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그림으로 이해하는 AWS 구조와 기술 AWS, 쉽고 재미있게 시작하자!
- 오가사와라 시게타카 저
- 박광수 역
- 길벗
- 2026년 04월 17일
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시/도
시/군/구
회원리뷰
ISBN: 9791140718610
456쪽
866g
152 x 225 (㎜)
지금 이책은
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- 주간 컴퓨터/IT: 627위
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책 소개
이 책은
읽는 것만으로 충분하다!
쉽고 빠르게 이해하는 AWS 개념과 서비스!
AWS는 웹 관련 기능뿐만 아니라 회사 시스템이나 머신러닝, 인프라와 관련된 기능까지 폭넓은 서비스를 제공하며, 단순한 임대 서버의 대용품을 넘어 시스템이나 인프라를 구축하는 데 꼭 필요한 서비스로 자리매김했다.
이 책은 클라우드와 네트워크의 기본 구조, 관리 콘솔 활용법 같은 기초 지식은 물론, 아마존EC2, S3, VPC, RDS 등 핵심 서비스의 환경 구조와 사용 절차, 요금을 일목요연하게 정리했다. 특히 이번 개정판은 아마존 Bedrock, 아마존 Q 등 생성형 AI와 데브옵스, 데이터 분석 서비스를 대폭 강화해 최신 트렌드를 반영했다. 또한 AWS 서비스가 확장된 만큼 이 책에서도 다루는 서비스를 100개 이상으로 늘렸다. 이에 일러스트 또한 226개를 수록해 사전지식이 없어도 기초부터 차근차근 배울 수 있도록 돕는다.
이 책을 덮을 때쯤이면 복잡했던 AWS의 전체 그림이 머릿속에 선명하게 그려질 것이다. 빠르게 변화하는 클라우드 세상, 이 책과 함께 가장 쉽고 재미있게 시작하기 바란다.
출판사 리뷰
저자 소개
테크니컬 라이터이면서 일러스트레이터이다. 시스템 개발을하면서 잡지와 서적 등에서 데이터베이스, 서버, 매니지먼트 관련해 글을 집필한다. 그림을 많이 활용해 쉽고 친절하게 설명하는 것으로 정평이 나 있다. 쌓아둔 책이 300권을 넘었지만, 줄어들 기미는 없다.
웹 사이트·https://www.mofukabur.com
역자 소개
박광수라는 이름보다 '아크몬드'라는 필명으로 알려진 블로거이다. 2004년부터 지금까지 최신 윈도우 정보를 꾸준히 나누고 있다. 지금까지 7회 마이크로소프트MVP(Windows부문)를 수상했다. Microsoft365, 애저 등 마이크로소프트의 최신 기술에 열광한다. 심리학에 관심이 많으며 현재 일본에서 개발자로 일하면서 딥러닝에 많은 관심을 두고 있다. 지은 책으로는 『진짜 쓰는 윈도우 11』(제이펍, 2023), 『윈도우 10 마스터북』(한빛미디어, 2016), 옮긴 책으로는 『처음 배우는 딥러닝 수학』, 『파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서』(이상 한빛미디어), 『그림으로 이해하는 챗GPT구조와 기술』(길벗,2025) 등이 있다.
목차
1장 아마존 웹 서비스 기초 지식
__1.1 아마존 웹 서비스란: 아마존이 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스
__1.1.1 아마존 웹 서비스란
__1.1.2 시스템 운영에 필요한 모든 서비스를 빌릴 수 있다
1.2 AWS의 매력: 세계 No.1 점유율을 자랑하는 클라우드
__1.2.1 클라우드 컴퓨팅의 매력
__1.2.2 AWS의 매력
__1.2.3 매력 ① 풍부한 서비스 종류와 자유로운 설계
__1.2.4 매력 ② laaS, PaaS, 서버리스 등 다양한 서비스 모델을 지원
__1.2.5 매력 ③ 인프라 구축 및 관리가 용이한 구조
__1.2.6 매력 ④ 운영 부담을 크게 줄여 주는 시스템
__1.2.7 매력 ⑤ 종량제이므로 사용한 만큼만 지불
__1.2.8 매력 ⑥ 한국어 및 원화 결제 지원
__1.2.9 매력 ⑦ 글로벌 확장과 중복화에 용이
__1.2.10 매력 ⑧ 보안 기준
1.3 AWS 서비스: 300가지가 넘는 서비스 제공
__1.3.1 300종 이상의 서비스 제공
__1.3.2 목적별로 다양한 서비스 제공
__1.3.3 AWS에서 제공하는 서비스
__1.3.4 기타 대표적인 서비스
1.4 AWS 비용: 초기 비용은 저렴하지만 운영 비용은 다소 높다
__1.4.1 사용한 만큼만 지불하는 종량제 요금
__1.4.2 사용량 기반 요금의 기본
__1.4.3 AWS 요금의 장점/단점
__1.4.4 요금을 확인할 수 있는 시스템
__1.4.5 손쉽게 시도할 수 있는 무료 이용 한도
1.5 AWS의 사용하기 쉬운 구조: 누구나 쉽게 서비스를 이용할 수 있다
__1.5.1 서비스를 조작하기 쉬운 구조
__1.5.2 보안 측면에서 안심할 수 있는 구조
1.6 AWS 도입 사례와 구성 예: 대기업 및 정부 기관에서도 다수 도입
__1.6.1 국내에서도 많은 기업이 도입하고 있다
__1.6.2 구성 사례 ① 소규모 블로그 사이트 예
__1.6.3 구성 사례 ② 중규모 전자상거래 사이트 예
__1.6.4 구성 사례 ③ 업무 시스템 예
__1.6.5 구성 사례 ④ 집계 시스템 예
__1.6.6 구성 사례 ⑤ 게임 사이트에서 온프레미스와 AWS를 함께 사용하는 예
1.7 AWS 도입 시 마음가짐: 간단하다고 해서 무엇이든 해도 되는 것은 아니다
__1.7.1 간단하다는 것과 해도 된다는 것은 다르다
__1.7.2 AWS 도입 전에 익혀야 할 지식
2장 AWS를 이해하기 위한 클라우드 환경의 구조
2.1 시스템 구축의 기초: AWS를 다루기 전에 알아야 할 것
__2.1.1 AWS를 다루기 전에 알아 두어야 할 시스템 구축의 기초
__2.1.2 업무 시스템의 구성
__2.1.3 네트워크란
__2.1.4 인프라를 마련한다는 것
2.2 서버란: 알고 있다고 생각했지만 설명하려면 막막한 서버의 기본 개념
__2.2.1 서버란
__2.2.2 서버는 한 컴퓨터 안에 여러 대가 함께 존재할 수 있다
__2.2.3 대표적인 서버와 특징
__2.2.4 서버용 OS란
2.3 서버 하드웨어: 서버의 하드웨어 구성
__2.3.1 서버의 하드웨어
__2.3.2 하드웨어 구성
2.4 클라우드와 온프레미스: 클라우드 컴퓨팅의 구조
__2.4.1 클라우드란
__2.4.2 클라우드 컴퓨팅 서비스란
__2.4.3 온프레미스와 임대
__2.4.4 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드
2.5 SaaS/PaaS/IaaS: 클라우드 서비스의 제공 형태
