1장 아마존 웹 서비스 기초 지식
__1.1 아마존 웹 서비스란: 아마존이 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스
__1.1.1 아마존 웹 서비스란
__1.1.2 시스템 운영에 필요한 모든 서비스를 빌릴 수 있다
1.2 AWS의 매력: 세계 No.1 점유율을 자랑하는 클라우드
__1.2.1 클라우드 컴퓨팅의 매력
__1.2.2 AWS의 매력
__1.2.3 매력 ① 풍부한 서비스 종류와 자유로운 설계
__1.2.4 매력 ② laaS, PaaS, 서버리스 등 다양한 서비스 모델을 지원
__1.2.5 매력 ③ 인프라 구축 및 관리가 용이한 구조
__1.2.6 매력 ④ 운영 부담을 크게 줄여 주는 시스템
__1.2.7 매력 ⑤ 종량제이므로 사용한 만큼만 지불
__1.2.8 매력 ⑥ 한국어 및 원화 결제 지원
__1.2.9 매력 ⑦ 글로벌 확장과 중복화에 용이
__1.2.10 매력 ⑧ 보안 기준
1.3 AWS 서비스: 300가지가 넘는 서비스 제공
__1.3.1 300종 이상의 서비스 제공
__1.3.2 목적별로 다양한 서비스 제공
__1.3.3 AWS에서 제공하는 서비스
__1.3.4 기타 대표적인 서비스
1.4 AWS 비용: 초기 비용은 저렴하지만 운영 비용은 다소 높다
__1.4.1 사용한 만큼만 지불하는 종량제 요금
__1.4.2 사용량 기반 요금의 기본
__1.4.3 AWS 요금의 장점/단점
__1.4.4 요금을 확인할 수 있는 시스템
__1.4.5 손쉽게 시도할 수 있는 무료 이용 한도
1.5 AWS의 사용하기 쉬운 구조: 누구나 쉽게 서비스를 이용할 수 있다
__1.5.1 서비스를 조작하기 쉬운 구조
__1.5.2 보안 측면에서 안심할 수 있는 구조
1.6 AWS 도입 사례와 구성 예: 대기업 및 정부 기관에서도 다수 도입
__1.6.1 국내에서도 많은 기업이 도입하고 있다
__1.6.2 구성 사례 ① 소규모 블로그 사이트 예
__1.6.3 구성 사례 ② 중규모 전자상거래 사이트 예
__1.6.4 구성 사례 ③ 업무 시스템 예
__1.6.5 구성 사례 ④ 집계 시스템 예
__1.6.6 구성 사례 ⑤ 게임 사이트에서 온프레미스와 AWS를 함께 사용하는 예
1.7 AWS 도입 시 마음가짐: 간단하다고 해서 무엇이든 해도 되는 것은 아니다
__1.7.1 간단하다는 것과 해도 된다는 것은 다르다
__1.7.2 AWS 도입 전에 익혀야 할 지식

2장 AWS를 이해하기 위한 클라우드 환경의 구조
2.1 시스템 구축의 기초: AWS를 다루기 전에 알아야 할 것
__2.1.1 AWS를 다루기 전에 알아 두어야 할 시스템 구축의 기초
__2.1.2 업무 시스템의 구성
__2.1.3 네트워크란
__2.1.4 인프라를 마련한다는 것
2.2 서버란: 알고 있다고 생각했지만 설명하려면 막막한 서버의 기본 개념
__2.2.1 서버란
__2.2.2 서버는 한 컴퓨터 안에 여러 대가 함께 존재할 수 있다
__2.2.3 대표적인 서버와 특징
__2.2.4 서버용 OS란
2.3 서버 하드웨어: 서버의 하드웨어 구성
__2.3.1 서버의 하드웨어
__2.3.2 하드웨어 구성
2.4 클라우드와 온프레미스: 클라우드 컴퓨팅의 구조
__2.4.1 클라우드란
__2.4.2 클라우드 컴퓨팅 서비스란
__2.4.3 온프레미스와 임대
__2.4.4 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드
2.5 SaaS/PaaS/IaaS: 클라우드 서비스의 제공 형태
__2.5.1 SaaS/PaaS/IaaS란
__2.5.2 세 가지 서비스 형태의 특징
2.6 가상화와 분산 처리: 클라우드를 지탱하는 두 가지 핵심 기술
__2.6.1 가상화란
__2.6.2 가상화라고 해서 물리 장비가 사라지는 것은 아니다
__2.6.3 분산 처리와 복제089
__2.6.4 스케일링이란
__2.6.5 이중화와 백업

3장 AWS를 사용하기 위한 도구
3.1 AWS 사용 방법과 특징: AWS에 준비된 편리한 도구들
