『당신이 지금 알아야 할 AWS : 한 번 읽으면 제대로 남는 AWS 클라우드 입문서』

1장 쉽게 시작하는 클라우드
1.1 컴퓨팅 환경의 현재와 미래
1.2 클라우드 컴퓨팅
1.3 클라우드 컴퓨팅의 장점
1.4 클라우드 컴퓨팅 유형
1.5 클라우드 컴퓨팅 서비스 유형
1.6 클라우드 네트워크 기본
1.7 클라우드 핵심 기술

2장 AWS 서비스와 선택
2.1 AWS 시작
2.2 AWS 서비스
2.3 내게 맞는 AWS 컴퓨팅 선택

3장 AWS 시작과 관리
3.1 가입 및 루트 계정 만들기
3.2 IAM
3.3 사용자 만들기
3.4 비용 알람 설정

4장 라이트 세일, 버튼 몇 번으로 인공지능 홈페이지 만들기
4.1 가장 가벼운 서비스, 라이트 세일
4.2 워드프레스 블로그 구축
4.3 워드프레스와 AWS 폴리

5장 클릭 한 번으로 모바일에서 나만의 반응형 페이지 만들기
5.1 AWS S3의 정의
5.2 S3 구성 및 이해
5.3 S3 스토리지 클래스
5.4 S3 사진 파일 업로드 및 확인
5.5 부트스트랩을 이용한 반응형 페이지 생성

6장 빅데이터를 위한 데이터베이스
6.1 데이터베이스의 발전
6.2 다이나모 DB
6.3 다이나모 DB CRUD

7장 서버 없이 알람 서비스 생성
7.1 서버리스 컴퓨팅 시대
7.2 AWS 람다 서비스
7.3 람다 함수 이해
7.4 람다 함수 만들기
7.5 람다 함수 기반 문자 알림 서비스
7.6 람다 함수 기반 AWS 지출 요금 모니터링

8장 마이크로 서비스로 번역 웹서비스 만들기
8.1 새로운 도전 마이크로 서비스
8.2 HTTP 서비스
8.3 HTTP 응답과 상태 코드
8.4 API 게이트웨이
8.5 API 게이트웨이와 데이터베이스(GET)
8.6 마이크로 서비스 기반 번역 웹서비스(POST)

9장 완전 관리형 빈스톡 예약 서비스
9.1 가벼운 서비스 빈스톡
9.2 완전 관리형 AWS SNS
9.3 빈스톡 기반 초대장 이메일 받기 서비스

10장 AWS 컴퓨팅 서비스의 시작과 끝 EC2
10.1 클라우드 가상화 기술의 시작, EC2
10.2 EC2 서비스 요금
10.3 EC2 인스턴스 타입
10.4 EC2 기반 커뮤니티 사이트

11장 ECS 컨테이너 서비스
11.1 가상화 기술의 미래
11.2 AWS 컨테이너 서비스
11.3 AWS VPC
11.4 엘라스틱 로드 밸런싱(ELB)
11.5 ECS 컨테이너 서비스 구축
11.6 ECS 확장 가능한 컨테이너 서비스 구축

12장 클라우드 데이터 분석과 시각화
12.1 클라우드 데이터 시각화
12.2 퀵사이트
12.3 퀵사이트의 특징
12.4 퀵사이트를 활용한 공공 데이터 시각화
12.5 퀵사이트 인터랙티브 분석

『구글 클라우드 플랫폼 뽀개기 : 인프라, 데이터베이스, 머신러닝 개발을 위한 최적 솔루션』

1장 구글 클라우드 플랫폼
1.1 구글 클라우드 플랫폼
1.2 클라우드 서비스란?
1.3 GCP vs AWS vs Azure 서비스 비교
1.4 GCP 내 대표적인 서비스 소개
1.5 구글 클라우드 활용 사례

2장 기본 개념 살펴보기
2.1 GCP 리소스(데이터 센터)
2.2 서비스 및 제품
2.3 Global, Region, Zone 리소스
2.4 프로젝트
2.5 GCP 클라우드 콘솔
2.6 클라우드 SDK(gcloud)
2.7 클라이언트 라이브러리