__2.5.1 SaaS/PaaS/IaaS란
__2.5.2 세 가지 서비스 형태의 특징
2.6 가상화와 분산 처리: 클라우드를 지탱하는 두 가지 핵심 기술
__2.6.1 가상화란
__2.6.2 가상화라고 해서 물리 장비가 사라지는 것은 아니다
__2.6.3 분산 처리와 복제089
__2.6.4 스케일링이란
__2.6.5 이중화와 백업
3장 AWS를 사용하기 위한 도구
3.1 AWS 사용 방법과 특징: AWS에 준비된 편리한 도구들
__3.1.1 AWS 시작하기
__3.1.2 AWS 사용 시 꼭 짚고 넘어갈 포인트
__3.1.3 포인트 ① 모든 것은 서비스의 조합: 마이크로서비스
__3.1.4 포인트 ② 매니지드 서비스에 맡길 수 있다
__3.1.5 포인트 ③ 사용자 관리: IAM을 통한 통합 관리
__3.1.6 포인트 ④ 계산해야 알 수 있는 종량제
3.2 AWS 도입 방법: 계정을 만들고 로그인하기만 하면 된다
__3.2.1 AWS 계정이란
__3.2.2 AWS Organizations란
__3.2.3 AWS에서의 계정과 사용자 관리 개념
3.3 관리 콘솔과 대시보드: 단순하고 직관적인 관리 도구
__3.3.1 관리 콘솔이란
__3.3.2 리전 선택
__3.3.3 대시보드란
__3.3.4 AWS Health Dashboard란
__3.3.5 글로벌 서비스란
3.4 매니지드 서비스와 클라우드 네이티브: AWS가 관리해 주는 서비스
__3.4.1 매니지드 서비스란
__3.4.2 클라우드 네이티브란
3.5 AWS IAM과 접근 권한: 접근 권한 설정
__3.5.1 AWS에서의 접근 관리
__3.5.2 IAM 사용자란
__3.5.3 IAM 역할과 IAM 그룹
__3.5.4 IAM 정책이란
3.6 AWS 요금 계산 방법: 종량제 요금 계산 방법
__3.6.1 대표적인 요금 체계
__3.6.2 AWS 요금 계산 방법
3.7 AWS Billing and Cost Management: AWS의 비용 관리
__3.7.1 AWS Billing and Cost Management란
__3.7.2 AWS Cost Explorer로 비용 확인하기
__3.7.3 예산에 맞춰 비용 관리하기
__3.7.4 비용과 사용 현황 확인하기
__3.7.5 비용 관리의 요령
3.8 Amazon Q와 AWS CLI: 사용자의 작업을 지원하는 AI와 커맨드
__3.8.1 Amazon Q란
__3.8.2 AWS CLI란
3.9 Amazon CloudWatch: Amazon EC2의 리소스 상태 모니터링
__3.9.1 Amazon CloudWatch란
__3.9.2 모니터링 대상과 실행 가능한 액션
__3.9.3 Amazon CloudWatch Logs와 AWS CloudTrail
3.10 리전과 가용 영역: 전 세계에 분산된 데이터 센터
__3.10.1 리전과 가용 영역
__3.10.2 리전과 서비스
4장 컴퓨팅 서비스
4.1 Amazon EC2란: 짧은 시간에 실행 환경을 구축할 수 있는 가상 서버
__4.1.1 Amazon EC2란
__4.1.2 EC2 자세히 살펴보기
__4.1.3 간편하게 필요한 요소를 모두 갖출 수 있는 서비스
__4.1.4 EC2 지식 탐험 지도
4.2 EC2를 사용하는 흐름: 가상 서버를 사용하기까지
__4.2.1 EC2 운영
__4.2.2 EC2 서비스의 기능
__4.2.3 EC2를 사용하는 절차
__4.2.4 인스턴스 설정 항목
4.3 인스턴스 생성과 서버 설계: 서버를 설계하는 것은 사용자의 몫
__4.3.1 서버를 설계하는 것은 사용자의 몫
__4.3.2 서버를 구축할 때 고려할 사항
__4.3.3 인스턴스 생성
4.4 Amazon Machine Images(AMI): OS 및 소프트웨어가 설치된 디스크 이미지
__4.4.1 AMI란
__4.4.2 AMI 요금
__4.4.3 제공되는 OS 이미지
__4.4.4 AMI는 직접 제작 가능
4.5 인스턴스 유형: 용도에 맞게 머신을 선택하자
__4.5.1 인스턴스 유형이란
__4.5.2 인스턴스 유형과 인스턴스 크기
4.6 Amazon EBS: EC2의 스토리지 볼륨
__4.6.1 Amazon EBS란
__4.6.2 EBS 볼륨 유형
__4.6.3 EBS의 기능과 요금
4.7 EC2 요금: 4개 항목의 합으로 계산
__4.7.1 EC2 요금
4.8 스냅샷/Amazon DLM: 서버 데이터 백업
__4.8.1 스냅샷이란
__4.8.2 스냅샷 생성 및 Amazon DLM을 통한 자동화
4.9 SSH를 이용한 접근과 키 페어: 공개키 암호 방식을 이용한 접근 관리
__4.9.1 SSH를 통한 연결/EC2 Instance Connect
__4.9.2 키 페어란
4.10 IP 주소: 네트워크상의 위치를 식별하는 구조
__4.10.1 IP 주소란
__4.10.2 공인 IP 주소와 사설 IP 주소
4.11 Elastic IP 주소: 고정 공인 IP 주소 부여
__4.11.1 Elastic IP 주소란
__4.11.2 Elastic IP 주소 확보와 연결
__4.11.3 Elastic IP 주소 요금
5장 스토리지 서비스
5.1 Amazon S3란: 사용하기 쉽고 기능이 강력한 스토리지 서비스
__5.1.1 Amazon S3란
__5.1.2 S3 자세히 살펴보기
__5.1.3 견고하고 지능적인 스토리지 서비스
__5.1.4 S3의 지식 탐험 지도
5.2 S3를 사용하는 흐름: 스토리지 서비스를 사용하기까지
__5.2.1 S3 조작
__5.2.2 S3 서비스의 기능
__5.2.3 S3를 사용하는 흐름
__5.2.4 S3 버킷 생성 전에 고려해야 할 사항
5.3 객체와 버킷: 파일과 파일을 저장하는 장소
__5.3.1 객체와 버킷이란
__5.3.2 버킷 생성과 명명 규칙
5.4 버킷 정책과 사용자 정책: 접근 제한 설정
__5.4.1 S3 버킷에 대한 접근 제한
__5.4.2 접근 제한의 대상과 내용
5.5 스토리지 클래스: 다양한 종류의 스토리지
__5.5.1 스토리지 클래스란
__5.5.2 스토리지 클래스의 종류
5.6 S3 요금: 저장 용량과 작업, 전송량의 합으로 계산
__5.6.1 S3 요금 체계
__5.6.2 작업의 개념
5.7 정적 웹사이트 호스팅: 웹사이트 공개
__5.7.1 정적 웹사이트 호스팅이란
__5.7.2 정적 웹사이트 호스팅에 필요한 설정
5.8 파일 업로드와 다운로드: 다양한 파일 업로드 방법
__5.8.1 업로드와 다운로드
5.9 액세스 관리 및 변조 방지: 의심스러운 접근을 감시
