본문 바로가기
Cloud/AWS

AWS 8/20 문제풀이

by 에르모사 쩐뉴 2025. 8. 22.

A. AMI는 시작할 서브넷을 지정할 수 있다. NO

B. EC2 인스턴스 시작시 연결한 볼륨을 지정하는 블록 디바이스 매핑(Root OS Hard disc)을 포함할 수 있다. YES

C. AMI는 AWS에서 제공하거나, Marketplace에서 받거나, 내가 직접 AMI(Custom AMI, 이것을 도와주는 것이 Image EC2) 를 만들 수도 있다. 

D. 단일 AMI에서 -스탬프 찍듯이 여러 인스턴스 시작할 수 있다.(물리서버가 아니고 가상화로 되어있기 때문). YES

E. 단일계정 내의 사용자만 AMI 사용. NO

 

 

  • m인스턴스 패밀리 (instance family)
    • m은 범용(general purpose) 패밀리임을 의미합니다.
    • 즉, CPU, 메모리, 네트워크 성능이 균형 잡혀 있어, 다양한 워크로드에 적합합니다.
  • 6 → 세대 (generation)
    • 6은 6세대 인스턴스임을 뜻합니다. (최신 세대일수록 성능·가격 효율 개선)
  • g → 프로세서 타입 (processor type)
    • g는 Graviton 프로세서(Arm 기반 AWS 자체 칩)를 의미합니다.
    • x86(Intel/AMD) 대비 저비용·고효율이 장점이에요.
  • 2xlarge → 인스턴스 크기 (instance size)
    • vCPU, 메모리 용량 등을 구체적으로 나타냄 (예: 2xlarge는 중간~대형 워크로드용).

이유

  • 인스턴스 패밀리(m, c, r, t 등)는 리소스 특화 방향을 결정합니다.
    • m: 범용 (웹 서버, 앱 서버, 개발/테스트 환경 등)
    • c: 컴퓨팅 최적화 (고성능 컴퓨팅, 데이터 처리)
    • r: 메모리 최적화 (인메모리 DB, 캐싱)
    • t: 저비용 범용 (스파이크형 워크로드)

즉, 패밀리만 보더라도 어떤 워크로드에 최적화되어 있는지 알 수 있어요.
세대(6)나 프로세서(g)는 성능·비용 효율에 영향을 주지만, 근본적인 사용사례 구분은 패밀리로 결정됩니다.

 

패밀리 특징 대표적 사용 사례

T (범용, 저비용 버스트 가능) CPU 크레딧 기반, 저비용·저부하 워크로드에 적합 저트래픽 웹 서버, 개발/테스트 환경, 마이크로서비스, 소규모 DB
M (범용, 균형형) CPU·메모리 균형, 다양한 워크로드용 웹/앱 서버, 중간 규모 DB, 엔터프라이즈 애플리케이션, 캐싱 서버
C (컴퓨팅 최적화) 높은 vCPU 성능, 고성능 컴퓨팅(HPC)에 적합 배치 처리, 과학/엔지니어링 시뮬레이션, 고성능 웹 서버, 데이터 분석
R (메모리 최적화) 높은 메모리 비율, 인메모리 데이터 처리에 최적 인메모리 DB (Redis, Memcached), SAP HANA, 빅데이터 처리, 고성능 캐싱
X (초고성능 메모리 최적화) TB 단위 메모리 제공 초대형 인메모리 DB, 대규모 분석 워크로드
Z (고주파수, 메모리 최적화) 고클럭 CPU + 메모리 최적화 전자 설계 자동화(EDA), 금융 시뮬레이션
P (GPU 가속) GPU 장착, 병렬 연산/AI/ML에 특화 머신러닝 학습/추론, HPC, 딥러닝, 영상 렌더링
G (GPU 그래픽 최적화) GPU 기반, 그래픽/게임 스트리밍 3D 렌더링, VDI, 게임 스트리밍
Inf (Inferentia) AWS Inferentia 칩, 저비용 ML 추론 대규모 머신러닝 추론 워크로드
Trn (Trainium) AWS Trainium 칩, ML 학습 최적화 대규모 딥러닝 학습
H (스토리지 최적화, HDD) 고속 대용량 HDD 스토리지 빅데이터, 분산 파일 시스템, 로그 처리
I (스토리지 최적화, SSD) 고IOPS NVMe SSD OLTP DB, NoSQL, 데이터웨어하우스
D (고밀도 스토리지) 대용량 HDD, 데이터 집약 워크로드 데이터 웨어하우스, Hadoop, 로그 처리
F (FPGA 가속) FPGA 하드웨어 가속 맞춤형 하드웨어 가속(암호화, 데이터 처리)

 

 

 

