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AWS 교육과정 소개

Supertrack은 Amazon Web Services의
클라우드 컴퓨팅을 이해하기 위한 기초 과정부터 솔루션 아키텍트, 개발, 운영 등
업무에 따른 체계적인 교육을 단계적으로 제공합니다.

Amazon Web Services Learning Path

Amazon
Web Services
Learning Path
솔루션스 아키텍트 개발자 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

AWS 비즈니스 에센셜(AWS Business Essential)

과정 소개

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

교육 대상

IT 비즈니스 리더 및 전문가

AWS를 처음 사용하는 개인

사전 조건

IT 인프라 개념에 대한 실무 지식

기본 재무 개념에 대한 지식

기본 IT 보안 개념에 대한 지식

교육 진행 방식

강의 및 그룹 토론

기간

1일

과정 개요

클라우드 시작하기

AWS를 활용하여 경쟁 우위 달성

클라우드 경제학

보안 및 규정 준수

클라우드로 마이그레이션

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

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AWS 기술 에센셜(AWS Technical Essential)

과정 소개

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

교육 대상

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

Session 1
AWS 소개 및 역사 안내
Session 2
AWS 스토리지 및
콘텐츠 전송
Session 3
컴퓨팅 서비스 및
네트워킹
Session 4
AWS 관리형 서비스 및
데이터베이스
Session 5
배포 및 관리

AWS Management Console 탐색

AWS 글로벌 인프라 파악

AWS가 제공하는 보안 관련 기능 설명

주요 AWS 스토리지 옵션
식별

Amazon EBS 설명

Amazon S3 버킷 생성 및
관련 객체 관리

다양한 AWS 컴퓨팅 및
네트워킹 옵션 습득

Virtual Private Cloud(VPC) 설명

EC2 인스턴스 생성

EBS 사용 방법 확인

DynamoDB 설명

RDS의 주요 특징 확인

RDS 드라이브 애플리케이션 실행

AWS CloudFormation에 대해 습득

Amazon CloudWatch
메트릭 및 경보 설명

Amazon Identity and Access Management(IAM) 설명

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

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AWS 기반 아키텍쳐 설계(Architecting on AWS)

과정 소개

AWS 기반 아키텍처 설계 과정에서는 AWS 기반 IT 인프라 구축에 대한 기본 지식을 다룹니다.이 과정은 솔루션스 아키텍트를 대상으로 하며, AWS 서비스와 이러한 서비스가 클라우드 기반 솔루션에 어떻게 부합되는지에 대한 이해를 기반으로 AWS 클라우드의 사용을 최적화하는 방법을 배울 수 있도록 설계되었습니다.이 과정에서는 수강생이 AWS에서 최적의 IT 솔루션을 설계하는 프로세스를 충분히 검토할 수 있도록 AWS 클라우드 모범 사례와 권장되는 설계 패턴을 중심으로 살펴봅니다.또한 AWS 고객이 어떻게 인프라를 설계하고 전략과 서비스를 구현했는지 보여주는 사례 연구를 다룹니다.

과정 목표

AWS 권장 아키텍처 원리 및 모범 사례를 기반으로 아키텍처 관련 의사 결정을 내리는 방법

AWS 서비스를 활용하여 확장성, 안정성 및 고가용성을 갖춘 인프라를 구축하는 방법

AWS 관리형 서비스를 활용하여 인프라의 유연성과 복원력을 강화하는 방법

성능을 향상하고 비용을 절감할 수 있도록 AWS 기반 인프라를 좀 더 효율적으로 만드는 방법

잘 설계된 프레임워크를 사용하여 AWS 솔루션으로 아키텍처를 개선하는 방법

교육 대상

솔루션스 아키텍트

솔루션 디자인 엔지니어

사전 조건

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

Day 1 Day 2 Day 3

주요 AWS 지식 확인

환경 설계

고가용성의 환경 구축

기존 애플리케이션을 AWS로 이전

이벤트 중심의 확장

인프라 자동화 및 결합 해제

규모에 따른 스토리지 설계

AWS에 새로운 웹 애플리케이션 호스팅

잘 설계된 프레임워크의 핵심 요소 4가지

재해 복구 및 장애 조치 전략

환경 문제 해결

대규모 설계 패턴 및 사례 연구

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

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AWS 기반 개발(Developing on AWS)

과정 소개

AWS 기반 개발은 개발자가 AWS SDK를 사용하여 안전하고 확장 가능한 클라우드 애플리케이션을 개발하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.이 과정에서는 코드를 사용해 AWS와 상호 작용하는 방법에 대한 심층적인 지식을 제공하고 주요 개념, 모범 사례 및 문제 해결 팁을 다룹니다.