__5.9.1 액세스 로그란
__5.9.2 그 밖의 액세스 관리 방법
5.10 버전 관리/수명 주기/복제: 저장된 객체 관리
__5.10.1 버전 관리란
__5.10.2 수명 주기 규칙이란
__5.10.3 S3에서의 복제(레플리케이션)
6장 데이터베이스 서비스
6.1 데이터베이스와 RDB: 데이터를 관리하는 시스템
__6.1.1 데이터베이스(DB)란
__6.1.2 데이터베이스 분야의 지식 탐험 지도
__6.1.3 DBMS와 시스템의 통합
__6.1.4 RDB와 비RDB
__6.1.5 웹 시스템과 데이터베이스
__6.1.6 RDS의 복제와 스냅샷
6.2 관계형 데이터베이스: 2차원 표 형식으로 데이터를 관리한다
__6.2.1 관계형 데이터베이스란
__6.2.2 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)
6.3 비관계형 데이터베이스(NoSQL): RDB 이외의 데이터베이스
__6.3.1 비관계형 데이터베이스(NoSQL)란
__6.3.2 관계형 이외의 데이터베이스 종류
6.4 Amazon RDS란: 주요 RDBMS를 제공하는 데이터베이스 서비스
__6.4.1 Amazon RDS란
__6.4.2 인스턴스 유형과 인스턴스 클래스
__6.4.3 RDS 요금
6.5 RDS에서 사용 가능한 DBMS(RDBMS): 선택 가능한 데이터베이스 엔진
__6.5.1 RDS에서 사용할 수 있는 데이터베이스 엔진(DBMS)
__6.5.2 지원되는 DBMS(RDBMS) 목록
6.6 Amazon Aurora: AWS 오리지널 RDB
__6.6.1 Amazon Aurora란
__6.6.2 Aurora의 구조
6.7 RDS를 사용하는 흐름: 데이터베이스를 사용하기까지
__6.7.1 RDS의 작업 흐름
__6.7.2 RDS 서비스의 기능
__6.7.3 RDS를 사용하는 흐름
__6.7.4 EC2 인스턴스와 RDS 인스턴스의 차이
6.8 키-밸류형과 문서형: 비정형/반정형 데이터 다루기
__6.8.1 키-밸류 데이터베이스란
__6.8.2 Amazon DynamoDB란
__6.8.3 DynamoDB의 요금
__6.8.4 문서형 데이터베이스란
__6.8.5 Amazon DocumentDB란
__6.8.6 DocumentDB의 요금
__6.8.7 인메모리형 데이터베이스란
__6.8.8 Amazon ElastiCache란
__6.8.9 ElastiCache의 요금
6.9 그 외의 데이터베이스: 그래프 데이터와 시계열 데이터 다루기
__6.9.1 그래프형 데이터베이스란
__6.9.2 Amazon Neptune이란
__6.9.3 Neptune 요금
__6.9.4 Amazon Timestream이란
7장 네트워크와 보안
7.1 네트워크란: 네트워크는 서버로 연결되는 길
__7.1.1 서버는 네트워크에 연결되어야 힘을 발휘할 수 있다
__7.1.2 네트워크를 길에 비유한다면
7.2 네트워크 장비와 라우터: 네트워크의 핵심은 라우터
__7.2.1 네트워크 장비의 종류
__7.2.2 라우터란
7.3 서브넷과 DHCP: 사용할 범위 선택
__7.3.1 서브넷이란
__7.3.2 네트워크 범위와 CIDR 표기법
__7.3.3 네트워크 클래스
__7.3.4 IP 주소 할당과 DHCP
7.4 라우팅과 NAT: 공용 IP 주소와 사설 IP 주소 변환
__7.4.1 네트워크와 전송의 구조
__7.4.2 라우팅과 게이트웨이
__7.4.3 IP 주소 변환
__7.4.4 NAT와 NAPT(IP 마스커레이드)
7.5 Amazon VPC란: AWS에 생성하는 가상 네트워크
__7.5.1 Amazon VPC란
__7.5.2 VPC 구성
__7.5.3 VPC 기능
__7.5.4 VPC 네트워크의 특징
7.6 VPC를 사용하기까지의 흐름: 가상 네트워크를 사용할 때까지
__7.6.1 VPC에서 설정해야 할 사항
__7.6.2 VPC를 사용하는 흐름
7.7 기본 VPC: AWS가 제공하는 기본 VPC
__7.7.1 기본 VPC란
__7.7.2 기본 VPC의 구성
7.8 인터넷 게이트웨이와 NAT 게이트웨이: VPC에서 인터넷에 연결
__7.8.1 인터넷 게이트웨이란
__7.8.2 NAT 게이트웨이란
7.9 VPC의 접속과 엔드포인트: 다른 AWS 서비스나 엔드포인트 서비스와 연결
__7.9.1 VPC 엔드포인트란
__7.9.2 인터페이스 엔드포인트란
__7.9.3 게이트웨이 엔드포인트란
__7.9.4 Gateway Load Balancer 엔드포인트란
__7.9.5 VPC 엔드포인트의 요금
__7.9.6 VPC와 다른 서비스와의 연결
__7.9.7 전용선과 가상 사설망(VPN)
__7.9.8 AWS Direct Connect란
__7.9.9 AWS VPN이란
__7.9.10 전송 게이트웨이란
7.10 Elastic Load Balancing: 트래픽을 분배하는 분산 장치
__7.10.1 Elastic Load Balancing이란
__7.10.2 ELB의 종류
__7.10.3 ELB의 요금
7.11 Auto Scaling: 수요에 맞춰 대수를 늘리고 줄이기
__7.11.1 Auto Scaling이란
__7.11.2 모니터링과 인스턴스 수 결정
7.12 Amazon Route 53: AWS의 DNS 서비스
__7.12.1 DNS와 도메인
__7.12.2 Amazon Route 53란
__7.12.3 Route 53의 용어
__7.12.4 Route 53 요금
7.13 Amazon CloudFront: 콘텐츠 전송 서비스
__7.13.1 Amazon CloudFront와 에지 서버
__7.13.2 CloudFront의 요금 체계
__7.13.3 CloudFront의 요금 클래스
7.14 보안이란: 내 서비스의 '안전을 지키는 것'
__7.14.1 정보 보안이란
__7.14.2 ① 기밀성: 정당한 권리를 가진 사람만이 접근할 수 있는 것
__7.14.3 ② 가용성: 필요할 때 사용할 수 있는 것
__7.14.4 ③ 완전성: 데이터가 정상적인 상태인 것
__7.14.5 '안전'이란 무엇인가
7.15 보안 그룹과 네트워크 ACL: 보안 설정
__7.15.1 보안 그룹과 네트워크 ACL
__7.15.2 인바운드와 아웃바운드 설정과 잘 알려진 포트
7.16 AWS WAF와 Amazon GuardDuty: 공격을 방지하는 보안 서비스
__7.16.1 AWS WAF란
__7.16.2 Amazon GuardDuty란
8장 데브옵스/컨테이너/서버리스
8.1 데브옵스/컨테이너/서버리스: 개발 팀과 운영 팀이 협력하는 방식
