Cert Notes/ 출퇴근 학습 노트
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KOEN
CLF-C02 · FoundationalCloud Practitioner - Foundational
DVA-C02 · AssociateDeveloper - Associate
SAA-C03 · AssociateSolutions Architect - Associate
  • Week 1
    • 1.AWS 인프라의 지도: 리전, AZ, 그리고 공동 책임이라는 약속
    • 2.IAM 기초: 누구에게 무엇을 허용할 것인가
    • 3.IAM 심화: STS, 권한 경계, 그리고 Confused Deputy의 그림자
    • 4.AWS Organizations, SCP, Control Tower: 다계정 거버넌스의 골격
    • 5.Week 1 종합: 시나리오로 단단해지는 기초와 IAM
  • Week 2
    • 1.VPC 서브넷 라우팅: 패킷이 인터넷에 닿는 길
    • 2.IGW, NAT Gateway, Bastion: 인터넷과 사설망 사이의 다리들
    • 3.보안 그룹 vs NACL, 그리고 Flow Logs가 말해주는 것
    • 4.VPC Peering, Transit Gateway, VPC Endpoint: VPC 너머의 연결
    • 5.Week 2 종합: 패킷이 흐르는 길을 한 번 더 그리기
  • Week 3
    • 1.EC2 인스턴스 유형과 구매 옵션: 하드웨어 설계와 경제학의 교차점
    • 2.EBS vs Instance Store: 영속성과 성능의 교환, 그리고 파일 시스템의 선택
    • 3.ELB: 계층별 로드 밸런싱의 설계 철학과 ALB·NLB·GLB의 선택 기준
    • 4.Auto Scaling Group: 제어 이론, 예측 확장, 그리고 우아한 종료의 기술
    • 5.Week 3 종합 복습: EC2·스토리지·ELB·ASG를 하나의 아키텍처로 연결하기
  • Week 4
    • 1.S3: 객체 스토리지의 내부 구조, 일관성 모델의 진화, 그리고 대규모 운영 패턴
    • 2.S3 스토리지 클래스와 수명 주기: 데이터 온도 관리의 경제학
    • 3.S3 보안: 접근 제어의 계층 구조, 암호화 키 관리, 그리고 데이터 유출 방지
    • 4.CloudFront와 Storage Gateway: CDN의 내부 구조와 하이브리드 스토리지 패턴
    • 5.Week 4 종합 복습: S3·CloudFront·스토리지 패턴을 하나의 판단 체계로
  • Week 5
    • 1.RDS: 관계형 데이터베이스를 클라우드에서 운영한다는 것
    • 2.Aurora: AWS가 다시 설계한 관계형 데이터베이스
    • 3.DynamoDB: 스키마 없는 세계에서 설계한다는 것
    • 4.ElastiCache와 인메모리 데이터 스토어: 속도의 물리학
    • 5.Week 5 복습: 데이터베이스 선택의 기술
  • Week 6
    • 1.Lambda: 서버 없이 코드를 실행한다는 것의 진짜 의미
    • 2.API Gateway: 클라이언트와 백엔드 사이의 중재자
    • 3.Step Functions와 AppSync: 오케스트레이션과 GraphQL
    • 4.컨테이너: ECS, EKS, Fargate, ECR
    • 5.Week 6 복습: 서버리스 + 컨테이너 종합
  • Week 7
    • 1.SQS: 메시지 큐가 분산 시스템에 답하는 방식
    • 2.SNS: 토픽, 팬아웃, 그리고 1:N 알림이 만들어지는 방식
    • 3.EventBridge: 이벤트 라우팅 허브가 SaaS·AWS·내부 앱을 한 곳에 모으는 방식
    • 4.Kinesis: 실시간 스트림이 큐와 어떻게 다른 문제를 푸는가
    • 5.Week 7 복습: 메시징의 네 가지 모델과 분산 시스템의 의사결정
  • Week 8
    • 1.KMS: 키 관리가 클라우드 보안의 뿌리인 이유
    • 2.Secrets Manager·Parameter Store·CloudHSM: 비밀과 구성을 다루는 세 가지 도구
    • 3.Cognito: 사용자 인증을 클라우드 서비스로 분리하기
    • 4.WAF·Shield·GuardDuty·Inspector·Macie: 클라우드 보안 관제의 5개 축
    • 5.Week 8 종합: 보안 도메인 시나리오 12
  • Week 9
    • 1.CloudWatch: 관찰성은 왜 메트릭·로그·트레이스 세 기둥으로 갈라졌나
    • 2.CloudTrail: 감사 로그는 왜 변조 불가능해야 하나
    • 3.Config와 Systems Manager: 원하는 상태를 어떻게 강제하나
    • 4.X-Ray·Trusted Advisor·Health Dashboard: 한 요청이 여러 서비스를 지날 때 누가 느린지 어떻게 아는가
    • 5.Week 9 종합: 관찰성과 거버넌스를 "누가·언제·무엇·왜"로 꿰기
  • Week 10
    • 1.컴퓨팅 비용은 왜 약정·시장·소유권 세 축으로 갈라졌나
    • 2.스토리지 비용은 왜 "단가"가 아니라 "접근 패턴"의 함수인가
    • 3.데이터 전송 비용은 왜 청구서의 숨은 30%가 되는가
    • 4.비용 거버넌스는 왜 "측정·책임·자동화" 세 단계로 나뉘나
    • 5.Week 10 종합: 비용 최적화를 하나의 사고 체계로 묶기
  • Week 11
    • 1.가용 영역과 리전은 왜 "물리적 거리"라는 비용을 사이에 두고 갈라지나
    • 2.DR은 왜 "네 단계의 스펙트럼"으로 정리됐나
    • 3.DNS는 어떻게 "이름 한 번 묻는 것"으로 글로벌 트래픽을 조종하나
    • 4.마이그레이션은 왜 "무엇을 옮기는가"보다 "어떻게 옮길 수 없는가"로 결정되나
    • 5.복원력·DR·마이그레이션을 하나의 결정 트리로 꿰기
  • Week 12
    • 1.보안 도메인은 왜 "정책 평가 순서"라는 한 줄의 알고리즘으로 수렴하나
    • 2.복원력 도메인은 왜 "장애 반경과 복제 모드"라는 두 변수로 환원되나
    • 3.고성능 도메인은 왜 "데이터를 사용자에게 얼마나 가까이 두나"로 환원되나
    • 4.비용 도메인은 왜 "운영이 아니라 설계 단계의 결정"으로 수렴하나
    • 5.시험이 끝까지 묻는 것은 "키워드를 서비스로 번역하는 속도"다
SOA-C02 · AssociateCloudOps Engineer - Associate
SAP-C02 · ProfessionalSolutions Architect - Professional
DOP-C02 · ProfessionalDevOps Engineer - Professional
SCS-C03 · SpecialtySecurity - Specialty
MLA-C01 · AssociateMachine Learning Engineer - Associate
AIF-C01 · FoundationalAI Practitioner - Foundational
DEA-C01 · AssociateData Engineer - Associate
MLS-C01 · SpecialtyMachine Learning - Specialty
합격 후기
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SAA-C03· AssociateWeek 3 · Day 1읽기 약 24분