과정 목표

Java, C#/.Net, Python, and JavaScript용 AWS SDK 및 개발자 자격 증명을 설정

AWS SDK를 사용하여 AWS 서비스와 상호 작용하고 솔루션을 개발

Amazon Simple Storage Service(S3)와 Amazon DynamoDB를 데이터 스토어로 사용

Amazon Kinesis, AWS Lambda, Amazon Simple Queue Service(SQS), Amazon Simple Notification Service(SNS) 및
Amazon Simple Workflow Service(Amazon SWF)를 사용하여 애플리케이션과 데이터를 통합

AWS Identity and Access Management(IAM) 사용하여 서비스 인증

웹 자격 증명 프레임워크 및 Amazon Cognito를 사용하여 사용자 인증

Amazon ElastiCache 및 Amazon CloudFront를 사용하여 애플리케이션 확장성을 개선

AWS Elastic Beanstalk 및 AWS CloudFormation을 사용하여 애플리케이션 배포

교육 대상

중급 수준 소프트웨어 개발자

필수 조건

AWS 서비스에 익숙

Java, C#/.Net 또는 Python에 대한 실무 지식

교육 진행 방식

강의 및 실습 교육

기간

3일

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

이벤트 사용

Amazon Kinesis 스트림으로 이벤트 중심 솔루션 개발

Amazon SWF, Amazon SQS 및 Amazon SNS로 이벤트 중심 솔루션 개발

AWS Lambda로 이벤트 중심 솔루션 개발

안전한 애플리케이션 개발

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.

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AWS 기반 시스템 운영(Systems Operations on AWS)

과정 소개

AWS 기반 시스템 운영은 시스템 관리자 또는 개발 운영 담당자(DevOps)가 AWS 플랫폼에 자동화 및반복 사용할 수 있는 네트워크 및 시스템 배포를만드는 방법을 학습할 수 있도록 설계되었습니다.이 과정은 구성 및 배포와 관련된 AWS 고유 기능 및 도구뿐 아니라 시스템을 구성하고 배포하기 위해업계에서 사용하는 일반적인 기술을 다룹니다.

과정 목표

Amazon Virtual Private Cloud(VPC), Amazon Elastic Compute Cloud(EC2), Elastic Load Balancing,Auto Scaling 등 표준 AWS 인프라 기능을 명령줄에서 사용합니다.

AWS CloudFormation 및 기타 자동화 기술을 사용해 자동화 및 반복 가능한 방식으로 배포할 수 있는AWS 리소스 스택을 생성합니다.

AWS Management Console을 사용해 Amazon VPC에서 작동하는 가상 프라이빗 네트워크를완전히 새로 구축합니다.

명령줄 호출을 통해 Amazon EC2 인스턴스를 배포하고 인스턴스에서 가장 흔히 발생하는 문제를 해결합니다.

Amazon EC2 인스턴스와 기타 AWS 서비스의 상태를 모니터링합니다.

사용자 자격 증명, AWS 권한, 클라우드에서의 보안을 관리합니다.

Amazon CloudWatch, 태그 지정, Trusted Advisor 등의 도구를 사용하여 AWS 계정의 리소스 사용을 관리합니다.

재사용 가능한 Amazon EC2 인스턴스를 생성하는 최적의 전략을 선정하고 구현합니다.

로드 밸런서 뒤에서 시작되는 Amazon EC2 인스턴스 세트를 구성하고 수요에 따라 시스템을 확장 및 축소합니다.

기본 AWS CloudFormation 스택 정의를 편집하고 관련 문제를 해결합니다.

