개시하다

평소 업무 중에 AWS를 접하면서 기본적인 지식을 이해했기 때문에 더 깊은 지식을 배워서 프로페셔널학과의 자격을 얻는 것을 목표로 삼을 때가 많지 않을 것 같다.
다만, Solution Archiitect Assiociate, Devops Asssociate는 있지만, Developer Assiociate만 없기 때문에 Assiociate의 자격증을 먼저 갖추고 싶어서 Developer Assiociate에 도전했습니다.
일반적으로 받아들이는 것도 재미없기 때문에 영어 학습도 Udemy의 영어 회화 겸용입니다.영어로 도무지 알 수 없는 부분을 백지와 블랙벨트로 조사하다.
지금은 AWS의 지식이 이해했다고 생각하는 지식이라도 영어의 뜻을 이해하지 못하고 낙담하지 않는 부분이 있다고 생각해 면밀히 조사해보니 실제로 AWS의 지식은 모르는 부분이 있었다.
그러면 공부할 시간이 필요하지만 개인적으로 굉장히 좋은 공부이기 때문에 자신이 모르는 지식을 정리할 준비도 겸했습니다.
참고로 자격증 자체는 910점으로 순조롭게 합격했다.

배운 지식 5선

S3 Server Side Enceryption 정보

S3에 저장된 객체를 문자 그대로 암호화합니다.
옵션 유형은 세 가지입니다.
어떤 옵션을 사용하느냐에 대해서는 관리 비용과 암호화의 유연성을 고려하여 선택해야 한다.

SSE-S3

SSE-KMS

SSE-C

나는 각자의 특징이 다음과 같다고 생각한다.
SSE 종류
관리 비용
관리의 유연성
용례
고려 사항
SSE-S3
낮음
낮음
대상을 암호화하고 싶지만 키를 관리하고 싶지 않은 경우.
암호화할 때 감사 흔적을 남기지 않습니다.
SSE-KMS
중간
중간
대상을 암호화하고 싶지만 키를 관리하고 싶지 않습니다.단, 키의 연결을 진행하거나 무효화하기를 바랍니다.암호화할 때의 감사증을 남기고 싶습니다.
KMS API 호출 제한을 고려할 필요가 있습니다.
SSE-C
높음
높음
사용자가 암호 키를 준비해야 합니다.
암호화 요청은 HTTPS를 사용합니다.

Lambda의 응답 성능 정보

람바다의 성능은 메모리 할당을 늘려 향상할 수 있고, 그 외에도 재검토할 수 있는 부분도 있다.
예를 들어 다음은dynamodb의 표에서 기록을 얻는 예이다

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
    table = dynamodb.Table('sample')
    result = table.scan()
    return dump(result)

이렇게 쓰는 것보다.

import boto3

dynamodb = boto3.resource('dynamodb')

def lambda_handler(event, context):
    table = dynamodb.Table('sample')
    result = table.scan()
    return dump(result)

위에서 그렇게 쓰면 실행 속도가 높아진다.
차이는 램바다 함수의 처리 방법 외에 DynamoDB 실례를 쓴 초기화입니다.Lambda의 처리 방법 이외에 정의된 대상은 차가운 시작 시에만 초기화되는 성질을 가지고 있으며, 차가운 시작 시 이외에 이미 초기화된 대상을 사용할 수 있기 때문에 실례의 초기화에 적용되는 등 비용이 높은 처리를 통해호응의 향상을 예견할 수 있다.
반대로 잘못 말하더라도 현재 시간 등 가변 변수를 처리 프로그램 밖에 쓰지 않도록 주의해야 한다.

DynamoDB 파티션 정보

DynamoDB는 Read/Write 중 하나에 용량을 분배할 수 있어 자원 관리를 유연하게 할 수 있지만 용량이 충분해도 도량을 확인하면용량 부족을 나타내는'P r ov i s i o n e T h rougaiput Exceed Exception'이 가끔 발생한다.
이는 다이나모DB의 성격으로, 각 파티션에서 테이블에 할당된 용량을 균등하게 분할하기 때문에 한 파티션에 부하가 집중되면 발생한다.
섹션은 섹션 키 항목의 값에 따라 분산됩니다.따라서 이 사건이 발생할 때 구역 키의 디자인이 잘못되었을 가능성을 의심해야 한다.
이해하기 쉬운 반모드의 예는 다음과 같다.특정 날짜와 시간이 섹션 키로 설정되어 있기 때문에 당일 기록은 같은 섹션에 기록됩니다.
Ultimate AWS Certified Developer Associate 2019

DynamoDB의 소비 용량 단원의 계산 방법

DynamoDB 하나 더.
결과적으로 일관성 있는 경우의 계산법은 이해하지만, 지난해 발표된 강력한 통합성 상황에서의 계산법은 아직 포착되지 않았다.각각 다음과 같은 계산 방법이다.
통합성
Read/Write
1 기록된 소비 용량 단위
결과 일치성
Write
레코드 크기(1/1)/2
결과 일치성
Read
레코드 크기(4KB 배수)/2
강력한 통합
Read
레코드 크기(4KB 배수)/4
강력한 통합성의 경우 결과의 일치성에 비해 소비 능력이 배가된다.
레코드 사이즈부터 4, Write라면 1로 나누는 것이 좋다는 것을 기억하세요.레코드 크기가 Write일 때는 1KB, 읽을 때는 4KB이며 분리할 수 없을 때는 각각의 배수로 미리 계산됩니다.
예를 들어 기록 사이즈가 15KB, 초 요청수 4, 결과 일치성 읽기 처리의 초구용량 단원이라면 15KB는 16KB를 사용하여 4KB의 배수로 계산해야 한다.16/4/2*4의 대답은 8이다.

외접

AWS SDK에서 제공하는 자동 재시도 논리입니다.Exponel-ver-off는 재시도 사이의 대기 시간을 연속적으로 연장하고 연속적인 오류 응답을 받는다는 생각에 기반을 두고 있다.첫 재시도는 1초 뒤, 다음 재시도는 3초 뒤, 그 다음은 7초로 이렇게 천천히 재시도 시간을 늦춘다.
점파수 증가 등으로 부하가 높아져 오류가 발생한 경우 1개 점파에 대한 분량은 평소와 다르다.예를 들어 1초 등 짧은 고정 간격으로 재시도하면 시스템상 과부하 상태에서 원래 처리하기 어려운 상태에서 안정적인 부하를 더한다.
또한 임시 오류인 경우 즉시 재시도해 응답을 얻을 수 있지만 네트워크 장애 등 장기 오류인 경우 짧은 시간 재시도해도 응답을 받지 못해 유효한 재시도라고 할 수 없습니다.
이를 피하기 위한 메커니즘은 Exponector off입니다.

최후

자격증 취득을 위해 공부한 장점은 기분이 나빠도 돈을 낭비하지 않으려고 노력하는 것이 강력한 동기라는 점이다.다행히도 현재 회사가 합격하면 시험비가 지급되기 때문에 합격 동기를 더욱 높일 수 있다.
이렇게 되면 Associate 등급의 AWS 자격증이 3개가 갖춰지고, 그 다음에는 고민 없이 Professional 자격을 목표로 한다.