¹Ù·Î°¡±â ¸Þ´º


½´ÆÛÆ®·¢ÀÇ ±³À° °úÁ¤°ú ÀÏÁ¤ ±×¸®°í Àå¼Ò¸¦
¾Æ·¡ ÀÏÁ¤¿¡¼­ È®ÀÎÇÏ½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

°úÁ¤¸íÀ» Ŭ¸¯ÇϽøé ÇØ´ç °úÁ¤¿¡ ´ëÇÑ ¼Ò°³¸¦ º¸½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

[ÀÏÁ¤Ãë¼Ò/APN ÆÄÆ®³Ê»ç Ưº° °øÀα³À°] AWS ±â¹Ý ºò µ¥ÀÌÅÍ(Big Data on AWS)
¼ö°­·á 715,000¿ø (VAT Æ÷ÇÔ)
±³À° ÀÏÀÚ 2021-05-12
±³À° Àå¼Ò ½Ç½Ã°£ ¿Â¶óÀÎ ÁøÇà(V-ILT)
±³À° ±â°£ 3ÀÏ
±³À° ±â°£ »ó¼¼ 2021-05-12~2021-05-14
±³À° ½Ã°£ 09:30~17:30
¼ö°­°¡´ÉÀοø 0 ¸í ³²¾Ò½À´Ï´Ù.
½ºÅ©·¦Çϱâ
 

¡Ø AWSÀÇ APN ÆÄÆ®³Ê»ç¸¦ À§ÇÑ Àü¿ë ±³À°½Åû ÆäÀÌÁöÀÔ´Ï´Ù.

¡Ø º» ÇÁ·Î±×·¥Àº ½Åû Á¢¼ö ÈÄ, Amazon Web Services ÄÚ¸®¾Æ¿¡¼­ Âü¿© ´ë»óÀÚ È®ÀÎ ÈÄ ½ÅûÀÌ ¿Ï·áµË´Ï´Ù.

(ÇØ´çÀÌ ¾È µÇ´Â °æ¿ì ¼ö°­ÀÌ ºÒ°¡ÇÏ¸ç ½Åû ¹× °áÁ¦ ³»¿ªÀº Ãë¼ÒµÊÀ» ¾È³»µå¸³´Ï´Ù.) 


AWS ±â¹Ý ºò µ¥ÀÌÅÍ (Big Data on AWS)

°úÁ¤ ¼Ò°³

AWS ±â¹Ý ºò µ¥ÀÌÅÍ °úÁ¤¿¡¼­´Â Amazon Elastic MapReduce(EMR), Amazon Redshift, Amazon Kinesis¿Í °°Àº Ŭ¶ó¿ìµå ±â¹Ý ºò µ¥ÀÌÅÍ ¼Ö·ç¼Ç ¹× ³ª¸ÓÁö AWS ºò µ¥ÀÌÅÍ Ç÷§ÆûÀ» ¼Ò°³ÇÕ´Ï´Ù. ÀÌ °úÁ¤¿¡¼­´Â Amazon EMR¿¡¼­ Hive ¹× Hue °°Àº ÇÏµÓ µµ±¸ÀÇ ´Ù¾çÇÑ ¿¡ÄڽýºÅÛÀ» »ç¿ëÇØ µ¥ÀÌÅ͸¦ ó¸®ÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» º¸¿©ÁÝ´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ, ºò µ¥ÀÌÅÍ È¯°æÀ» »ý¼ºÇÏ°í Amazon DynamoDB, Amazon Redshift, Amazon QuickSight, Amazon Athena ¹× Amazon Kinesis·Î ÀÛ¾÷ÇÏ°í ¸ð¹ü »ç·Ê¸¦ È°¿ëÇØ ºñ¿ë È¿°úÀûÀÌ¸ç ¾ÈÀüÇÑ ºò µ¥ÀÌÅÍ È¯°æÀ» ¼³°èÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ¾Ë·ÁÁÝ´Ï´Ù.

