과정소개

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

TOP교육일정보기

과정소개

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

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과정소개

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

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과정소개

과정 목표

• Java, C#/.NET, Python 및 JavaScript 용 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

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과정소개

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

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과정소개

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

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과정소개

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

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과정소개

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

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과정소개

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

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과정소개

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

TOP교육일정보기