교육 대상

시스템 관리자

소프트웨어 개발자 특히, 개발 운영(DevOps) 담당자

사전 조건

AWS 에센셜 과정 수강

소프트웨어 개발 또는 시스템 관리와 관련된 배경 지식

명령줄을 통해 운영 체제를 관리한 경험 (Linux 환경에서 셸 스크립팅 사용, Windows 환경에서 cmd 또는 PowerShell 사용)

네트워킹 프로토콜에 대한 기본 지식(TCP/IP, HTTP)

교육 진행 방식

강의 및 실습 교육

기간

3일

과정 개요

Day 1 Day 2 Day 3

AWS 기반 시스템 운영 개요

클라우드상의 네트워킹

클라우드상의 컴퓨팅

클라우드상의 스토리지 및 보관

클라우드상의 모니터링

클라우드상의 리소스 사용 관리

클라우드상의 구성 관리

클라우드에 확장 가능한 배포 생성

자동화하고 반복 사용할 수 있는 배포 생성

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

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AWS 기반 고급 아키텍쳐 설계(Advanced Architecting on AWS)

과정 소개

AWS 기반 고급 아키텍처 설계는 AWS 플랫폼에서 확장 가능하고 탄력적인 애플리케이션을 설계한 경험이 있는 개인을 대상으로 합니다.AWS 기반 아키텍처 설계에서 소개된 개념을 기반으로 이 과정에서는 AWS 기반의 데이터 서비스, 거버넌스 및 보안을 통합하는 복잡한 솔루션을 구축하는 방법에 대해 설명합니다.이 과정에서는 하이브리드 아키텍처를 지원하는 AWS Direct Connect 및 AWS Storage Gateway를 비롯한 더욱 전문적인 AWS 서비스를 소개합니다.또한, AWS에서 확장 가능하고 탄력적이며 안전한 고가용성 애플리케이션을 구축하기 위한 모범 사례 설계에 대해서도 다룹니다.

과정 목표

AWS Well-Architected Framework 적용

조직의 여러 AWS 계정 관리

온프레미스 데이터 센터를 AWS 클라우드에 연결

다중 리전 VPC 연결이 결제에 미치는 영향에 대해 논의

대량의 데이터를 온프레미스 데이터 센터에서 AWS로 이동

AWS 클라우드용 대규모 데이터 스토어를 설계

대규모 웹 사이트 조정을 위해 다양한 아키텍처 설계 이해

DDoS 공격으로부터 인프라를 보호

암호화를 통해 AWS에 보관된 데이터를 보호

저장 데이터 및 전송 데이터의 보호를 위한 설계

솔루션 성능 개선

가장 적합한 AWS 배포 메커니즘 선택

교육 대상

AWS 서비스에 익숙한 숙련된 IT 전문가

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

Day 1 Day 2 Day 3

클라우드 모범 사례 및 AWS Well-Architected Framework를 위한 아키텍처 설계 검토

AWS 계정 전략

고급 네트워킹 아키텍처

AWS 기반 배포 관리

대규모 데이터 스토어 설계

AWS로 대규모 데이터 스토어 이전

빅 데이터 아키텍처

대규모 애플리케이션 설계

아키텍처에 복원력 구현

AWS에서의 데이터 암호화 및 키 관리

AWS 기반 데이터 보안

성능을 고려한 설계

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

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AWS 기반 데브옵스 엔지니어링(DevOps Engineering on AWS)

과정 소개

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

과정 목표

개발 운영 방법론의 근본이 되는 주요 개념 및 사례의 사용

1개 이상의 개발 운영 개발 프로젝트를 지원하는 인프라를 AWS에서 설계 및 구현

AWS CloudFormation 및 AWS OpsWorks를 사용하여 소프트웨어 개발 프로젝트를 위한 개발, 실험 및 운영 환경을 만드는 데 필요한 인프라 배포

AWS CodeCommit을 사용하고 AWS에서 지속적 통합 환경을 사용하기 위한 광범위한 옵션을 이해

AWS CodePipeline을 사용하여 AWS에서 지속적 통합 및 전달 파이프라인을 설계하고 구현

블루/그린 배포 및 A/B 테스트와 AWS 기술을 사용해 몇 가지 일반적인 지속적 배포 사용 사례를 구현

AWS(AWS CodeDeploy, AWS Opsworks, AWS Elastic Beanstalk, Amazon EC2 Container Service, Amazon EC2 Container Registry 등)에서 제공되는 광범위한 애플리케이션 배포 기술을 구분하고 주어진 시나리오에 가장 적합한 기술을 결정