3장 준비
3.1 계정 생성
3.2 프로젝트 생성
3.3 클라우드 SDK(gcloud) 설치
3.4 서비스 계정 키 설정

4장 Cloud IAM
4.1 Cloud IAM 이란?
4.2 Cloud IAM에서 사용하는 ID
4.3 액세스 관리와 관리 개념
4.4 IAM 정책(IAM Policy)
4.5 정책 계층 구조
4.6 Cloud IAM의 역할
4.7 서비스 계정

5장 Compute Engine
5.1 Compute Engine 이란?
5.2 VM 인스턴스
5.3 머신 유형
5.4 실시간 이전(Live Migration)
5.5 선점형 VM 인스턴스(Preemptible VM Instances)
5.6 인스턴스 템플릿
5.7 인스턴스 그룹
5.8 전역(Global), 영역(Region)과 지역(Zone)

6장 VPC(Virtual Private Cloud)
6.1 VPC란?
6.2 VPC 네트워크
6.3 방화벽 규칙(Firewall)
6.4 경로(Routing)
6.5 전달 규칙(Forwarding Rule)
6.6 IP 주소
6.7 별칭 IP 범위
6.8 다중 네트워크 인터페이스
6.9 공유 VPC
6.10 VPC 네트워크 피어링
6.11 Cloud VPN
6.12 Cloud Interconnect
6.13 Cloud Load Balancing

7장 Cloud Load Balancing & Auto Scaling
7.1 Cloud Load Balancing이란?
7.2 Auto Scaling이란?

8장 GCS(Google Cloud Storage)
8.1 GCS(Google Cloud Storage)란?
8.2 GCS의 주요 개념
8.3 저장소 등급 차이 및 비교
8.4 gsutil 명령어 살펴보기

9장 Cloud SQL
9.1 Cloud SQL이란?
9.2 MySQL용 Cloud SQL의 특징
9.3 MySQL과 MySQL용 Cloud SQL의 차이
9.4 MySQL 인스턴스 설정 내용
9.5 PostgreSQL용 Cloud SQL의 특징
9.6 PostgreSQL과 PostgreSQL용 Cloud SQL의 차이
9.7 PostgreSQL 인스턴스 설정 내용

10장 BigQuery
10.1 BigQuery란?
10.2 BigQuery 구조
10.3 BigQuery SQL
10.4 BigQuery ML
10.5 BigQuery GIS
10.6 BigQuery Web UI 살펴보기

11장 Cloud Composer
11.1 Cloud Composer란?
11.2 Apache Airflow
11.3 Cloud Composer 주요 개념

12장 Source Repositories
12.1 Source Repositories란?

13장 Cloud Pub/Sub
13.1 Cloud Pub/Sub란?
13.2 메시징 서비스
13.3 Pub/Sub의 구성
13.4 Pub/Sub 메시지 흐름
13.5 Pull(가져오기) / Push(내보내기) 구독 방법
13.6 메시지 서비스의 성능 판단

14장 Cloud Dataproc
14.1 Cloud Dataproc이란?
14.2 Apache Hadoop
14.3 Apache Spark
14.4 Hadoop Ecosystem
14.5 Cloud Dataproc 구성 요소
14.6 클러스터 웹 인터페이스

15장 Cloud Dataflow
15.1 Cloud Dataflow란?
15.2 지원하는 프로그래밍 언어
15.3 Dataflow vs Dataproc
15.4 Dafaflow 흐름 및 구성 요소
15.5 Unbounded Data(스트리밍 데이터) 처리
15.6 Cloud Dataflow(Apache Beam) 간단 문법(Python)

16장 Stackdriver
16.1 Stackdriver란?
16.2 Stackdriver 기능
16.3 Stackdriver Monitoring
16.4 Stackdriver Logging

17장 Cloud Translation
17.1 Cloud Translation이란?
17.2 언어 지원
17.3 저작자 표시 및 HTML 마크업 요구 사항
17.4 언어 번역

18장 Cloud Natural Language
18.1 Cloud Natural Language란?
18.2 Natural Language의 기능
18.3 Natural Language 요청
18.4 감정 분석 응답
18.5 항목 분석 응답
18.6 항목 감정 분석 응답
18.7 구문 분석 응답
18.8 콘텐츠 분류 응답