A. 함수는 현재 Python만 지원합니다.
❌ 틀림.
Lambda는 Python뿐 아니라 Node.js, Java, Go, C#, Ruby, PowerShell 등 다양한 언어를 지원합니다.

B. Lambda 서버 업데이트와 패치는 고객이 수행해야 합니다.
❌ 틀림.
Lambda는 서버리스 서비스이므로 서버 관리(패치, 업데이트)는 AWS가 책임집니다. 고객이 직접 할 필요 없음.

C. 함수에는 메모리를 10GB까지 할당할 수 있습니다.
✅ 맞음.
AWS Lambda는 현재 메모리를 128MB ~ 10,240MB(약 10GB) 범위에서 설정할 수 있습니다.

D. 함수는 최대 15분 동안 실행할 수 있습니다.
✅ 맞음.
Lambda 함수 실행 시간 제한은 **최대 900초(15분)**입니다.

E. 함수를 사용하려면 보안 그룹이 필요합니다.
❌ 틀림.
보안 그룹(Security Group)은 VPC 리소스(EC2, ENI 등)에 적용되는 것이지, Lambda 자체 실행에 반드시 필요한 것은 아님. Lambda는 IAM Role(권한)이 필요합니다.

 


✅ 정답:

C, D

  • C: 함수 메모리는 최대 10GB까지 할당 가능
  • D: 함수 실행 시간은 최대 15분까지 가능

 

인스턴스 스토어 용도: 캐싱, 중개 cf. 영구저장은 ebs 볼륨으로 씀

사용자가 삭제하지 않는 한, 데이터는 남아있다(영구저장)

 

ami backup과 ebs snapshot 차이: AMI는 FULL backup이어서 os와 data가 같이 들어감. snapshot은 사용한 만큼의 증분 backup 이어서 사용한 만큼 용량으로 저장. 현업에서는 snapshot은 주중 백업, ami는 주말 백업. 

 

 

S3 - 내구성99.99999999999%, 가동성99.99% SLA 

3개 

https://www.youtube.com/watch?v=1mYA2OeIxRY&list=PLtUgHNmvcs6qr33RT-UiguSsCr_2Gq0S3&index=22

 

AWS 입문/실전 - 3.1. 웹 서비스를 배포할 때 사용하는 S3, Cloudfront

 

 

Amazon S3 스토리지 클래스

S3 Standard - 자주 액세스하는 데이터를 위한 설계, 최소 3개의 가용영역에 데이터 저장 월 $0.025/G

S3 Standard - IA 자주 엑세스하지 않는 데이터에 이상적, S3 Standard와 유사하지만 스토리지 가격은 더 낮고 검색가격은 더 높음

S3 One Zone - IA 단일 가용영역에서 데이터를 저장, S3 Standard - IA보다 스토리지 가격이 저렴

S3 Intelligent Tiering 엑세스 패턴이 불확실하거나 바뀌는 데이터에 이상적, 객체당 약간의 월별 모니터링 및 자동화 요금 부과

S3 Glacier 데이터 아카이빙을 위해 설계된 저비용 스토리지, 몇 분에서 몇시간 내에 객체를 검색

S3 Glacier Deep Archive 가장 저렴한 객체 스토리지 클래스, 12시간 내에 객체를 검색, 월 $0.0114/G

 

 

Linux, Windows

 

EFS는 Linux용 파일시스템.

데이터센터에서 사용하던 계층 구조를 똑같이 AWS에서 구현해서 사용하고 싶으면 EFS를 써야 한다.

cf. S3는 객체 스토리지임.  bin - FS/ FS/ ... 처럼 옆으로 달라붙음(계층구조 불가)

FSx는 Windows가 지원하는 파일 시스템 (AWS는 OS에 따라서 FS을 지원)

 

 

iSCSI 파일전송 프로토콜 

오프라인: 특정 AWS 저장소에 담아서 TB, PB까지 오프라인 S3로 데이터를 전송.

 

 

클라이언트 또는 서버를 받아서 AWS S3, FSx, EBS 등으로 넘겨주는 것. 

서버 통으로 가상화를 만들어, AWS S3로 전송. 

스냅샷 AMI 생성하고 백업해놓으면 S3에 저장이 됨. 

EC2 스탑할 경우, EC2의 비용은 발생하지 않지만 연동되어 있는 EBS 비용은 발생함. 

 

서버에 DataSync 에이전트를 설치하고, NFS 등등으로 한 후, TLS 통신(암호화 통신)을 한다. 

 

Snow 패밀리 오프라인 전송

AWS Snowball Edge: 

AWS Snowcone: IOT용, 드론의 데이터를 랜선으로 연결하여 EXPORT 하고 담아 사무실 데스크톱의 AWS로 데이터를 넘겨줌.

Snow Mobile: 트레일러. 데이터센터가 통으로 들어올때 트레일러가 들어옴.