AWS에서 제공하는 애플리케이션을 세부적으로 튜닝하여 성능을 높이고 AWS 도구 및 기술을 사용하여 애플리케이션 및 환경에서 잠재적인 문제를 모니터링

교육 대상

시스템 관리자

소프트웨어 개발자

사전 조건

AWS 기반 시스템 운영 과정 수강

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

Day 1 Day 2 Day 3

개발 운영이란 무엇입니까?

인프라를 나타내는 코드 1부: 설계 및 보안

인프라를 나타내는 코드 2부: CloudFormation 및 구성 관리

클라우드상의 지속적인 통합

AWS 기반 지속적인 배포

AWS 기반 애플리케이션 배포 1부

AWS 기반 애플리케이션 배포 2부

AWS 기반 지속적 통합 및 전달 파이프라인

배포 성능 튜닝

인프라 관리 및 자동화

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

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AWS 기반 빅 데이터(Big Data on AWS)

과정 소개

AWS 기반 빅 데이터는 Amazon Elastic MapReduce(EMR), Amazon Redshift, Amazon Kinesis 및 나머지 AWS 빅 데이터 플랫폼 등의 클라우드 기반 빅 데이터 솔루션을 소개합니다.이 과정에서는 Amazon EMR에서 Hive 및 Hue와 같은 하둡 도구의 다양한 에코시스템을 사용해 데이터를 처리하는 방법을 보여줍니다.또한, 빅 데이터 환경을 생성하고, Amazon DynamoDB, Amazon Redshift 및 Amazon Kinesis로 작업하며, 모범 사례를 활용해 효율적인 비용으로 안전한 빅 데이터 환경을 설계하는 방법을 배웁니다.

과정 목표

빅 데이터 에코시스템 안에 AWS 솔루션 설치

Amazon EMR의 컨텍스트에서 Apache 하둡 사용

Amazon EMR 클러스터의 구성 요소 파악

Amazon EMR 클러스터 시작 및 구성

Hive, Pig, 스트리밍을 비롯해 Amazon EMR에 사용 가능한 일반적인 프로그래밍 프레임워크 사용

Hue를 사용해 Amazon EMR의 사용 편이성을 개선

Amazon EMR에서 Spark를 통해 인 메모리 분석 사용

적절한 AWS 데이터 스토리지 옵션 선택

실시간 빅 데이터 처리를 위해 Amazon Kinesis를 사용하는 이점 파악

Amazon Redshift를 사용해 데이터를 효과적으로 저장 및 분석

빅 데이터 솔루션의 비용과 보안을 이해하고 관리

데이터 수집, 전송, 압축 옵션 파악

임시 쿼리 분석에 Amazon Athena 활용

Amazon QuickSight로 데이터와 쿼리를 표시하기 위해 시각화 소프트웨어 사용

AWS Data Pipeline을 사용하여 빅 데이터 워크플로 오케스트레이션

교육 대상

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 Hadoop, MapReduce, HDFS 및 SQL/NoSQL 쿼리 작업을 비롯한 빅 데이터 기술에 대한 기본적인 지식 보유