19장 Speech to Text
19.1 Cloud Speech to Text란?
19.2 음성 요청
19.3 Speech to Text 인식
19.4 비동기 요청 및 응답
19.5 스트리밍 요청 및 응답
19.6 권장 사항

20장 Text to Speech
20.1 Cloud Text-to-Speech란?
20.2 음성 합성
20.3 목소리
20.4 WaveNet 음성
20.5 SSML(Speech Synthesis Markup Language) 지원

21장 Cloud Vision
21.1 Cloud Vision 이란?
21.2 Cloud Vision 기능
21.3 OCR(광학 문자 인식)
21.4 라벨 감지
21.5 PDF/TIFF 문서 텍스트 감지
21.6 얼굴 감지
21.7 이미지 속성
21.8 랜드마크
21.9 로고
21.10 웹 항목

22장 Cloud AutoML (Beta)
22.1 Cloud AutoML이란?
22.2 Cloud AutoML 작동 방식
22.3 AutoML 기본 가이드

23장 Cloud Functions
23.1 Cloud Functions이란?
23.2 Cloud Functions 특징
23.3 Cloud Functions 사례

24장 프로젝트
24.1 GCP로 실시간 처리 시스템 만들기

『타입스크립트, AWS 서버리스로 들어올리다 : 오직 개발에만 집중할 수 있게 도와주는 실무 가이드』

Chapter 1. 서버리스(Serverless)란?
1.1 서버리스 개요
1.2 백엔드형서비스(Baas: Backend as a Service)
1.3 함수형서비스(FaaS: Function as a Service)
1.4 서버리스의 장점
1.5 서버리스의 단점
1.6 플랫폼별 서버리스 서비스

Chapter 2. AWS 개요
2.1 AWS 지역 및 가용영역
2.2 AWS 서비스 소개
2.3 AWS 서비스 목록

Chapter 3. AWS 개발 환경 설정하기
3.1 Node.js와 타입스크립트 설치하기
3.2 비주얼 스튜디오 코드(VSCODE) 설치하기
3.3 VSCode 추천 확장(Extensions)
3.4 AWS-Cli 설치하기
3.5 포스트맨(PostMan) 설치

Chapter 4. AWS 람다로 서버리스 시작하기
4.1 AWS 계정 만들기
4.2 첫 서버리스 앱(AWS Console 사용)
4.3 그 외 람다 옵션 설정
4.4 aws-cli로 람다 함수 만들기
4.5 API 게이트웨이 연결 해주기

Chapter 5. 서버리스 프레임워크 비교
5.1 ClaudiaJS
5.2 자파(Zappa)
5.3 Apex
5.4 서버리스 프레임워크

Chapter 6. 서버리스 프레임워크로 AWS 람다 시작하기
6.1 서버리스 프레임워크 설치하기
6.2 프로젝트 시작하기
6.3 람다 배포를 위한 권한 설정하기
6.4 API 게이트웨이 연결해서 배포하기
6.5 함수만 배포하기
6.6 로그 확인하기
6.7 프로젝트 지우기
6.8 로컬 개발환경 구성하기

Chapter 7. 타입스크립트 시작하기
7.1 타입스크립트(typescript) 소개
7.2 타입스크립트 설치
7.3 기본 타입
7.4 타입 별칭(type alias)
7.5 Let와 Const
7.6 함수(Function)
7.7 인터페이스 (Interface)
7.8 클래스
7.9 게터(getter) / 세터(setter)
7.10 비동기화 프로그램

Chapter 8. 할 일 목록(ToDo List) API 서버 만들기
8.1 타입스크립트용 서버리스 세팅하기
8.2 다이나모디비(DynamoDB) 로컬에 설치하기
8.3 다이나모디비 테이블 생성과 시드 만들기
8.4 http 응답 상태(status) 코드 만들기
8.5 Rest api 응답용 공용 함수 만들기
8.6 데이터베이스 연결 만들기
8.7 할 일 전체 읽기
8.8 할 일 등록하기
8.9 http 메서드(method)
8.10 id를 통해서 데이터 가져오기
8.11 할 일 수정하기
8.12 리스트에 필터를 걸어서 데이터 가져오기
8.13 할 일 데이터 삭제하기
8.14 VSCode에서 디버깅 환경 구성하기
8.15 배포하기