__3.1.1 AWS 시작하기
__3.1.2 AWS 사용 시 꼭 짚고 넘어갈 포인트
__3.1.3 포인트 ① 모든 것은 서비스의 조합: 마이크로서비스
__3.1.4 포인트 ② 매니지드 서비스에 맡길 수 있다
__3.1.5 포인트 ③ 사용자 관리: IAM을 통한 통합 관리
__3.1.6 포인트 ④ 계산해야 알 수 있는 종량제
3.2 AWS 도입 방법: 계정을 만들고 로그인하기만 하면 된다
__3.2.1 AWS 계정이란
__3.2.2 AWS Organizations란
__3.2.3 AWS에서의 계정과 사용자 관리 개념
3.3 관리 콘솔과 대시보드: 단순하고 직관적인 관리 도구
__3.3.1 관리 콘솔이란
__3.3.2 리전 선택
__3.3.3 대시보드란
__3.3.4 AWS Health Dashboard란
__3.3.5 글로벌 서비스란
3.4 매니지드 서비스와 클라우드 네이티브: AWS가 관리해 주는 서비스
__3.4.1 매니지드 서비스란
__3.4.2 클라우드 네이티브란
3.5 AWS IAM과 접근 권한: 접근 권한 설정
__3.5.1 AWS에서의 접근 관리
__3.5.2 IAM 사용자란
__3.5.3 IAM 역할과 IAM 그룹
__3.5.4 IAM 정책이란
3.6 AWS 요금 계산 방법: 종량제 요금 계산 방법
__3.6.1 대표적인 요금 체계
__3.6.2 AWS 요금 계산 방법
3.7 AWS Billing and Cost Management: AWS의 비용 관리
__3.7.1 AWS Billing and Cost Management란
__3.7.2 AWS Cost Explorer로 비용 확인하기
__3.7.3 예산에 맞춰 비용 관리하기
__3.7.4 비용과 사용 현황 확인하기
__3.7.5 비용 관리의 요령
3.8 Amazon Q와 AWS CLI: 사용자의 작업을 지원하는 AI와 커맨드
__3.8.1 Amazon Q란
__3.8.2 AWS CLI란
3.9 Amazon CloudWatch: Amazon EC2의 리소스 상태 모니터링
__3.9.1 Amazon CloudWatch란
__3.9.2 모니터링 대상과 실행 가능한 액션
__3.9.3 Amazon CloudWatch Logs와 AWS CloudTrail
3.10 리전과 가용 영역: 전 세계에 분산된 데이터 센터
__3.10.1 리전과 가용 영역
__3.10.2 리전과 서비스

4장 컴퓨팅 서비스
4.1 Amazon EC2란: 짧은 시간에 실행 환경을 구축할 수 있는 가상 서버
__4.1.1 Amazon EC2란
__4.1.2 EC2 자세히 살펴보기
__4.1.3 간편하게 필요한 요소를 모두 갖출 수 있는 서비스
__4.1.4 EC2 지식 탐험 지도
4.2 EC2를 사용하는 흐름: 가상 서버를 사용하기까지
__4.2.1 EC2 운영
__4.2.2 EC2 서비스의 기능
__4.2.3 EC2를 사용하는 절차
__4.2.4 인스턴스 설정 항목
4.3 인스턴스 생성과 서버 설계: 서버를 설계하는 것은 사용자의 몫
__4.3.1 서버를 설계하는 것은 사용자의 몫
__4.3.2 서버를 구축할 때 고려할 사항
__4.3.3 인스턴스 생성
4.4 Amazon Machine Images(AMI): OS 및 소프트웨어가 설치된 디스크 이미지
__4.4.1 AMI란
__4.4.2 AMI 요금
__4.4.3 제공되는 OS 이미지
__4.4.4 AMI는 직접 제작 가능
4.5 인스턴스 유형: 용도에 맞게 머신을 선택하자
__4.5.1 인스턴스 유형이란
__4.5.2 인스턴스 유형과 인스턴스 크기
4.6 Amazon EBS: EC2의 스토리지 볼륨
__4.6.1 Amazon EBS란
__4.6.2 EBS 볼륨 유형
__4.6.3 EBS의 기능과 요금
4.7 EC2 요금: 4개 항목의 합으로 계산
__4.7.1 EC2 요금
4.8 스냅샷/Amazon DLM: 서버 데이터 백업
__4.8.1 스냅샷이란
__4.8.2 스냅샷 생성 및 Amazon DLM을 통한 자동화
4.9 SSH를 이용한 접근과 키 페어: 공개키 암호 방식을 이용한 접근 관리
__4.9.1 SSH를 통한 연결/EC2 Instance Connect
__4.9.2 키 페어란
4.10 IP 주소: 네트워크상의 위치를 식별하는 구조
