적이며 안전한 빅 데이터 환경을 설계하는 방법을 알려줍니다.

과정 목표

  • 빅 데이터 에코시스템에서의 AWS 솔루션 적합화
  • Amazon EMR 환경에서의 Apache 하둡 활용
  • Amazon EMR 클러스터의 구성 요소 식별
  • Amazon EMR 클러스터 시작 및 구성
  • Hive, Pig, 스트리밍을 비롯해 Amazon EMR에 사용 가능한 일반적인 프로그래밍 프레임워크 사용
  • Hue를 활용한 Amazon EMR의 사용 편의성 개선
  • Amazon EMR 기반 Spark를 통한 인메모리 분석 사용
  • 적절한 AWS 데이터 스토리지 옵션 선택
  • Amazon Kinesis를 사용한 준실시간 빅 데이터 처리의 이점 파악
  • 데이터의 효율적 저장과 분석에 Amazon Redshift 활용
  • 빅 데이터 솔루션을 위한 비용 및 보안 이해와 관리
  • 데이터 수집, 전송 및 압축 옵션 식별
  • Amazon Athena를 활용한 임시 쿼리 분석 수행
  • AWS Glue를 활용하여 ETL 워크로드 자동화
  • 시각화 소프트웨어를 사용하여 Amazon QuickSight를 사용하는 데이터 및 쿼리 설명
  • AWS Data Pipeline을 사용하여 빅 데이터 워크플로 조율

교육대상

  • 솔루션스 아키텍트 및 시스템 운영 관리자와 같이 빅 데이터 솔루션의 설계 및 구현에 책임이 있는 개인
  • AWS를 기반으로 한 빅 데이터 솔루션에 관심이 있는 데이터 과학자 및 데이터 분석가

사전 조건

  • Apache 하둡, HDFS 및 SQL/NoSQL을 비롯한 빅 데이터 기술에 대한 기본 지식
  • 빅 데이터 기술 기초 웹 기반 교육을 이수했거나 동등 수준의 경험을 보유하고 있어야 함
  • 핵심 AWS 서비스 및 퍼블릭 클라우드 구현에 대한 실무 지식
  • 수강생은 AWS 에센셜 과정을 이수했거나 동등 수준의 경험을 보유하고 있어야 함
  • 데이터 웨어하우징, 관계형 데이터베이스 시스템 및 데이터베이스 설계에 대한 기본 이해

교육 진행 방식

  • 강의 및 실습 교육 (다양한 실습을 통해 새로운 기술을 테스트하고 지식을 실무 환경에 적용해 봅니다.)

기간

  • 3일

과정 개요

AWS 기반 빅 데이터 과정 개요
Day 1 Day 2 Day 3

빅 데이터 개요

수집

빅 데이터 스트리밍 및 Amazon Kinesis

Kinesis를 사용하여 Apache 서버 로그 스트리밍 및 분석

스토리지 솔루션

Amazon Athena를 사용하여 빅 데이터 쿼리

Amazon Athena를 사용한 로그 데이터 분석

Apache 하둡 및 Amazon EMR 소개

 

Amazon Elastic MapReduce 사용

DynamoDB 기반 데이터 저장 및 쿼리

하둡 프로그래밍 프레임워크

Amazon EMR에서 Hive로 서버 로그 처리하기

Hue를 통해 Amazon EMR 경험 간소화

Amazon EMR의 Hue에서 Pig 스크립트 실행하기

Amazon EMR 기반 Spark

Amazon EMR에서 Spark를 사용하여 뉴욕 택시 데이터 세트 처리 

AWS Glue를 사용하여 ETL 워크로드 자동화

Amazon Redshift 및 빅 데이터

빅 데이터 시각화 및 조정

시각화

Amazon EMR 비용 관리

빅 데이터 솔루션 보호

빅 데이터 설계 패턴 

과정 내용은 AWS Global Training Program 기준으로 국가 및 언어에 따라 내용이 조금씩 다를 수 있습니다.

Security Operation on AWS

AWS 기반 보안 운영

컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹, 데이터베이스 서비스 등과 같은 AWS 주요 서비스의
보안 기능을 설명합니다.

과정소개

AWS 기반 보안 운영 과정에서는 AWS 보안 서비스를 사용하여 AWS 클라우드에서 효율적으로 보안을 유지하는 방법을 설명합니다. 이 교육 과정은 클라우드의 데이터 및 시스템 보안 강화를 위해 AWS가 권장하는 보안 사례를 위주로 진행됩니다. 이 교육 과정에서는 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹, 데이터베이스 서비스 등과 같은 AWS 주요 서비스의 보안 기능을 설명합니다. 또한 자동화, 지속적인 모니터링 및 로깅, 보안 인시던트에 대한 대응에 사용되는 AWS 서비스 및 도구의 활용 방법에 대해서도 학습하는 기회가 될 것입니다.