__8.1.1 데브옵스란
__8.1.2 데브옵스의 지식 탐험 지도
__8.1.3 데브옵스의 베스트 프랙티스
8.2 컨테이너와 오케스트레이션: 도커와 쿠버네티스의 구조
__8.2.1 컨테이너란
__8.2.2 도커형 컨테이너의 구조와 레지스트리 서비스
__8.2.3 쿠버네티스형 컨테이너 오케스트레이션의 구조
8.3 Amazon ECS와 Amazon EKS: AWS의 컨테이너 서비스
__8.3.1 Amazon ECS와 Amazon EKS란
__8.3.2 AWS Fargate란
__8.3.3 Fargate와 EC2의 차이
__8.3.4 ECS/EKS 서비스의 기능
__8.3.5 ECS/EKS 서비스의 이름과 구성
__8.3.6 ECS/EKS에서 태스크/Pod 생성까지
__8.3.7 ECS를 사용하는 흐름과 설정 항목
__8.3.8 EKS를 사용하는 흐름
__8.3.9 컨테이너 서비스 요금
8.4 서버리스: 서버를 준비하지 않고 프로그램 실행 가능
__8.4.1 서버리스란
__8.4.2 AWS Lambda의 지식 탐험 지도
8.5 AWS Lambda: 트리거에 반응하여 프로그램을 실행
__8.5.1 AWS Lambda란
__8.5.2 트리거가 되는 이벤트
__8.5.3 Lambda 함수 준비하기
__8.5.4 Lambda를 사용하는 흐름
__8.5.5 Lambda의 설정 항목
__8.5.6 Lambda 이용 요금
8.6 Amazon API Gateway: API를 생성/유지/보호하기
__8.6.1 Amazon API Gateway란
__8.6.2 API Gateway의 종류와 결합할 수 있는 AWS 서비스
__8.6.3 URL과 스테이지
__8.6.4 중계점으로서의 API Gateway(사용량 계획, 인증 및 인가)
__8.6.5 API Gateway 요금
8.7 Amazon EventBridge: 트리거로 조건을 분기해서 처리를 실행
__8.7.1 Amazon EventBridge란
__8.7.2 Amazon EventBridge Scheduler란
__8.7.3 EventBridge의 요금
8.8 Amazon Cognito: 인증, 인가를 수행하는 플랫폼
__8.8.1 Amazon Cognito란
__8.8.2 Cognito의 시스템
__8.8.3 Cognito의 요금
8.9 AWS Step Functions: 분산 애플리케이션 조정하기
__8.9.1 AWS Step Functions란
__8.9.2 상태 머신이란
__8.9.3 Step Functions의 요금
8.10 Amazon Lightsail과 AWS Amplify: 간편한 웹사이트 개발 서비스
__8.10.1 Amazon Lightsail이란
__8.10.2 AWS Amplify란
8.11 Amazon SQS와 Amazon SNS: 서버리스와 연계하는 서비스
__8.11.1 Amazon SQS와 Amazon SNS란
__8.11.2 SQS와 SNS의 용어
__8.11.3 FIFO와 표준
__8.11.4 SQS와 SNS의 요금
8.12 AWS CloudFormation: 리소스의 일괄 생성 및 삭제
__8.12.1 AWS CloudFormation이란
__8.12.2 템플릿 예
__8.12.3 CloudFormation의 요금
8.13 AWS CodeBuild/AWS CodeDeploy/AWS CodePipeline: 배포 및 테스트 수행
__8.13.1 코드를 실행하는 서비스
__8.13.2 AWS CodeBuild의 동작
__8.13.3 AWS CodeDeploy의 동작
__8.13.4 CodeDeploy의 에이전트
__8.13.5 AWS CodePipeline으로 통합하기
__8.13.6 서비스별 요금
9장 머신러닝과 생성형 AI 관련 서비스
9.1 AI, 머신러닝, 생성형 AI: 사람이 생각하고 판단하는 방식을 흉내 내는 기술
__9.1.1 AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계
__9.1.2 생성형 AI와 자연어
__9.1.3 머신러닝의 본질은 회로
__9.1.4 생성형 AI의 활용법
9.2 AWS의 머신러닝 서비스: API나 모델을 직접 만들 수 있다
__9.2.1 AWS에서 사용할 수 있는 머신러닝 서비스
__9.2.2 머신러닝의 지식 탐험 지도
__9.2.3 그 외의 머신러닝 서비스
__9.2.4 AWS의 AI·머신러닝 서비스를 사용할 때 주의할 점
9.3 Amazon Bedrock: AI 기반 모델을 활용해 생성형 AI를 서비스에 통합하기
__9.3.1 Amazon Bedrock이란
__9.3.2 Bedrock에서 사용할 수 있는 기반 모델
__9.3.3 Bedrock의 요금
__9.3.4 생성형 AI를 사용한다는 것
9.4 Amazon SageMaker: 머신러닝(ML) 모델을 만들기
__9.4.1 Amazon SageMaker란
__9.4.2 Amazon SageMaker Studio란
__9.4.3 차세대 SageMaker
__9.4.4 SageMaker의 요금
9.5 API로 사용할 수 있는 머신러닝 서비스: 간편한 머신러닝 사용
__9.5.1 API로 사용할 수 있는 머신러닝 서비스
__9.5.2 API로 사용할 수 있는 머신러닝 서비스의 네 가지 유용한 특징
__9.5.3 Amazon Transcribe란
__9.5.4 Amazon Polly란
__9.5.5 Amazon Translate란
__9.5.6 Amazon Comprehend란
__9.5.7 Amazon Lex란
__9.5.8 Amazon Rekognition이란
__9.5.9 Amazon Kendra란
__9.5.10 Amazon Personalize란
10장 데이터 분석 서비스
10.1 데이터 분석: 빅데이터 분석을 통한 의사 결정 및 예측
__10.1.1 데이터 분석이란
__10.1.2 데이터 분석 분야의 지식 탐험 지도
__10.1.3 데이터 분석의 과정과 상태
__10.1.4 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터 마트
10.2 Amazon Kinesis와 Amazon Data Firehose: 데이터 수집과 전송
__10.2.1 Amazon Kinesis란
__10.2.2 Amazon Kinesis Data Streams와 Amazon Data Firehose
__10.2.3 Amazon Managed Service for Apache Flink란
__10.2.4 Amazon Kinesis Video Streams란
__10.2.5 각각의 요금
10.3 AWS Glue: 데이터 처리와 클렌징