빅 데이터 기술 원리 웹 기반 교육(상세보기)을 이수했거나 동등 수준의 경험을 보유

핵심 AWS 서비스 및 퍼블릭 클라우드 구현에 대한 실무 지식 보유

수강생은 AWS 기술 에센셜 과정을 이수했거나 동등 수준의 경험을 보유

데이터 웨어하우징, 관계형 데이터베이스 시스템, 데이터베이스 설계에 대한 기본 지식 보유

교육 진행 방식

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

기간

3일

과정 개요

Day 1 Day 2 Day 3

빅 데이터 개요

빅 데이터 수집 및 전송

빅 데이터 스트리밍 및 Amazon Kinesis

실습 1: Amazon Kinesis를 사용하여 Apache 서버 로그 데이터를 스트림 및 분석

빅 데이터 스토리지 솔루션

빅 데이터 처리 및 분석

실습 2: Amazon Athena를 사용하여 Amazon S3의 로그 데이터 쿼리

Apache 하둡 및 Amazon EMR

실습 3: Amazon DynamoDB에 데이터 저장 및 쿼리

Amazon EMR 사용

하둡 프로그래밍 프레임워크

실습 4: Amazon EMR에서 Hive를 사용하여 서버 로그 처리

Amazon EMR의 웹 인터페이스

실습 5: Amazon EMR에서 Hue를 사용하여 Pig 스크립트 실행

Amazon EMR 기반 Apache Spark

실습 6: Amazon EMR에서 Spark를 사용하여 NY 택시 데이터 처리

Amazon Redshift 및 빅 데이터

빅 데이터 시각화 및 오케스트레이션

실습 7: TIBCO Spotfire를 사용하여 데이터 시각화

빅 데이터 비용 관리

Amazon 배포 보안

빅 데이터 설계 패턴

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

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AWS 기반 보안 운영 (Security Operation on AWS)

과정 소개

AWS 기반 보안 운영 과정에서는 AWS 클라우드에서 규정을 준수하고 보안을 유지하도록 AWS 보안 서비스를 효율적으로 사용하는 방법을알려드립니다. 이 과정은 클라우드의 데이터 및 시스템 보안을 강화하도록 구현할 수 있는 AWS 추천 보안 모범 사례를 위주로 진행됩니다.이 과정에서는 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹, 데이터베이스 서비스 등과 같은 AWS 주요 서비스의 보안 기능을 설명합니다.또한, 일반적인 보안 제어 목표 및 규제 준수 표준을 다루고 전 세계적으로 서로 다른 영역에서 AWS상에 규제 워크로드를 실행하는 사용 사례를살펴봅니다. 자동화 및 지속적 모니터링을 위한 AWS 서비스와 도구를 활용하여 보안 운영 수준을 한 단계 업그레이드하는 방법도 배우게 됩니다.

과정 목표

AWS 보안 책임 공유 모델을 이해 및 활용

AWS 클라우드에서 사용자 자격 증명 및 액세스 관리

AWS Identity and Access Management, Amazon Virtual Private Cloud, AWS Config,
AWS CloudTrail, AWS Key Management Service, AWS CloudHSM, AWS Trusted Advisor 등과 같은 AWS 보안 서비스 사용

AWS 클라우드에서 리소스에 대한 더 나은 보안 제어를 구현

보안 측면에서 AWS 리소스를 관리 및 감사

AWS 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 및 데이터베이스 서비스의 액세스와 사용을 모니터링 및 로깅

AWS 규정 준수 책임 공유 모델을 이해 및 활용

AWS에서 보안 운영을 자동화, 모니터링 및 관리하는 데 도움이 되는 AWS 서비스 및 도구 파악

AWS 클라우드에서 보안 인시던트 관리를 수행

교육 대상

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 과정 수강 자세히 보기

거버넌스, 위험 및 규제 준수 규정 및 제어 목표 관련 경험

IT 보안 사례에 대한 실무 지식

IT 인프라 개념에 대한 실무 지식

클라우드 컴퓨팅 개념 이해

교육 진행 방식

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

기간

3일

과정 개요

Day 1 Day 2 Day 3

클라우드 보안 소개

클라우드 인식 거버넌스 및 규정 준수

Identity and Access Management

실습 1: AWS IAM 사용

AWS Infrastructure Services 보안 - Part 1

실습 2 - 가상 사설 클라우드(VPC) 생성

AWS Infrastructure Services 보안 - Part 2

AWS 컨테이너 서비스 보안 - Part 1

AWS 컨테이너 서비스 보안 - Part 2

실습 3: RDS 보안 그룹 사용

AWS 추상화 서비스 보안

실습 4: Amazon S3 버킷 보안

AWS 보안 서비스 사용 - Part 1

실습 5: 로그 캡처

AWS 보안 제품 사용 - Part 2

실습 6: AWS Config 사용

실습 7: AWS Service Catalog 사용

AWS 클라우드에서의 데이터 보안

AWS에서 규정에 따른 워크로드 빌드 - 사례 연구

클라우드에서 보안 인시던트 관리

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

top강의일정보기

AWS 기반 데이터웨어하우징 (Data Warehousing on AWS)