__4.10.1 IP 주소란
__4.10.2 공인 IP 주소와 사설 IP 주소
4.11 Elastic IP 주소: 고정 공인 IP 주소 부여
__4.11.1 Elastic IP 주소란
__4.11.2 Elastic IP 주소 확보와 연결
__4.11.3 Elastic IP 주소 요금

5장 스토리지 서비스
5.1 Amazon S3란: 사용하기 쉽고 기능이 강력한 스토리지 서비스
__5.1.1 Amazon S3란
__5.1.2 S3 자세히 살펴보기
__5.1.3 견고하고 지능적인 스토리지 서비스
__5.1.4 S3의 지식 탐험 지도
5.2 S3를 사용하는 흐름: 스토리지 서비스를 사용하기까지
__5.2.1 S3 조작
__5.2.2 S3 서비스의 기능
__5.2.3 S3를 사용하는 흐름
__5.2.4 S3 버킷 생성 전에 고려해야 할 사항
5.3 객체와 버킷: 파일과 파일을 저장하는 장소
__5.3.1 객체와 버킷이란
__5.3.2 버킷 생성과 명명 규칙
5.4 버킷 정책과 사용자 정책: 접근 제한 설정
__5.4.1 S3 버킷에 대한 접근 제한
__5.4.2 접근 제한의 대상과 내용
5.5 스토리지 클래스: 다양한 종류의 스토리지
__5.5.1 스토리지 클래스란
__5.5.2 스토리지 클래스의 종류
5.6 S3 요금: 저장 용량과 작업, 전송량의 합으로 계산
__5.6.1 S3 요금 체계
__5.6.2 작업의 개념
5.7 정적 웹사이트 호스팅: 웹사이트 공개
__5.7.1 정적 웹사이트 호스팅이란
__5.7.2 정적 웹사이트 호스팅에 필요한 설정
5.8 파일 업로드와 다운로드: 다양한 파일 업로드 방법
__5.8.1 업로드와 다운로드
5.9 액세스 관리 및 변조 방지: 의심스러운 접근을 감시
__5.9.1 액세스 로그란
__5.9.2 그 밖의 액세스 관리 방법
5.10 버전 관리/수명 주기/복제: 저장된 객체 관리
__5.10.1 버전 관리란
__5.10.2 수명 주기 규칙이란
__5.10.3 S3에서의 복제(레플리케이션)

6장 데이터베이스 서비스
6.1 데이터베이스와 RDB: 데이터를 관리하는 시스템
__6.1.1 데이터베이스(DB)란
__6.1.2 데이터베이스 분야의 지식 탐험 지도
__6.1.3 DBMS와 시스템의 통합
__6.1.4 RDB와 비RDB
__6.1.5 웹 시스템과 데이터베이스
__6.1.6 RDS의 복제와 스냅샷
6.2 관계형 데이터베이스: 2차원 표 형식으로 데이터를 관리한다
__6.2.1 관계형 데이터베이스란
__6.2.2 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)
6.3 비관계형 데이터베이스(NoSQL): RDB 이외의 데이터베이스
__6.3.1 비관계형 데이터베이스(NoSQL)란
__6.3.2 관계형 이외의 데이터베이스 종류
6.4 Amazon RDS란: 주요 RDBMS를 제공하는 데이터베이스 서비스
__6.4.1 Amazon RDS란
__6.4.2 인스턴스 유형과 인스턴스 클래스
__6.4.3 RDS 요금
6.5 RDS에서 사용 가능한 DBMS(RDBMS): 선택 가능한 데이터베이스 엔진
__6.5.1 RDS에서 사용할 수 있는 데이터베이스 엔진(DBMS)
__6.5.2 지원되는 DBMS(RDBMS) 목록
6.6 Amazon Aurora: AWS 오리지널 RDB
__6.6.1 Amazon Aurora란
__6.6.2 Aurora의 구조
6.7 RDS를 사용하는 흐름: 데이터베이스를 사용하기까지
__6.7.1 RDS의 작업 흐름
__6.7.2 RDS 서비스의 기능
__6.7.3 RDS를 사용하는 흐름
__6.7.4 EC2 인스턴스와 RDS 인스턴스의 차이
6.8 키-밸류형과 문서형: 비정형/반정형 데이터 다루기
__6.8.1 키-밸류 데이터베이스란
__6.8.2 Amazon DynamoDB란
__6.8.3 DynamoDB의 요금
__6.8.4 문서형 데이터베이스란
__6.8.5 Amazon DocumentDB란
__6.8.6 DocumentDB의 요금
__6.8.7 인메모리형 데이터베이스란
__6.8.8 Amazon ElastiCache란
__6.8.9 ElastiCache의 요금
6.9 그 외의 데이터베이스: 그래프 데이터와 시계열 데이터 다루기