__10.3.1 AWS Glue란
__10.3.2 AWS Glue의 작동 방식
10.4 Amazon OpenSearch Service와 Amazon QuickSight: 검색 기능과 시각화
__10.4.1 Amazon OpenSearch Service란
__10.4.2 Amazon QuickSight란
10.5 Amazon Redshift와 Amazon Athena: 데이터 분석
__10.5.1 Amazon Redshift란
__10.5.2 Amazon Redshift Spectrum이란
__10.5.3 Amazon Athena란
__10.5.4 Redshift Spectrum과 Athena의 차이
11장 IoT 서비스
11.1 IoT란: 다양한 사물을 인터넷에 연결하는 기술
__11.1.1 IoT란
__11.1.2 IoT 기초 지식
__11.1.3 AWS의 IoT 서비스
__11.1.4 IoT 분야 지식 탐험 지도
11.2 AWS IoT Core: IoT에서 데이터 중계를 담당
__11.2.1 AWS IoT Core란
__11.2.2 IoT Core 설정
__11.2.3 IoT Core의 편리한 기능
__11.2.4 AWS IoT Device Defender란
__11.2.5 AWS IoT Events란
11.3 IoT Core와 함께 사용하는 서비스: 처리나 분석은 다른 서비스가 담당
__11.3.1 IoT Core와 궁합이 좋은 서비스 ① 사물에 명령하기
__11.3.2 IoT Core와 궁합이 좋은 서비스 ② 사물에서 데이터를 수집하기
__1.1 아마존 웹 서비스란: 아마존이 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스
__1.1.1 아마존 웹 서비스란
__1.1.2 시스템 운영에 필요한 모든 서비스를 빌릴 수 있다
1.2 AWS의 매력: 세계 No.1 점유율을 자랑하는 클라우드
__1.2.1 클라우드 컴퓨팅의 매력
__1.2.2 AWS의 매력
__1.2.3 매력 ① 풍부한 서비스 종류와 자유로운 설계
__1.2.4 매력 ② laaS, PaaS, 서버리스 등 다양한 서비스 모델을 지원
__1.2.5 매력 ③ 인프라 구축 및 관리가 용이한 구조
__1.2.6 매력 ④ 운영 부담을 크게 줄여 주는 시스템
__1.2.7 매력 ⑤ 종량제이므로 사용한 만큼만 지불
__1.2.8 매력 ⑥ 한국어 및 원화 결제 지원
__1.2.9 매력 ⑦ 글로벌 확장과 중복화에 용이
__1.2.10 매력 ⑧ 보안 기준
1.3 AWS 서비스: 300가지가 넘는 서비스 제공
__1.3.1 300종 이상의 서비스 제공
__1.3.2 목적별로 다양한 서비스 제공
__1.3.3 AWS에서 제공하는 서비스
__1.3.4 기타 대표적인 서비스
1.4 AWS 비용: 초기 비용은 저렴하지만 운영 비용은 다소 높다
__1.4.1 사용한 만큼만 지불하는 종량제 요금
__1.4.2 사용량 기반 요금의 기본
__1.4.3 AWS 요금의 장점/단점
__1.4.4 요금을 확인할 수 있는 시스템
__1.4.5 손쉽게 시도할 수 있는 무료 이용 한도
1.5 AWS의 사용하기 쉬운 구조: 누구나 쉽게 서비스를 이용할 수 있다
__1.5.1 서비스를 조작하기 쉬운 구조
__1.5.2 보안 측면에서 안심할 수 있는 구조
1.6 AWS 도입 사례와 구성 예: 대기업 및 정부 기관에서도 다수 도입
__1.6.1 국내에서도 많은 기업이 도입하고 있다
__1.6.2 구성 사례 ① 소규모 블로그 사이트 예
__1.6.3 구성 사례 ② 중규모 전자상거래 사이트 예
__1.6.4 구성 사례 ③ 업무 시스템 예
__1.6.5 구성 사례 ④ 집계 시스템 예
__1.6.6 구성 사례 ⑤ 게임 사이트에서 온프레미스와 AWS를 함께 사용하는 예
1.7 AWS 도입 시 마음가짐: 간단하다고 해서 무엇이든 해도 되는 것은 아니다
__1.7.1 간단하다는 것과 해도 된다는 것은 다르다
__1.7.2 AWS 도입 전에 익혀야 할 지식
2장 AWS를 이해하기 위한 클라우드 환경의 구조
2.1 시스템 구축의 기초: AWS를 다루기 전에 알아야 할 것
__2.1.1 AWS를 다루기 전에 알아 두어야 할 시스템 구축의 기초
__2.1.2 업무 시스템의 구성
__2.1.3 네트워크란
__2.1.4 인프라를 마련한다는 것
2.2 서버란: 알고 있다고 생각했지만 설명하려면 막막한 서버의 기본 개념
__2.2.1 서버란
__2.2.2 서버는 한 컴퓨터 안에 여러 대가 함께 존재할 수 있다
__2.2.3 대표적인 서버와 특징
__2.2.4 서버용 OS란
2.3 서버 하드웨어: 서버의 하드웨어 구성
__2.3.1 서버의 하드웨어
__2.3.2 하드웨어 구성
2.4 클라우드와 온프레미스: 클라우드 컴퓨팅의 구조
__2.4.1 클라우드란
__2.4.2 클라우드 컴퓨팅 서비스란
__2.4.3 온프레미스와 임대
__2.4.4 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드
2.5 SaaS/PaaS/IaaS: 클라우드 서비스의 제공 형태
__2.5.1 SaaS/PaaS/IaaS란
__2.5.2 세 가지 서비스 형태의 특징
2.6 가상화와 분산 처리: 클라우드를 지탱하는 두 가지 핵심 기술
__2.6.1 가상화란
__2.6.2 가상화라고 해서 물리 장비가 사라지는 것은 아니다
__2.6.3 분산 처리와 복제089
__2.6.4 스케일링이란
__2.6.5 이중화와 백업
3장 AWS를 사용하기 위한 도구
3.1 AWS 사용 방법과 특징: AWS에 준비된 편리한 도구들
__3.1.1 AWS 시작하기
__3.1.2 AWS 사용 시 꼭 짚고 넘어갈 포인트
__3.1.3 포인트 ① 모든 것은 서비스의 조합: 마이크로서비스
__3.1.4 포인트 ② 매니지드 서비스에 맡길 수 있다
__3.1.5 포인트 ③ 사용자 관리: IAM을 통한 통합 관리
__3.1.6 포인트 ④ 계산해야 알 수 있는 종량제
3.2 AWS 도입 방법: 계정을 만들고 로그인하기만 하면 된다
__3.2.1 AWS 계정이란
__3.2.2 AWS Organizations란
__3.2.3 AWS에서의 계정과 사용자 관리 개념
3.3 관리 콘솔과 대시보드: 단순하고 직관적인 관리 도구
__3.3.1 관리 콘솔이란
__3.3.2 리전 선택
__3.3.3 대시보드란
__3.3.4 AWS Health Dashboard란
__3.3.5 글로벌 서비스란
3.4 매니지드 서비스와 클라우드 네이티브: AWS가 관리해 주는 서비스
__3.4.1 매니지드 서비스란
__3.4.2 클라우드 네이티브란
3.5 AWS IAM과 접근 권한: 접근 권한 설정