과정 소개

AWS 기반 데이터 웨어하우징 과정에서는 AWS의 페타바이트 규모의 데이터 웨어하우스인 Amazon Redshift를 사용하여 클라우드 기반 데이터 웨어하우징 솔루션을 설계하기 위한 개념, 전략 및 모범 사례를 소개합니다. 이 과정에서는 Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose, AmazonS3와 같은 다른 AWS 서비스를 사용하여 데이터 웨어하우스용 데이터를 수집, 저장 및 준비하는 방법을 보여줍니다.
또한, 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 데이터 분석을 수행하는 방법도 보여줍니다.

과정 목표

데이터 웨어하우징의 핵심 개념을 설명합니다.

Amazon Redshift와 다른 빅 데이터 시스템 갂의 관계를 평가합니다.

데이터 웨어하우징 워크로드에 대한 사용 사례를 평가하고, 데이터 웨어하우징 솔루션의 일부로 구현한 AWS 데이터 및 분석 서비스를 설명하는
사례연구를 검토합니다.

데이터 요건에 맞는 적합한 Amazon Redshift 노드 유형 및 크기를 선택합니다.

암호화, IAM 권한, 데이터베이스 권한 등과 같이 Amazon Redshift와 관련된 보안 기능을 설명합니다.

Amazon Redshift 클러스터를 시작하고 구성 요소와 기능을 사용하여 클라우드에서 데이터 웨어하우스를 구현합니다.

Amazon DynamoDB, Amazon EMR, Amazon Kinesis Firehose, Amazon S3 등과 같은 다른 AWS 데이터 및 분석 서비스를 사용하여 데이터
웨어하우징솔루션을 지원합니다.

데이터 웨어하우징 설계에 사용되는 접근 방식과 방법론을 평가합니다.

데이터 소스를 파악하고 데이터 웨어하우스 설계에 영향을 주는 요구 사항을 평가합니다.

압축, 데이터 배포 및 정렬 방법을 효과적으로 사용하도록 데이터 웨어하우스를 설계합니다.

데이터를 로드 및 언로드하고 데이터 유지 관리 작업을 수행합니다.

쿼리를 작성하고 쿼리 계획을 평가하여 쿼리 성능을 최적화합니다.

리소스(메모리 등)를 쿼리 대기열에 할당하도록 데이터베이스를 구성하고, 처리 성능 개선을 위해 특정 유형의 쿼리를 구성된 쿼리 대기열로 라우팅하도록 조건을 정의합니다.

Amazon Redshift 데이터베이스 감사 로깅, Amazon CloudTrail, Amazon CloudWatch, Amazon Simple Notification Service(SNS) 등의 기능과
서비스를사용하여 데이터 웨어하우스의 활동을 감사 및 모니터링하고 이벤트 알림을 수신합니다.

Amazon Redshift 클러스터의 크기 조정, 스냅샷을 사용하여 클러스터 백업 및 복원 등 운영 작업에 대비합니다.

비즈니스 인텔리전스(BI) 애플리케이션을 사용하여 데이터 분석과 데이터의 시각화 작업을 수행합니다.

교육 대상

데이터베이스 아키텍트

데이터베이스 관리자

데이터베이스 개발자

데이터 분석가 및 과학자

사전 조건

사전 이수 과정: AWS 기술 에센셜  자세히 보기

관계형 데이터베이스와 데이터베이스 설계 개념 이해

교육 진행 방식

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

기간

3일

과정 개요

Day 1 Day 2 Day 3

과정 소개

데이터 웨어하우징 소개

Amazon Redshift 입문

Amazon Redshift 구성 요소 및 리소스 이해

Amazon Redshift 클러스터 시작

데이터 웨어하우징 접근 방식 검토

데이터 소스 및 요구 사항 파악

데이터 웨어하우스 설계

데이터 웨어하우스로 데이터 로드

쿼리 작성 및 성능 튜닝

데이터 웨어하우스 유지 관리

데이터 분석 및 시각화

과정 요약

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

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