Day 1 - EC2 인스턴스 유형과 구매 옵션: 하드웨어 설계와 경제학의 교차점

EC2를 처음 배우면 패밀리 이름과 구매 옵션 표를 외우려 든다. 하지만 솔루션 아키텍트에게 정작 중요한 건 "왜 이런 종류가 생겼는지"다. CPU-바운드 워크로드와 메모리-바운드 워크로드가 왜 다른 하드웨어 구성을 요구하는지, Spot이 90% 할인을 줄 수 있는 경제적 구조는 무엇인지를 이해하면, 이름을 외우지 않아도 시나리오를 보는 순간 답이 떠오른다.

이 글에서는 EC2 인스턴스 설계의 물리적·역사적 배경부터 구매 옵션의 수학, Nitro 하이퍼바이저 내부, Graviton ARM의 등장, Placement Group이 분산 시스템 이론과 어떻게 맞닿아 있는지까지를 다룬다.

EC2 패밀리의 역사: 왜 이런 분류가 생겼나

2006년 S3 출시 이후 몇 달 뒤 EC2 베타가 열렸을 때, 인스턴스 타입은 단 하나였다. m1.small이라 불렸던 이 인스턴스는 1 vCPU, 1.7GB RAM, 160GB 로컬 스토리지를 제공했고, 모든 워크로드가 이 하나의 틀에 맞춰야 했다. 그러나 고객들이 다양한 워크로드를 올리기 시작하면서 문제가 드러났다. 비디오 인코딩을 돌리는 고객은 RAM이 남아돌았고, 인메모리 데이터베이스를 돌리는 고객은 CPU가 놀고 있었다. 낭비다.

AWS는 2009년부터 워크로드별 최적화 패밀리를 분리하기 시작했다. 이 결정의 기저에는 컴퓨터 아키텍처의 오래된 병목 이론, Amdahl의 법칙이 있다

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