__6.9.1 그래프형 데이터베이스란
__6.9.2 Amazon Neptune이란
__6.9.3 Neptune 요금
__6.9.4 Amazon Timestream이란

7장 네트워크와 보안
7.1 네트워크란: 네트워크는 서버로 연결되는 길
__7.1.1 서버는 네트워크에 연결되어야 힘을 발휘할 수 있다
__7.1.2 네트워크를 길에 비유한다면
7.2 네트워크 장비와 라우터: 네트워크의 핵심은 라우터
__7.2.1 네트워크 장비의 종류
__7.2.2 라우터란
7.3 서브넷과 DHCP: 사용할 범위 선택
__7.3.1 서브넷이란
__7.3.2 네트워크 범위와 CIDR 표기법
__7.3.3 네트워크 클래스
__7.3.4 IP 주소 할당과 DHCP
7.4 라우팅과 NAT: 공용 IP 주소와 사설 IP 주소 변환
__7.4.1 네트워크와 전송의 구조
__7.4.2 라우팅과 게이트웨이
__7.4.3 IP 주소 변환
__7.4.4 NAT와 NAPT(IP 마스커레이드)
7.5 Amazon VPC란: AWS에 생성하는 가상 네트워크
__7.5.1 Amazon VPC란
__7.5.2 VPC 구성
__7.5.3 VPC 기능
__7.5.4 VPC 네트워크의 특징
7.6 VPC를 사용하기까지의 흐름: 가상 네트워크를 사용할 때까지
__7.6.1 VPC에서 설정해야 할 사항
__7.6.2 VPC를 사용하는 흐름
7.7 기본 VPC: AWS가 제공하는 기본 VPC
__7.7.1 기본 VPC란
__7.7.2 기본 VPC의 구성
7.8 인터넷 게이트웨이와 NAT 게이트웨이: VPC에서 인터넷에 연결
__7.8.1 인터넷 게이트웨이란
__7.8.2 NAT 게이트웨이란
7.9 VPC의 접속과 엔드포인트: 다른 AWS 서비스나 엔드포인트 서비스와 연결
__7.9.1 VPC 엔드포인트란
__7.9.2 인터페이스 엔드포인트란
__7.9.3 게이트웨이 엔드포인트란
__7.9.4 Gateway Load Balancer 엔드포인트란
__7.9.5 VPC 엔드포인트의 요금
__7.9.6 VPC와 다른 서비스와의 연결
__7.9.7 전용선과 가상 사설망(VPN)
__7.9.8 AWS Direct Connect란
__7.9.9 AWS VPN이란
__7.9.10 전송 게이트웨이란
7.10 Elastic Load Balancing: 트래픽을 분배하는 분산 장치
__7.10.1 Elastic Load Balancing이란
__7.10.2 ELB의 종류
__7.10.3 ELB의 요금
7.11 Auto Scaling: 수요에 맞춰 대수를 늘리고 줄이기
__7.11.1 Auto Scaling이란
__7.11.2 모니터링과 인스턴스 수 결정
7.12 Amazon Route 53: AWS의 DNS 서비스
__7.12.1 DNS와 도메인
__7.12.2 Amazon Route 53란
__7.12.3 Route 53의 용어
__7.12.4 Route 53 요금
7.13 Amazon CloudFront: 콘텐츠 전송 서비스
__7.13.1 Amazon CloudFront와 에지 서버
__7.13.2 CloudFront의 요금 체계
__7.13.3 CloudFront의 요금 클래스
7.14 보안이란: 내 서비스의 ‘안전을 지키는 것’
__7.14.1 정보 보안이란
__7.14.2 ① 기밀성: 정당한 권리를 가진 사람만이 접근할 수 있는 것
__7.14.3 ② 가용성: 필요할 때 사용할 수 있는 것
__7.14.4 ③ 완전성: 데이터가 정상적인 상태인 것
__7.14.5 ‘안전’이란 무엇인가
7.15 보안 그룹과 네트워크 ACL: 보안 설정
__7.15.1 보안 그룹과 네트워크 ACL
__7.15.2 인바운드와 아웃바운드 설정과 잘 알려진 포트
7.16 AWS WAF와 Amazon GuardDuty: 공격을 방지하는 보안 서비스
__7.16.1 AWS WAF란
__7.16.2 Amazon GuardDuty란

8장 데브옵스/컨테이너/서버리스