__3.5.1 AWS에서의 접근 관리
__3.5.2 IAM 사용자란
__3.5.3 IAM 역할과 IAM 그룹
__3.5.4 IAM 정책이란
3.6 AWS 요금 계산 방법: 종량제 요금 계산 방법
__3.6.1 대표적인 요금 체계
__3.6.2 AWS 요금 계산 방법
3.7 AWS Billing and Cost Management: AWS의 비용 관리
__3.7.1 AWS Billing and Cost Management란
__3.7.2 AWS Cost Explorer로 비용 확인하기
__3.7.3 예산에 맞춰 비용 관리하기
__3.7.4 비용과 사용 현황 확인하기
__3.7.5 비용 관리의 요령
3.8 Amazon Q와 AWS CLI: 사용자의 작업을 지원하는 AI와 커맨드
__3.8.1 Amazon Q란
__3.8.2 AWS CLI란
3.9 Amazon CloudWatch: Amazon EC2의 리소스 상태 모니터링
__3.9.1 Amazon CloudWatch란
__3.9.2 모니터링 대상과 실행 가능한 액션
__3.9.3 Amazon CloudWatch Logs와 AWS CloudTrail
3.10 리전과 가용 영역: 전 세계에 분산된 데이터 센터
__3.10.1 리전과 가용 영역
__3.10.2 리전과 서비스
4장 컴퓨팅 서비스
4.1 Amazon EC2란: 짧은 시간에 실행 환경을 구축할 수 있는 가상 서버
__4.1.1 Amazon EC2란
__4.1.2 EC2 자세히 살펴보기
__4.1.3 간편하게 필요한 요소를 모두 갖출 수 있는 서비스
__4.1.4 EC2 지식 탐험 지도
4.2 EC2를 사용하는 흐름: 가상 서버를 사용하기까지
__4.2.1 EC2 운영
__4.2.2 EC2 서비스의 기능
__4.2.3 EC2를 사용하는 절차
__4.2.4 인스턴스 설정 항목
4.3 인스턴스 생성과 서버 설계: 서버를 설계하는 것은 사용자의 몫
__4.3.1 서버를 설계하는 것은 사용자의 몫
__4.3.2 서버를 구축할 때 고려할 사항
__4.3.3 인스턴스 생성
4.4 Amazon Machine Images(AMI): OS 및 소프트웨어가 설치된 디스크 이미지
__4.4.1 AMI란
__4.4.2 AMI 요금
__4.4.3 제공되는 OS 이미지
__4.4.4 AMI는 직접 제작 가능
4.5 인스턴스 유형: 용도에 맞게 머신을 선택하자
__4.5.1 인스턴스 유형이란
__4.5.2 인스턴스 유형과 인스턴스 크기
4.6 Amazon EBS: EC2의 스토리지 볼륨
__4.6.1 Amazon EBS란
__4.6.2 EBS 볼륨 유형
__4.6.3 EBS의 기능과 요금
4.7 EC2 요금: 4개 항목의 합으로 계산
__4.7.1 EC2 요금
4.8 스냅샷/Amazon DLM: 서버 데이터 백업
__4.8.1 스냅샷이란
__4.8.2 스냅샷 생성 및 Amazon DLM을 통한 자동화
4.9 SSH를 이용한 접근과 키 페어: 공개키 암호 방식을 이용한 접근 관리
__4.9.1 SSH를 통한 연결/EC2 Instance Connect
__4.9.2 키 페어란
4.10 IP 주소: 네트워크상의 위치를 식별하는 구조
__4.10.1 IP 주소란
__4.10.2 공인 IP 주소와 사설 IP 주소
4.11 Elastic IP 주소: 고정 공인 IP 주소 부여
__4.11.1 Elastic IP 주소란
__4.11.2 Elastic IP 주소 확보와 연결
__4.11.3 Elastic IP 주소 요금
5장 스토리지 서비스
5.1 Amazon S3란: 사용하기 쉽고 기능이 강력한 스토리지 서비스
__5.1.1 Amazon S3란
__5.1.2 S3 자세히 살펴보기
__5.1.3 견고하고 지능적인 스토리지 서비스
__5.1.4 S3의 지식 탐험 지도
5.2 S3를 사용하는 흐름: 스토리지 서비스를 사용하기까지
__5.2.1 S3 조작
__5.2.2 S3 서비스의 기능
__5.2.3 S3를 사용하는 흐름
__5.2.4 S3 버킷 생성 전에 고려해야 할 사항
5.3 객체와 버킷: 파일과 파일을 저장하는 장소
__5.3.1 객체와 버킷이란
__5.3.2 버킷 생성과 명명 규칙
5.4 버킷 정책과 사용자 정책: 접근 제한 설정
__5.4.1 S3 버킷에 대한 접근 제한
__5.4.2 접근 제한의 대상과 내용
5.5 스토리지 클래스: 다양한 종류의 스토리지
__5.5.1 스토리지 클래스란
__5.5.2 스토리지 클래스의 종류
5.6 S3 요금: 저장 용량과 작업, 전송량의 합으로 계산
__5.6.1 S3 요금 체계
__5.6.2 작업의 개념
5.7 정적 웹사이트 호스팅: 웹사이트 공개
__5.7.1 정적 웹사이트 호스팅이란
__5.7.2 정적 웹사이트 호스팅에 필요한 설정
5.8 파일 업로드와 다운로드: 다양한 파일 업로드 방법
__5.8.1 업로드와 다운로드
5.9 액세스 관리 및 변조 방지: 의심스러운 접근을 감시
__5.9.1 액세스 로그란
__5.9.2 그 밖의 액세스 관리 방법
5.10 버전 관리/수명 주기/복제: 저장된 객체 관리
__5.10.1 버전 관리란
__5.10.2 수명 주기 규칙이란
__5.10.3 S3에서의 복제(레플리케이션)
6장 데이터베이스 서비스
6.1 데이터베이스와 RDB: 데이터를 관리하는 시스템
__6.1.1 데이터베이스(DB)란
__6.1.2 데이터베이스 분야의 지식 탐험 지도
__6.1.3 DBMS와 시스템의 통합
__6.1.4 RDB와 비RDB
__6.1.5 웹 시스템과 데이터베이스
__6.1.6 RDS의 복제와 스냅샷
6.2 관계형 데이터베이스: 2차원 표 형식으로 데이터를 관리한다
__6.2.1 관계형 데이터베이스란
__6.2.2 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)
6.3 비관계형 데이터베이스(NoSQL): RDB 이외의 데이터베이스
__6.3.1 비관계형 데이터베이스(NoSQL)란
__6.3.2 관계형 이외의 데이터베이스 종류
6.4 Amazon RDS란: 주요 RDBMS를 제공하는 데이터베이스 서비스
__6.4.1 Amazon RDS란
__6.4.2 인스턴스 유형과 인스턴스 클래스
__6.4.3 RDS 요금
6.5 RDS에서 사용 가능한 DBMS(RDBMS): 선택 가능한 데이터베이스 엔진
__6.5.1 RDS에서 사용할 수 있는 데이터베이스 엔진(DBMS)
__6.5.2 지원되는 DBMS(RDBMS) 목록
6.6 Amazon Aurora: AWS 오리지널 RDB
