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전통적인 시스템에서 → 클라우드로 옮겨가고 있다.

이러한 장점이 있어서.


AWS

 - 1시간 단위의 요금 (기존에는 잠깐만 쓰려해도 서버를 통째로 구입해야 되었지만, 클라우드 환경에선 쓴 만큼만 돈 나감)

 - 빠른 구동 (서버 구입을 결심하고, 구입하고, 배송받고, OS깔고, 세팅하고 그런 절차가 사라짐)

 - 다양한 세팅을 빠르게 (이미 세팅 완료되어있는 이미지 활용)


도커

 - 컨테이너를 좀더 쉽게 활용

 - 강의를 좀더 수월하게 진행하기 위해서도..



(열심히 장점 설명하더니 다시 장단점 소개를 시작한다..?)

(근데 후로도 강의가 계속 이런식인데, 뭔가 똑같은 내용을 다시 할때가 많다...)


AWS 장단점

 - 탄력적 → 규모변경

 - 다양한 커맨드 제공 → 쉽게 사용 가능

 - 돈만 내면 뭐든 있음 (근데 은근히 비용 조심해라)


AWS 단점

 - 은근히 비쌈

 - 싸구려 성능으로 돌리겠다면? 차라리 장비쪽이 쌀수도..?



AWS 종류

서버

 EC2 → VM 같은거

 람다 →  바로 명령어 실행(서버리스)

 VPC → 이게 서버쪽에...? + 보안


스토리지

 S3 → 쿼리 지원 / 분석 / 안정 + 확장 / 물리3 분산

 EBS → 고가용성 / 일관성 있는 성능 / 동적 변경 / 스냅샷 기능


DB

 RDS → 일반 RDB종류 / 사전 구성되어있고, 금새 띄울 있고 / 순간 최대 성능등..?

 다이나모DB → noSQL / JSON등으로..

 (자기가 뭔가 문서를 만들어 놓고 그냥 읽는 느낌인데.. 다이노DB같은 발음으로 봐서 알고 설명하는 것도 아닌듯하고...)

 레드시프트 → BI / 분석 / 정교한쿼리, 분석 / 엑사바이트 대상으로 처리 가능

 오로라DB  → 성능은 빠르고, 비용은 싸다

 (근데 막상 요금제보면 동일한 서버 성능 대비해선 오로라가 비싸다. 낮은 사양의 서버로도 DB 성능을 높게 뽑아낼 있으니 같은 성능이면 가격이 싸다는 개념)


매니지먼트

 클라우드워치 → 모니터링 => 추가비용 없이도 모니터링되고 / 돈내면 자세히 모니터링 되고


아날리틱스

  키네틱스 → 실시간 스트리밍 데이터 분석 / 실시간 데이터 수집 / 모든 종류의 스트리밍 데이터 처리 가능




도커의 장점

 PPT 써놓은거 정리하는걸로..?

  - 실행시점에 상관없이 구성 시점을 고를 있음

  - 개발 프로그램 설치와 삭제가 용이

  - 도커 실행 소스 일관성, 유연성

  - 이미지 용량이 크게 줄어 들음

  - 여러군데 배포할 있는 확장성(깃헙 비슷한 도커헙. 도커허브는 프로그램 자체를 주고 받아서 좋다)

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