8.1 데브옵스/컨테이너/서버리스: 개발 팀과 운영 팀이 협력하는 방식
__8.1.1 데브옵스란
__8.1.2 데브옵스의 지식 탐험 지도
__8.1.3 데브옵스의 베스트 프랙티스
8.2 컨테이너와 오케스트레이션: 도커와 쿠버네티스의 구조
__8.2.1 컨테이너란
__8.2.2 도커형 컨테이너의 구조와 레지스트리 서비스
__8.2.3 쿠버네티스형 컨테이너 오케스트레이션의 구조
8.3 Amazon ECS와 Amazon EKS: AWS의 컨테이너 서비스
__8.3.1 Amazon ECS와 Amazon EKS란
__8.3.2 AWS Fargate란
__8.3.3 Fargate와 EC2의 차이
__8.3.4 ECS/EKS 서비스의 기능
__8.3.5 ECS/EKS 서비스의 이름과 구성
__8.3.6 ECS/EKS에서 태스크/Pod 생성까지
__8.3.7 ECS를 사용하는 흐름과 설정 항목
__8.3.8 EKS를 사용하는 흐름
__8.3.9 컨테이너 서비스 요금
8.4 서버리스: 서버를 준비하지 않고 프로그램 실행 가능
__8.4.1 서버리스란
__8.4.2 AWS Lambda의 지식 탐험 지도
8.5 AWS Lambda: 트리거에 반응하여 프로그램을 실행
__8.5.1 AWS Lambda란
__8.5.2 트리거가 되는 이벤트
__8.5.3 Lambda 함수 준비하기
__8.5.4 Lambda를 사용하는 흐름
__8.5.5 Lambda의 설정 항목
__8.5.6 Lambda 이용 요금
8.6 Amazon API Gateway: API를 생성/유지/보호하기
__8.6.1 Amazon API Gateway란
__8.6.2 API Gateway의 종류와 결합할 수 있는 AWS 서비스
__8.6.3 URL과 스테이지
__8.6.4 중계점으로서의 API Gateway(사용량 계획, 인증 및 인가)
__8.6.5 API Gateway 요금
8.7 Amazon EventBridge: 트리거로 조건을 분기해서 처리를 실행
__8.7.1 Amazon EventBridge란
__8.7.2 Amazon EventBridge Scheduler란
__8.7.3 EventBridge의 요금
8.8 Amazon Cognito: 인증, 인가를 수행하는 플랫폼
__8.8.1 Amazon Cognito란
__8.8.2 Cognito의 시스템
__8.8.3 Cognito의 요금
8.9 AWS Step Functions: 분산 애플리케이션 조정하기
__8.9.1 AWS Step Functions란
__8.9.2 상태 머신이란
__8.9.3 Step Functions의 요금
8.10 Amazon Lightsail과 AWS Amplify: 간편한 웹사이트 개발 서비스
__8.10.1 Amazon Lightsail이란
__8.10.2 AWS Amplify란
8.11 Amazon SQS와 Amazon SNS: 서버리스와 연계하는 서비스
__8.11.1 Amazon SQS와 Amazon SNS란
__8.11.2 SQS와 SNS의 용어
__8.11.3 FIFO와 표준
__8.11.4 SQS와 SNS의 요금
8.12 AWS CloudFormation: 리소스의 일괄 생성 및 삭제
__8.12.1 AWS CloudFormation이란
__8.12.2 템플릿 예
__8.12.3 CloudFormation의 요금
8.13 AWS CodeBuild/AWS CodeDeploy/AWS CodePipeline: 배포 및 테스트 수행
__8.13.1 코드를 실행하는 서비스
__8.13.2 AWS CodeBuild의 동작
__8.13.3 AWS CodeDeploy의 동작
__8.13.4 CodeDeploy의 에이전트
__8.13.5 AWS CodePipeline으로 통합하기
__8.13.6 서비스별 요금

9장 머신러닝과 생성형 AI 관련 서비스
9.1 AI, 머신러닝, 생성형 AI: 사람이 생각하고 판단하는 방식을 흉내 내는 기술
__9.1.1 AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계
__9.1.2 생성형 AI와 자연어
__9.1.3 머신러닝의 본질은 회로
__9.1.4 생성형 AI의 활용법
9.2 AWS의 머신러닝 서비스: API나 모델을 직접 만들 수 있다