Chapter 9. Vue.js로 SPA 시작하기
9.1 SPA란
9.2 SPA 플랫폼
9.3 Vue 시작하기
9.4 웹 브라우저 개발 도구
9.5 컴포넌트 개념
9.6 템플릿 문법
9.7 조건문, 반복문, 이벤트 핸들링
9.8 싱글 파일 컴포넌트
9.9 전역(Global) 컴포넌트
9.10 컴포넌트 이름 표기법
9.11 인라인(inline) 컴포넌트
9.12 Vue 컴포넌트 라이프사이클의 이해
9.13 Vue 컴포넌트의 구성요소 정리

Chapter 10. 타입스크립트로 Vue 사용하기
10.1 타입스크립트로 Vue 시작하기
10.2 Vue 프로젝트 파일 설명
10.3 타입스크립트 설정
10.4 Main.ts 파일 분석
10.5 App.vue 파일
10.6 App.vue 파일을 나누기
10.7 컴포넌트 등록
10.8 props
10.9 methods와 computed
10.10 와치(watch)
10.11 폼 입력 바인딩
10.12 props 양방향 바인딩
10.13 부모 컴포넌트 접근하기
10.14 라우터(router)
10.15 Vuex

Chapter 11. Vue를 이용해서 할 일 목록 만들기
11.1 프로젝트 생성하기
11.2 기본 컴포넌트 만들기
11.3 할 일 컴포넌트 만들기
11.4 양방향 컴포넌트
11.5 데이터 저장하기

Chapter 12. Todo API에서 데이터 읽어 오기
12.1 설정 파일 만들기
12.2 dotenv를 이용한 설정 파일
12.3 API에서 데이터 읽고 쓰기
12.4 Vue 플러그인(plugin) 사용하기
12.5 할 일 시간 자동으로 업데이트 하기

Chapter 13. Vue UI 라이브러리 적용하기
13.1 Vue UI 프레임워크들 소개
13.2 Todo List에 UI 컴포넌트 라이브러리 적용하기

Chapter 14. GraphQL
14.1 GraphQL이란?
14.2 필드(Fields)
14.3 인자(Arguments)
14.4 별칭(Aliases)
14.5 프래그먼트(Fragments)
14.6 쿼리(Queries)와 뮤테이션(Mutations)
14.7 스칼라 타입(Scalar types)
14.8 객체 타입과 필드(Object types and fields)
14.9 변수(Variables)
14.10 GraphQL 기본적인 흐름
14.11 기초적인 서버 제작 맛보기
14.12 TypeGraphQL

Chapter 15. Docker로 데이터베이스 설지하기
15.1 도커(Docker) 소개
15.2 컨테이너(Container)와 가상머신(Virtual Machine)
15.3 도커의 장점
15.4 도커 에디션(Docker editions)
15.5 도커 설치하기
15.6 도커의 실행 흐름
15.7 도커 CLI
15.8 도커 이미지 만들기
15.9 도커 컴포우저(docker compose)
15.10 도커 컴포우저 주요 명령어
15.11 docker-compose.yml 기본 사용법
15.12 MySQL 설치 Compose 예제
15.13 다른 컨테이너에 접속하기

Chapter 16. ORM 사용하기
16.1 ORM(Object-relational mapping)이란?
16.2 ORM의 장단점
16.3 node에서 사용되는 주요 ORM 라이브러리
16.4 TypeORM
16.5 TypeORM 설치하기
16.6 docker-compose로 데이터베이스 설치
16.7 ormconfig.json
16.8 TypeORM Entity
16.9 EntityManager
16.10 Repository
16.11 Find Options
16.12 관계(Relations)
16.13 OneToMany와 ManyToOne
16.14 ManytoMany