__6.6.1 Amazon Aurora란
__6.6.2 Aurora의 구조
6.7 RDS를 사용하는 흐름: 데이터베이스를 사용하기까지
__6.7.1 RDS의 작업 흐름
__6.7.2 RDS 서비스의 기능
__6.7.3 RDS를 사용하는 흐름
__6.7.4 EC2 인스턴스와 RDS 인스턴스의 차이
6.8 키-밸류형과 문서형: 비정형/반정형 데이터 다루기
__6.8.1 키-밸류 데이터베이스란
__6.8.2 Amazon DynamoDB란
__6.8.3 DynamoDB의 요금
__6.8.4 문서형 데이터베이스란
__6.8.5 Amazon DocumentDB란
__6.8.6 DocumentDB의 요금
__6.8.7 인메모리형 데이터베이스란
__6.8.8 Amazon ElastiCache란
__6.8.9 ElastiCache의 요금
6.9 그 외의 데이터베이스: 그래프 데이터와 시계열 데이터 다루기
__6.9.1 그래프형 데이터베이스란
__6.9.2 Amazon Neptune이란
__6.9.3 Neptune 요금
__6.9.4 Amazon Timestream이란
7장 네트워크와 보안
7.1 네트워크란: 네트워크는 서버로 연결되는 길
__7.1.1 서버는 네트워크에 연결되어야 힘을 발휘할 수 있다
__7.1.2 네트워크를 길에 비유한다면
7.2 네트워크 장비와 라우터: 네트워크의 핵심은 라우터
__7.2.1 네트워크 장비의 종류
__7.2.2 라우터란
7.3 서브넷과 DHCP: 사용할 범위 선택
__7.3.1 서브넷이란
__7.3.2 네트워크 범위와 CIDR 표기법
__7.3.3 네트워크 클래스
__7.3.4 IP 주소 할당과 DHCP
7.4 라우팅과 NAT: 공용 IP 주소와 사설 IP 주소 변환
__7.4.1 네트워크와 전송의 구조
__7.4.2 라우팅과 게이트웨이
__7.4.3 IP 주소 변환
__7.4.4 NAT와 NAPT(IP 마스커레이드)
7.5 Amazon VPC란: AWS에 생성하는 가상 네트워크
__7.5.1 Amazon VPC란
__7.5.2 VPC 구성
__7.5.3 VPC 기능
__7.5.4 VPC 네트워크의 특징
7.6 VPC를 사용하기까지의 흐름: 가상 네트워크를 사용할 때까지
__7.6.1 VPC에서 설정해야 할 사항
__7.6.2 VPC를 사용하는 흐름
7.7 기본 VPC: AWS가 제공하는 기본 VPC
__7.7.1 기본 VPC란
__7.7.2 기본 VPC의 구성
7.8 인터넷 게이트웨이와 NAT 게이트웨이: VPC에서 인터넷에 연결
__7.8.1 인터넷 게이트웨이란
__7.8.2 NAT 게이트웨이란
7.9 VPC의 접속과 엔드포인트: 다른 AWS 서비스나 엔드포인트 서비스와 연결
__7.9.1 VPC 엔드포인트란
__7.9.2 인터페이스 엔드포인트란
__7.9.3 게이트웨이 엔드포인트란
__7.9.4 Gateway Load Balancer 엔드포인트란
__7.9.5 VPC 엔드포인트의 요금
__7.9.6 VPC와 다른 서비스와의 연결
__7.9.7 전용선과 가상 사설망(VPN)
__7.9.8 AWS Direct Connect란
__7.9.9 AWS VPN이란
__7.9.10 전송 게이트웨이란
7.10 Elastic Load Balancing: 트래픽을 분배하는 분산 장치
__7.10.1 Elastic Load Balancing이란
__7.10.2 ELB의 종류
__7.10.3 ELB의 요금
7.11 Auto Scaling: 수요에 맞춰 대수를 늘리고 줄이기
__7.11.1 Auto Scaling이란
__7.11.2 모니터링과 인스턴스 수 결정
7.12 Amazon Route 53: AWS의 DNS 서비스
__7.12.1 DNS와 도메인
__7.12.2 Amazon Route 53란
__7.12.3 Route 53의 용어
__7.12.4 Route 53 요금
7.13 Amazon CloudFront: 콘텐츠 전송 서비스
__7.13.1 Amazon CloudFront와 에지 서버
__7.13.2 CloudFront의 요금 체계
__7.13.3 CloudFront의 요금 클래스
7.14 보안이란: 내 서비스의 '안전을 지키는 것'
__7.14.1 정보 보안이란
__7.14.2 ① 기밀성: 정당한 권리를 가진 사람만이 접근할 수 있는 것
__7.14.3 ② 가용성: 필요할 때 사용할 수 있는 것
__7.14.4 ③ 완전성: 데이터가 정상적인 상태인 것
__7.14.5 '안전'이란 무엇인가
7.15 보안 그룹과 네트워크 ACL: 보안 설정
__7.15.1 보안 그룹과 네트워크 ACL
__7.15.2 인바운드와 아웃바운드 설정과 잘 알려진 포트
7.16 AWS WAF와 Amazon GuardDuty: 공격을 방지하는 보안 서비스
__7.16.1 AWS WAF란
__7.16.2 Amazon GuardDuty란
8장 데브옵스/컨테이너/서버리스
8.1 데브옵스/컨테이너/서버리스: 개발 팀과 운영 팀이 협력하는 방식
__8.1.1 데브옵스란
__8.1.2 데브옵스의 지식 탐험 지도
__8.1.3 데브옵스의 베스트 프랙티스
8.2 컨테이너와 오케스트레이션: 도커와 쿠버네티스의 구조
__8.2.1 컨테이너란
__8.2.2 도커형 컨테이너의 구조와 레지스트리 서비스
__8.2.3 쿠버네티스형 컨테이너 오케스트레이션의 구조
8.3 Amazon ECS와 Amazon EKS: AWS의 컨테이너 서비스
__8.3.1 Amazon ECS와 Amazon EKS란
__8.3.2 AWS Fargate란
__8.3.3 Fargate와 EC2의 차이
__8.3.4 ECS/EKS 서비스의 기능
__8.3.5 ECS/EKS 서비스의 이름과 구성
__8.3.6 ECS/EKS에서 태스크/Pod 생성까지
__8.3.7 ECS를 사용하는 흐름과 설정 항목
__8.3.8 EKS를 사용하는 흐름
__8.3.9 컨테이너 서비스 요금
8.4 서버리스: 서버를 준비하지 않고 프로그램 실행 가능
__8.4.1 서버리스란
__8.4.2 AWS Lambda의 지식 탐험 지도
8.5 AWS Lambda: 트리거에 반응하여 프로그램을 실행
__8.5.1 AWS Lambda란
__8.5.2 트리거가 되는 이벤트
__8.5.3 Lambda 함수 준비하기
__8.5.4 Lambda를 사용하는 흐름
__8.5.5 Lambda의 설정 항목
__8.5.6 Lambda 이용 요금
8.6 Amazon API Gateway: API를 생성/유지/보호하기
__8.6.1 Amazon API Gateway란
__8.6.2 API Gateway의 종류와 결합할 수 있는 AWS 서비스
__8.6.3 URL과 스테이지
__8.6.4 중계점으로서의 API Gateway(사용량 계획, 인증 및 인가)
__8.6.5 API Gateway 요금
8.7 Amazon EventBridge: 트리거로 조건을 분기해서 처리를 실행
