고성능 및/또는 확장 가능한 스토리지 솔루션 결정
- 지식
1) 비즈니스 요구 사항을 충족하는 하이브리드 스토리지 솔루션
2) 스토리지 서비스와 적합한 용례 (예: Amazon S3, Amazon Elastic File System, Amazon Elastic Block Store)
3) 연관된 특성이 있는 스토리지 유형 (예: 객체, 파일, 블록) - 기술
1) 성능 요구 사항을 충족하는 스토리지 서비스 및 구성 결정
2) 향후 요구 사항을 수용하도록 크기 조정 가능한 스토리지 서비스 결정
고성능의 탄력적인 컴퓨팅 솔루션 설계
- 지식
1) AWS 컴퓨팅 서비스와 적합한 용례 (예: AWS Batch, Amazon EMR, Fargate)
2) AWS 글로벌 인프라 및 엣지 서비스에서 지원하는 분산 컴퓨팅 개념
3) 대기열 및 메시징 개념 (예: 게시/구독)
4) 확장성 기능과 적합한 용례 (예: Amazon EC2 Auto Scaling, AWS Auto Scaling)
5) 서버리스 기술 및 패턴 (예: Lambda, Fargate)
6) 컨테이너의 오케스트레이션 (예: Amazon ECS, Amazon EKS) - 기술
1) 구성 요소 크기를 독립적으로 조정할 수 있도록 워크로드 디커플링
2) 크기 조정 작업을 수행하기 위한 지표 및 조건 식별
3) 비즈니스 요구 사항을 충족하는 적합한 컴퓨팅 옵션 및 기능 선택 (예: EC2 인스턴스 유형)
4) 비즈니스 요구 사항을 충족하는 적합한 리소스 유형 및 크기 선택 (예: Lambda 메모리 양)
고성능 데이터베이스 솔루션 결정
- 지식
1) AWS 글로벌 인프라 (예: 가용 영역, AWS 리전)
2) 캐싱 전략 및 서비스 (예: Amazon ElastiCache)
3) 데이터 액세스 패턴 (예: 읽기 집약적 패턴과 쓰기 집약적 패턴 비교)
4) 데이터베이스 용량 계획 (예: 용량 단위, 인스턴스 유형, 프로비저닝된 IOPS)
5) 데이터베이스 연결 및 프록시
6) 데이터베이스 엔진과 적합한 용례 (예: 이기종 마이그레이션, 동종 마이그레이션)
7) 데이터베이스 복제 (예: 읽기 전용 복제본)
8) 데이터베이스 유형 및 서비스 (예: 서버리스, 관계형과 비관계형 비교, 인 메모리) - 기술
1) 비즈니스 요구 사항을 충족하도록 읽기 전용 복제본 구성
2) 데이터베이스 아키텍처 설계
3) 적합한 데이터베이스 엔진 결정 (예: MySQL 과 PostgreSQL 비교)
4) 적합한 데이터베이스 유형 결정 (예: Amazon Aurora, Amazon DynamoDB)
5) 비즈니스 요구 사항을 충족하도록 캐싱 통합
고성능 및/또는 확장 가능한 네트워크 아키텍처 결정
- 지식
1) 엣지 네트워킹 서비스와 적합한 용례 (예: Amazon CloudFront, AWS Global Accelerator)
2) 네트워크 아키텍처 설계 방법 (예: 서브넷 티어, 라우팅, IP 주소 지정)
3) 로드 밸런싱 개념 (예: Application Load Balancer)
4) 네트워크 연결 옵션 (예: AWS VPN, Direct Connect, AWS PrivateLink) - 기술
1) 다양한 아키텍처에 대한 네트워크 토폴로지 생성 (예: 글로벌, 하이브리드, 멀티 티어)
2) 향후 요구 사항을 수용하도록 크기 조정 가능한 네트워크 구성 결정
3) 비즈니스 요구 사항을 충족하는 적합한 리소스 배치 결정
4) 적합한 로드 밸런싱 전략 선택
고성능 데이터 흡수 및 변환 솔루션 결정
- 지식
1) 데이터 분석 및 시각화 서비스와 적합한 용례 (예: Amazon Athena, AWS Lake Formation, Amazon QuickSight)
2) 데이터 수집 패턴 (예: 빈도)
3) 데이터 전송 서비스와 적합한 용례 (예: AWS DataSync, AWS Storage Gateway)
4) 데이터 변환 서비스와 적합한 용례 (예: AWS Glue)
5) 데이터 흡수 액세스 포인트에 대한 보안 액세스
6) 비즈니스 요구 사항을 충족하는 데 필요한 크기 및 속도
7) 스트리밍 데이터 서비스와 적합한 용례 (예: Amazon Kinesis) - 기술
1) 데이터 레이크 구축 및 보호
2) 데이터 스트리밍 아키텍처 설계
3) 데이터 전송 솔루션 설계
4) 시각화 전략 구현
5) 데이터 처리에 적합한 컴퓨팅 옵션 선택 (예: Amazon EMR)
6) 데이터 흡수에 적합한 구성 선택
7) 데이터 형식 변환 (예: .csv 에서.parquet 으로 변환)
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