Chapter 17. TDD를 이용한 테스트
17.1 TDD를 이용한 테스트 프로그램 설정
17.2 제스트 테스트 단위
17.3 제스트 매처(Jest Matcher)
17.4 VSCode Debug 환경 만들기
17.5 User와 Profile(OneToOne)테스트 파일 제작
17.6 User와 Post (OneToMany & ManyToOne) 테스트
17.7 User와 Group (ManyToMany) 테스트

Chapter 18. 서버리스에 GraphQL 적용하기
18.1 프로젝트 기본 설정하기
18.2 Apollo-server 설치
18.3 TypeGraphQL 설치
18.4 TypeORM 설치
18.5 데이터베이스 UML(Unified Modeling Language)
18.6 회원 가입 제작
18.7 JWT란?
18.8 전통적인 세션을 이용한 인증 방식
18.9 토큰 기반의 인증 방식
18.10 로그인 제작
18.11 인증 체크
18.12 접근 권한 상세 지정
18.13 카테고리
18.14 글쓰기
18.15 글 보기
18.16 글 목록
18.17 글 수정
18.18 댓글 달기
18.19 댓글 목록
18.20 댓글 삭제
18.21 글 보기와 댓글 보기
18.22 VSCode 디버그 환경 구성하기
18.23 AWS RDS 설정하기
18.24 배포하기

Chapter 19. Vue에 GraphQL 적용하기
19.1 프로젝트 만들기
19.2 VSCode 디버깅 설정
19.3 템플릿 설치
19.4 Apollo 설치
19.5 Vuex 설정하기
19.6 기본 화면 설정하기
19.7 회원 가입
19.8 로그인
19.9 글 목록
19.10 글쓰기
19.11 글 보기
19.12 글 삭제
19.13 댓글 달기
19.14 댓글 지우기
19.15 AWS의 S3를 이용한 정적 호스팅
19.16 도메인 연결하기
19.17 HTTPS 설정해 주기

『당신이 지금 알아야 할 빅4 클라우드 머신러닝 : 아마존, MS, 구글, IBM 클라우드 기반 머신러닝 이론 및 실습』

PART 1 인공지능과 머신러닝
1-1. 인공지능의 미래
1-2. 인공지능 구분
1-3. 머신러닝 기본
1-4. 머신러닝 학습
1-5 머신러닝 전문가 되기

PART 2 머신러닝 절벽 건너기
2-1. 머신러닝 파이프라인
2-2. 데이터 준비(1단계)
2-3. 데이터 탐색(2단계)
2-4. 머신러닝 모델 생성(3단계)
2-5. 머신러닝 모델 평가(4단계)
2-6. 머신러닝 모델 배포(5단계)
2-7. 머신러닝 최적화 모델
2-8. 텐서플로 플레이그라운드 실험

PART 3 클라우드 인공지능 서비스(AIaaS)
3-1. 클라우드 컴퓨팅
3-2. 대표 클라우드 서비스
3-3. 인공지능을 넘어 인공지능 서비스로

PART 4 AWS Sagemaker
4-1. 클라우드 넘버원 AWS
4-2. AWS 인공지능과 머신러닝
4-3. AWS Sagemaker
4-4. AWS Sagemaker 준비
4-5. AWS Sagemaker 실험

PART 5 MS Azure Machine Learning Studio
5-1. 인텔리전트 클라우드 MS Azure
5-2. MS Azure AI
5-3. MS Azure Machine Learning Studio
5-4. MS Azure Machine Learning Studio 준비
5-5. MS Azure Machine Learning Studio 실험

PART 6 구글 클라우드 AI 플랫폼
6-1. 다시 추격하는 구글 클라우드 AI 플랫폼
6-2. 구글 인공지능 및 머신러닝 서비스
6-3. 구글 클라우드 AI 플랫폼
6-4. 구글 클라우드 AI 플랫폼 준비
6-5. 구글 클라우드 AI 플랫폼 실습

PART 7 IBM Watson Studio
7-1. 새롭게 도약하는 IBM 클라우드
7-2. IBM Watson AI
7-3. IBM Watson Studio
7-4. IBM Watson Studio 준비
7-5. IBM Watson Studio 실습

『AWS Lambda로 시작하는 서버리스 : 서버리스 아키텍처 입문을 위한』

1 서버리스
1.1 서버리스란?
1.2 Cloud Native Patterns
1.3 서버리스의 형태
1.4 서버리스의 예
1.5 스케일 아웃(Scale-Out)과 스케일 업(Scale-Up)
1.6 서버리스를 도입하면 NoOPS인가?
1.7 FaaS를 이용하면 서버리스인가?
1.8 서버리스를 사용하는 이유는?
1.9 서버리스는 비싸다?
1.10 FaaS의 단점은?