__8.7.1 Amazon EventBridge란
__8.7.2 Amazon EventBridge Scheduler란
__8.7.3 EventBridge의 요금
8.8 Amazon Cognito: 인증, 인가를 수행하는 플랫폼
__8.8.1 Amazon Cognito란
__8.8.2 Cognito의 시스템
__8.8.3 Cognito의 요금
8.9 AWS Step Functions: 분산 애플리케이션 조정하기
__8.9.1 AWS Step Functions란
__8.9.2 상태 머신이란
__8.9.3 Step Functions의 요금
8.10 Amazon Lightsail과 AWS Amplify: 간편한 웹사이트 개발 서비스
__8.10.1 Amazon Lightsail이란
__8.10.2 AWS Amplify란
8.11 Amazon SQS와 Amazon SNS: 서버리스와 연계하는 서비스
__8.11.1 Amazon SQS와 Amazon SNS란
__8.11.2 SQS와 SNS의 용어
__8.11.3 FIFO와 표준
__8.11.4 SQS와 SNS의 요금
8.12 AWS CloudFormation: 리소스의 일괄 생성 및 삭제
__8.12.1 AWS CloudFormation이란
__8.12.2 템플릿 예
__8.12.3 CloudFormation의 요금
8.13 AWS CodeBuild/AWS CodeDeploy/AWS CodePipeline: 배포 및 테스트 수행
__8.13.1 코드를 실행하는 서비스
__8.13.2 AWS CodeBuild의 동작
__8.13.3 AWS CodeDeploy의 동작
__8.13.4 CodeDeploy의 에이전트
__8.13.5 AWS CodePipeline으로 통합하기
__8.13.6 서비스별 요금
9장 머신러닝과 생성형 AI 관련 서비스
9.1 AI, 머신러닝, 생성형 AI: 사람이 생각하고 판단하는 방식을 흉내 내는 기술
__9.1.1 AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계
__9.1.2 생성형 AI와 자연어
__9.1.3 머신러닝의 본질은 회로
__9.1.4 생성형 AI의 활용법
9.2 AWS의 머신러닝 서비스: API나 모델을 직접 만들 수 있다
__9.2.1 AWS에서 사용할 수 있는 머신러닝 서비스
__9.2.2 머신러닝의 지식 탐험 지도
__9.2.3 그 외의 머신러닝 서비스
__9.2.4 AWS의 AI·머신러닝 서비스를 사용할 때 주의할 점
9.3 Amazon Bedrock: AI 기반 모델을 활용해 생성형 AI를 서비스에 통합하기
__9.3.1 Amazon Bedrock이란
__9.3.2 Bedrock에서 사용할 수 있는 기반 모델
__9.3.3 Bedrock의 요금
__9.3.4 생성형 AI를 사용한다는 것
9.4 Amazon SageMaker: 머신러닝(ML) 모델을 만들기
__9.4.1 Amazon SageMaker란
__9.4.2 Amazon SageMaker Studio란
__9.4.3 차세대 SageMaker
__9.4.4 SageMaker의 요금
9.5 API로 사용할 수 있는 머신러닝 서비스: 간편한 머신러닝 사용
__9.5.1 API로 사용할 수 있는 머신러닝 서비스
__9.5.2 API로 사용할 수 있는 머신러닝 서비스의 네 가지 유용한 특징
__9.5.3 Amazon Transcribe란
__9.5.4 Amazon Polly란
__9.5.5 Amazon Translate란
__9.5.6 Amazon Comprehend란
__9.5.7 Amazon Lex란
__9.5.8 Amazon Rekognition이란
__9.5.9 Amazon Kendra란
__9.5.10 Amazon Personalize란
10장 데이터 분석 서비스
10.1 데이터 분석: 빅데이터 분석을 통한 의사 결정 및 예측
__10.1.1 데이터 분석이란
__10.1.2 데이터 분석 분야의 지식 탐험 지도
__10.1.3 데이터 분석의 과정과 상태
__10.1.4 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터 마트
10.2 Amazon Kinesis와 Amazon Data Firehose: 데이터 수집과 전송
__10.2.1 Amazon Kinesis란
__10.2.2 Amazon Kinesis Data Streams와 Amazon Data Firehose
__10.2.3 Amazon Managed Service for Apache Flink란
__10.2.4 Amazon Kinesis Video Streams란
__10.2.5 각각의 요금
10.3 AWS Glue: 데이터 처리와 클렌징
__10.3.1 AWS Glue란
__10.3.2 AWS Glue의 작동 방식
10.4 Amazon OpenSearch Service와 Amazon QuickSight: 검색 기능과 시각화
__10.4.1 Amazon OpenSearch Service란
__10.4.2 Amazon QuickSight란
10.5 Amazon Redshift와 Amazon Athena: 데이터 분석
__10.5.1 Amazon Redshift란
__10.5.2 Amazon Redshift Spectrum이란
__10.5.3 Amazon Athena란
__10.5.4 Redshift Spectrum과 Athena의 차이
11장 IoT 서비스
11.1 IoT란: 다양한 사물을 인터넷에 연결하는 기술
__11.1.1 IoT란
__11.1.2 IoT 기초 지식
__11.1.3 AWS의 IoT 서비스
__11.1.4 IoT 분야 지식 탐험 지도
11.2 AWS IoT Core: IoT에서 데이터 중계를 담당
__11.2.1 AWS IoT Core란
__11.2.2 IoT Core 설정
__11.2.3 IoT Core의 편리한 기능
__11.2.4 AWS IoT Device Defender란
__11.2.5 AWS IoT Events란
11.3 IoT Core와 함께 사용하는 서비스: 처리나 분석은 다른 서비스가 담당
__11.3.1 IoT Core와 궁합이 좋은 서비스 ① 사물에 명령하기
__11.3.2 IoT Core와 궁합이 좋은 서비스 ② 사물에서 데이터를 수집하기
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