__9.2.1 AWS에서 사용할 수 있는 머신러닝 서비스
__9.2.2 머신러닝의 지식 탐험 지도
__9.2.3 그 외의 머신러닝 서비스
__9.2.4 AWS의 AI·머신러닝 서비스를 사용할 때 주의할 점
9.3 Amazon Bedrock: AI 기반 모델을 활용해 생성형 AI를 서비스에 통합하기
__9.3.1 Amazon Bedrock이란
__9.3.2 Bedrock에서 사용할 수 있는 기반 모델
__9.3.3 Bedrock의 요금
__9.3.4 생성형 AI를 사용한다는 것
9.4 Amazon SageMaker: 머신러닝(ML) 모델을 만들기
__9.4.1 Amazon SageMaker란
__9.4.2 Amazon SageMaker Studio란
__9.4.3 차세대 SageMaker
__9.4.4 SageMaker의 요금
9.5 API로 사용할 수 있는 머신러닝 서비스: 간편한 머신러닝 사용
__9.5.1 API로 사용할 수 있는 머신러닝 서비스
__9.5.2 API로 사용할 수 있는 머신러닝 서비스의 네 가지 유용한 특징
__9.5.3 Amazon Transcribe란
__9.5.4 Amazon Polly란
__9.5.5 Amazon Translate란
__9.5.6 Amazon Comprehend란
__9.5.7 Amazon Lex란
__9.5.8 Amazon Rekognition이란
__9.5.9 Amazon Kendra란
__9.5.10 Amazon Personalize란

10장 데이터 분석 서비스
10.1 데이터 분석: 빅데이터 분석을 통한 의사 결정 및 예측
__10.1.1 데이터 분석이란
__10.1.2 데이터 분석 분야의 지식 탐험 지도
__10.1.3 데이터 분석의 과정과 상태
__10.1.4 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터 마트
10.2 Amazon Kinesis와 Amazon Data Firehose: 데이터 수집과 전송
__10.2.1 Amazon Kinesis란
__10.2.2 Amazon Kinesis Data Streams와 Amazon Data Firehose
__10.2.3 Amazon Managed Service for Apache Flink란
__10.2.4 Amazon Kinesis Video Streams란
__10.2.5 각각의 요금
10.3 AWS Glue: 데이터 처리와 클렌징
__10.3.1 AWS Glue란
__10.3.2 AWS Glue의 작동 방식
10.4 Amazon OpenSearch Service와 Amazon QuickSight: 검색 기능과 시각화
__10.4.1 Amazon OpenSearch Service란
__10.4.2 Amazon QuickSight란
10.5 Amazon Redshift와 Amazon Athena: 데이터 분석
__10.5.1 Amazon Redshift란
__10.5.2 Amazon Redshift Spectrum이란
__10.5.3 Amazon Athena란
__10.5.4 Redshift Spectrum과 Athena의 차이

11장 IoT 서비스
11.1 IoT란: 다양한 사물을 인터넷에 연결하는 기술
__11.1.1 IoT란
__11.1.2 IoT 기초 지식
__11.1.3 AWS의 IoT 서비스
__11.1.4 IoT 분야 지식 탐험 지도
11.2 AWS IoT Core: IoT에서 데이터 중계를 담당
__11.2.1 AWS IoT Core란
__11.2.2 IoT Core 설정
__11.2.3 IoT Core의 편리한 기능
__11.2.4 AWS IoT Device Defender란
__11.2.5 AWS IoT Events란
11.3 IoT Core와 함께 사용하는 서비스: 처리나 분석은 다른 서비스가 담당
__11.3.1 IoT Core와 궁합이 좋은 서비스 ① 사물에 명령하기
__11.3.2 IoT Core와 궁합이 좋은 서비스 ② 사물에서 데이터를 수집하기