2 AWS란
2.1 Amazon Web Services 소개
2.2 AWS 가입하기

3 권한관리
3.1 AWS IAM
3.2 사용자 계정 생성 및 권한 부여

4 네트워크
4.1 Amazon VPC란
4.2 서브넷(Subnet)
4.3 라우팅 테이블(Routing Table)
4.4 인터넷 게이트웨이(Internet Gateway)
4.5 네트워크 ACL(Network Access Control List)
4.6 보안 그룹(Security Group)
4.7 피어링(Peering)

5 AWS Lambda
5.1 AWS Lambda란
5.2 AWS Lambda의 동작
5.3 AWS Lambda의 Cold Start 그리고 Warm Start
5.4 AWS Lambda의 런타임
5.5 AWS Lambda의 Event
5.6 메모리 할당과 실행 제한 시간
5.7 환경 변수(Environment variables)
5.8 버저닝(Versioning)
5.9 테스트(Test)
5.10 계층(Layer)
5.11 태그(Tag)
5.12 파일 시스템(File System)
5.13 Lambda 만들기

6 스토리지
6.1 AWS S3란
6.2 Amazon S3 버킷 만들기
6.3 Amazon S3 파일 업로드
6.4 Amazon EFS

7 메시징 서비스
7.1 Amazon SQS
7.2 메시지 큐(Message Queue)
7.3 Amazon SNS
7.4 게시-구독(Publish-Subscribe)

8 API Gateway
8.1 Amazon API Gateway
8.2 HTTP API
8.3 REST API
8.4 HTTP API와 REST API의 선택기준
8.5 WebSocket API

9 모니터링
9.1 Amazon CloudWatch
9.2 Amazon CloudWatch의 기본 개념
9.3 Amazon CloudWatch Logs
9.4 Amazon CloudWatch 지표
9.5 Amazon CloudWatch 이벤트
9.6 Amazon CloudWatch 대시보드

10 데이터베이스
10.1 Amazon DynamoDB
10.2 Amazon DynamoDB의 구성 요소
10.3 Amazon DynamoDB의 기본 키
10.4 Amazon DynamoDB 보조 인덱스(Secondary Index)
10.5 Amazon DynamoDB 스트림(DynamoDB Streams)
10.6 Amazon DynamoDB의 특징
10.7 Amazon DynamoDB API
10.8 Amazon RDS
10.9 Amazon RDS Database 종류
10.10 Amazon RDS의 구성
10.11 Amazon RDS의 특징

11 통합관리
11.1 AWS CloudFormation
11.2 Serverless Framework
11.3 AWS SAM(Serverless Application Model)
11.4 AWS CDK(Cloud Development Kit)
11.5 AWS Step Functions

12 기본 예제
12.1 AWS Lambda에서 AWS Lambda 실행하기
12.2 AWS Lambda에서 Amazon S3 실행하기
12.3 AWS Lambda에서 Amazon SQS 실행하기
12.4 AWS Lambda에서 Amazon SNS 실행하기
12.5 AWS Lambda에서 Amazon DynamoDB 실행하기
12.6 Amazon API Gateway으로 AWS Lambda 실행하기

13 실습 예제
13.1 AWS Lambda로 Thumbnail image 자동 생성하기
13.2 AWS Lambda와 Amazon SES로 이메일 발송하기
13.3 AWS CloudFront와 Lambda@Edge
13.4 AWS CodeStar로 빠르게 웹 서비스 만들기

14 개발환경 세팅
14.1 Python(v3.8)
14.2 Visual Studio Code
14.3 Postman
14.4 AWS CLI
14.5 Docker
14.6 Draw.io