과정 목표

  • AWS 공동 보안 책임 모델의 이해 및 활용
  • 공통적인 보안 위협에서 보호할 수 있는 AWS 애플리케이션 인프라의 아키텍처 설계 및 구축
  • 암호화를 통한 저장 및 전송 데이터 보호
  • 자동화하여 재현 가능한 방식으로 보안 검사 및 분석 적용
  • AWS 클라우드의 리소스 및 애플리케이션에 대한 인증 구성
  • 로그 수집, 모니터링, 처리 및 분석을 통해 이벤트에 대한 인사이트 확보
  • 애플리케이션과 데이터에 대한 외부 유입 위협 식별 및 완화
  • 공통 취약점에 대한 패치를 배포하고 보안 모범 사례를 적용하기 위한 보안 평가 수행

교육대상

  • 보안 엔지니어
  • 보안 아키텍트
  • 보안 애널리스트
  • 보안 감사자
  • 조직의 IT 인프라를 관리, 감사 및 테스트하고 인프라가 보안, 위험 및 규정 준수 지침을 따르도록 할 책임이 있는 담당자

사전 조건

  • AWS 보안 기본 지식
  • AWS 기반 아키텍처 설계
  • IT 보안 사례 및 인프라 개념에 대한 실무 지식
  • 클라우드 컴퓨팅 개념에 대한 이해

교육 진행 방식

  • 강의 및 실습 교육 (다양한 실습을 통해 새로운 기술을 테스트하고 지식을 실무 환경에 적용해 봅니다.)

기간

  • 3일

과정 개요

AWS 기반 보안 운영 과정 개요
Day 1 Day 2 Day 3

AWS에 대한 진입점

웹 애플리케이션 환경에 대한 보안 고려 사항

Amazon VPC 내부의 네트워크 통신 확보

인시던트 대응을 포함한 애플리케이션 보안

인시던트 대응을 포함한 데이터 보안

하이브리드 환경에 대한 보안 고려 사항

AWS 모니터링 및 로그 수집

AWS 로그 처리

Amazon VPC 외부의 위협 차단

AWS 계정 관리

서버리스 환경에 대한 보안 고려 사항

AWS 암호 관리

AWS 보안 및 인시던트 대응의 자동화

위협 탐지 및 민감한 데이터 모니터링

과정 내용은 AWS Global Training Program 기준으로 국가 및 언어에 따라 내용이 조금씩 다를 수 있습니다.

Data Warehousing on AWS

AWS 기반 데이터 웨어 하우징

다른 AWS 서비스를 사용하여 데이터 웨어하우스용 데이터를 수집, 저장 및 준비하는
방법을 보여줍니다.

과정소개

AWS 기반 데이터 웨어하우징 과정에서는 AWS의 페타바이트 규모 데이터 웨어하우스인 Amazon Redshift를 사용하여 클라우드 기반 데이터 웨어하우징을 설계하기 위한 개념, 전략 및 모범 사례를 소개합니다. 본 과정에서는 Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis, Amazon S3 같은 다른 AWS 서비스를 사용하여 데이터 웨어하우스를 위한 데이터를 수집, 저장, 준비하는 방법을 보여줍니다. 또한, 본 과정은 Amazon QuickSight를 사용하여 데이터에 대한 분석을 수행하는 방법도 보여줍니다.

과정 목표

  • 데이터 웨어하우징의 핵심 개념을 논의
  • 데이터 웨어하우징과 빅 데이터 솔루션 간의 교차를 논의
  • Amazon Redshift 클러스터를 시작하고 구성 요소, 기능을 사용해 클라우드에서 데이터 웨어하우스를 구현
  • 다른 AWS 데이터 및 분석 서비스(예: Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis, Amazon S3)를 사용하여 데이터 웨어하우징 솔루션에 기여
  • 데이터 웨어하우스 설계의 접근 방식과 방법을 평가
  • 데이터 원본을 식별하고 데이터 액세스를 위한 요구 사항을 확인
  • 데이터 웨어하우스를 설계
  • COPY, UNLOAD, VACUUM 같은 중요한 명령을 사용해 데이터 웨어하우스의 데이터를 관리
  • 성능 문제를 식별하고, 쿼리를 최적화하고, 성능 개선을 위해 데이터베이스를 튜닝
  • Amazon Redshift Spectrum 을 사용하여 Amazon S3 버킷의 데이터를 직접 분석
  • Amazon Redshift 데이터베이스 감사, Amazon CloudWatch, Amazon CloudTrail, Amazon Simple Notification Service (SNS) 같은 기능 및 서비스를 사용하여 데이터 웨어하우스를 모니터링하고 감사
  • Amazon QuickSight 를 사용하여 데이터 웨어하우스에 대한 데이터 분석 및 시각화 작업을 수행

교육대상

  • 데이터베이스 아키텍트
  • 데이터베이스 관리자
  • 데이터베이스 개발자
  • 데이터 분석가 및 과학자

사전조건

  • AWS 기술 에센셜 과정 수강(또는 이와 동등한 AWS 경험 보유)
  • 관계형 데이터베이스 및 데이터베이스 설계 개념에 대한 지식

교육 진행 방식

  • 강의 및 실습 교육 (다양한 실습을 통해 새로운 기술을 테스트하고 지식을 실무 환경에 적용해 봅니다.)

과정 개요

AWS 기반 데이터웨어하우징 과정 개요
Day 1 Day 2 Day 3

과정 소개

데이터 웨어하우징 소개

Amazon Redshift 소개

Amazon Redshift 구성 요소 및 리소스 이해

Amazon Redshift 클러스터 시작

데이터 웨어하우징 접근 방식 선택

데이터 원본 및 요구 사항 식별

데이터 웨어하우스 설계

데이터 웨어하우스에 데이터 로드

쿼리 최적화 및 성능 튜닝

데이터 웨어하우스 모니터링 및 감사

데이터 웨어하우스 유지 관리

데이터 분석 및 시각화

과정 내용은 AWS Global Training Program 기준으로 국가 및 언어에 따라 내용이 조금씩 다를 수 있습니다.