 

°úÁ¤ ¸ñÇ¥

ºò µ¥ÀÌÅÍ ¿¡ÄڽýºÅÛ¿¡¼­ÀÇ AWS ¼Ö·ç¼Ç ÀûÇÕÈ­

Amazon EMR ȯ°æ¿¡¼­ÀÇ Apache ÇÏµÓ È°¿ë

Amazon EMR Ŭ·¯½ºÅÍÀÇ ±¸¼º ¿ä¼Ò ½Äº°

Amazon EMR Ŭ·¯½ºÅÍ ½ÃÀÛ ¹× ±¸¼º

Hive, Pig, ½ºÆ®¸®¹ÖÀ» ºñ·ÔÇØ Amazon EMR¿¡ »ç¿ë °¡´ÉÇÑ ÀϹÝÀûÀÎ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© »ç¿ë

Hue¸¦ È°¿ëÇÑ Amazon EMRÀÇ »ç¿ë ÆíÀǼº °³¼±

Amazon EMR ±â¹Ý Spark¸¦ ÅëÇÑ Àθ޸𸮠ºÐ¼® »ç¿ë

ÀûÀýÇÑ AWS µ¥ÀÌÅÍ ½ºÅ丮Áö ¿É¼Ç ¼±ÅÃ

Amazon Kinesis¸¦ »ç¿ëÇÑ Áؽǽ𣠺ò µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®ÀÇ ÀÌÁ¡ ÆľÇ

µ¥ÀÌÅÍÀÇ È¿À²Àû ÀúÀå°ú ºÐ¼®¿¡ Amazon Redshift È°¿ë

ºò µ¥ÀÌÅÍ ¼Ö·ç¼ÇÀ» À§ÇÑ ºñ¿ë ¹× º¸¾È ÀÌÇØ¿Í °ü¸®

µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý, Àü¼Û ¹× ¾ÐÃà ¿É¼Ç ½Äº°

Amazon Athena¸¦ È°¿ëÇÑ Àӽà Äõ¸® ºÐ¼® ¼öÇà

AWS Glue¸¦ È°¿ëÇÏ¿© ETL ¿öÅ©·Îµå ÀÚµ¿È­

½Ã°¢È­ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î¸¦ »ç¿ëÇÏ¿© Amazon QuickSight¸¦ »ç¿ëÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ ¹× Äõ¸® ¼³¸í

AWS Data PipelineÀ» »ç¿ëÇÏ¿© ºò µ¥ÀÌÅÍ ¿öÅ©Ç÷ΠÁ¶À²

 

±³À° ´ë»ó

¼Ö·ç¼Ç½º ¾ÆÅ°ÅØÆ® ¹× ½Ã½ºÅÛ ¿î¿µ °ü¸®ÀÚ¿Í °°ÀÌ ºò µ¥ÀÌÅÍ ¼Ö·ç¼ÇÀÇ ¼³°è ¹× ±¸Çö¿¡ Ã¥ÀÓÀÌ ÀÖ´Â °³ÀÎ

AWS¸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î ÇÑ ºò µ¥ÀÌÅÍ ¼Ö·ç¼Ç¿¡ °ü½ÉÀÌ ÀÖ´Â µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀÚ ¹× µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°¡

»çÀü Á¶°Ç

Apache ÇϵÓ, HDFS ¹× SQL/NoSQLÀ» ºñ·ÔÇÑ ºò µ¥ÀÌÅÍ ±â¼ú¿¡ ´ëÇÑ ±âº» Áö½Ä

ºò µ¥ÀÌÅÍ ±â¼ú ±âÃÊ À¥ ±â¹Ý ±³À°À» À̼öÇ߰ųª µ¿µî ¼öÁØÀÇ °æÇèÀ» º¸À¯ÇÏ°í ÀÖ¾î¾ß ÇÔ

ÇÙ½É AWS ¼­ºñ½º ¹× ÆÛºí¸¯ Ŭ¶ó¿ìµå ±¸Çö¿¡ ´ëÇÑ ½Ç¹« Áö½Ä

¼ö°­»ýÀº AWS ¿¡¼¾¼È °úÁ¤À» À̼öÇ߰ųª µ¿µî ¼öÁØÀÇ °æÇèÀ» º¸À¯ÇÏ°í ÀÖ¾î¾ß ÇÔ

µ¥ÀÌÅÍ ¿þ¾îÇÏ¿ì¡, °ü°èÇü µ¥ÀÌÅͺ£À̽º ½Ã½ºÅÛ ¹× µ¥ÀÌÅͺ£À̽º ¼³°è¿¡ ´ëÇÑ ±âº» ÀÌÇØ

 

±³À° ÁøÇà ¹æ½Ä

°­ÀÇ ¹× ½Ç½À ±³À° (´Ù¾çÇÑ ½Ç½ÀÀ» ÅëÇØ »õ·Î¿î ±â¼úÀ» Å×½ºÆ®ÇÏ°í Áö½ÄÀ» ½Ç¹« ȯ°æ¿¡ Àû¿ëÇØ º¾´Ï´Ù.)

Áغñ¹°

Wi-Fi °¡´ÉÇÑ °³ÀÎ ³ëÆ®ºÏ ÄÄÇ»ÅÍ (ÅÂºí¸´ PC ºÒ°¡)

Áö¿ø ºê¶ó¿ìÀú : Å©·Ò, ÆÄÀ̾îÆø½º

°³ÀÎ ¹æÈ­º®ÀÌ ¼³Á¤µÇ¾î ÀÖ´Â °æ¿ì ºñÈ°¼ºÈ­½ÃÅ°°Å³ª SSH(20), RDP(3389), HTTP/S(80,443) µîÀÇ Æ÷Æ®·Î Åë½ÅÀÌ °¡´ÉÇØ¾ß ÇÕ´Ï´Ù.

±â°£

3ÀÏ

°úÁ¤ °³¿ä

Day 1 Day 2 Day 3

ºò µ¥ÀÌÅÍ °³¿ä

¼öÁý

ºò µ¥ÀÌÅÍ ½ºÆ®¸®¹Ö ¹× Amazon Kinesis

Kinesis¸¦ »ç¿ëÇÏ¿© Apache ¼­¹ö ·Î±× ½ºÆ®¸®¹Ö ¹× ºÐ¼®

½ºÅ丮Áö ¼Ö·ç¼Ç

Amazon Athena¸¦ »ç¿ëÇÏ¿© ºò µ¥ÀÌÅÍ Äõ¸®

Amazon Athena¸¦ »ç¿ëÇÑ ·Î±× µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®

Apache ÇÏµÓ ¹× Amazon EMR ¼Ò°³

 

Amazon Elastic MapReduce »ç¿ë

DynamoDB ±â¹Ý µ¥ÀÌÅÍ ÀúÀå ¹× Äõ¸®

ÇÏµÓ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©

Amazon EMR¿¡¼­ Hive·Î ¼­¹ö ·Î±× ó¸®Çϱâ

Hue¸¦ ÅëÇØ Amazon EMR °æÇè °£¼ÒÈ­

Amazon EMRÀÇ Hue¿¡¼­ Pig ½ºÅ©¸³Æ® ½ÇÇàÇϱâ

Amazon EMR ±â¹Ý Spark

Amazon EMR¿¡¼­ Spark¸¦ »ç¿ëÇÏ¿© ´º¿å Åýà µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® 󸮠

AWS Glue¸¦ »ç¿ëÇÏ¿© ETL ¿öÅ©·Îµå ÀÚµ¿È­

Amazon Redshift ¹× ºò µ¥ÀÌÅÍ

ºò µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È­ ¹× Á¶Á¤

½Ã°¢È­

Amazon EMR ºñ¿ë °ü¸®

ºò µ¥ÀÌÅÍ ¼Ö·ç¼Ç º¸È£

ºò µ¥ÀÌÅÍ ¼³°è ÆÐÅÏ

°úÁ¤ ³»¿ëÀº AWS Global Training Program ±âÁØÀ¸·Î ±¹°¡ ¹× ¾ð¾î¿¡ µû¶ó ³»¿ëÀÌ Á¶±Ý¾¿ ´Ù¸¦ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.