12월 21, 2025
35 분 읽기

Senior AWS Cloud Engineer 면접 질문과 답변

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Senior AWS Cloud Engineer 면접 질문과 답변
Milad Bonakdar

Milad Bonakdar

작성자

AWS 아키텍처, 네트워킹, Auto Scaling, Lambda, 비용 최적화, IAM 보안, RDS, 프로덕션 트러블슈팅을 다루는 Senior AWS Cloud Engineer 면접 질문으로 준비하세요.

소개

Senior AWS Cloud Engineer 면접은 서비스를 얼마나 많이 아는지보다 프로덕션 환경에서 어떤 판단을 내리는지를 봅니다. 아키텍처 선택 이유, 보안 모델, 비용 영향, 장애 복구 계획, 배포 후 운영 방식을 구체적으로 설명할 수 있어야 합니다.

이 가이드는 아키텍처, 네트워킹, 컴퓨팅, 비용 최적화, IAM 보안, 데이터베이스, 모니터링, 트러블슈팅을 다루는 시니어 수준의 AWS 면접 질문과 실무형 답변을 제공합니다.

아키텍처 및 설계

1. AWS에서 고가용성 다계층 웹 애플리케이션을 설계하세요.

답변: 프로덕션 준비가 완료된 다계층 아키텍처에는 이중화, 확장성 및 보안이 필요합니다.

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주요 구성 요소:

1. DNS 및 CDN:

# 상태 검사를 사용하는 DNS용 Route 53
aws route53 create-health-check \
  --health-check-config IPAddress=203.0.113.1,Port=443,Type=HTTPS

# 글로벌 콘텐츠 전송을 위한 CloudFront
aws cloudfront create-distribution \
  --origin-domain-name myapp.example.com

2. 로드 밸런싱 및 자동 확장:

# Application Load Balancer 생성
aws elbv2 create-load-balancer \
  --name my-alb \
  --subnets subnet-12345 subnet-67890 \
  --security-groups sg-12345

# Auto Scaling Group 생성
aws autoscaling create-auto-scaling-group \
  --auto-scaling-group-name my-asg \
  --launch-template LaunchTemplateName=my-template \
  --min-size 2 \
  --max-size 10 \
  --desired-capacity 4 \
  --target-group-arns arn:aws:elasticloadbalancing:...

3. 데이터베이스 및 캐싱:

  • 고가용성을 위한 RDS Multi-AZ
  • 읽기 확장용 읽기 전용 복제본
  • 세션/데이터 캐싱용 ElastiCache

설계 원칙:

  • 여러 AZ에 배포
  • 가능한 경우 관리형 서비스 사용
  • 자동 확장 구현
  • 보안 그룹으로 계층 분리
  • 정적 콘텐츠에는 S3 사용

희소성: 매우 흔함 난이도: 어려움

2. VPC 피어링에 대해 설명하고 언제 사용하는지 설명하세요.

답변: VPC 피어링은 AWS 네트워크를 사용하여 두 VPC를 비공개로 연결합니다.

특징:

  • 비공개 연결 (인터넷 없음)
  • 단일 실패 지점 없음
  • 대역폭 병목 현상 없음
  • 교차 리전 피어링 지원
  • 비전이적 (A↔B, B↔C가 A↔C를 의미하지 않음)

사용 사례:

  • 프로덕션 및 관리 VPC 연결
  • VPC 간에 리소스 공유
  • 다중 계정 아키텍처
  • 하이브리드 클라우드 연결
# VPC 피어링 연결 생성
aws ec2 create-vpc-peering-connection \
  --vpc-id vpc-1a2b3c4d \
  --peer-vpc-id vpc-5e6f7g8h \
  --peer-region us-west-2

# 피어링 연결 수락
aws ec2 accept-vpc-peering-connection \
  --vpc-peering-connection-id pcx-1234567890abcdef0

# 라우팅 테이블 업데이트
aws ec2 create-route \
  --route-table-id rtb-12345 \
  --destination-cidr-block 10.1.0.0/16 \
  --vpc-peering-connection-id pcx-1234567890abcdef0

대안:

  • Transit Gateway: 허브 앤 스포크, 전이적 라우팅
  • PrivateLink: 서비스 간 연결
  • VPN: 암호화된 연결

희소성: 흔함 난이도: 중간

고급 컴퓨팅

3. Auto Scaling은 어떻게 작동하며 어떻게 최적화합니까?

답변: Auto Scaling은 수요에 따라 용량을 자동으로 조정합니다.

확장 정책:

1. 대상 추적:

{
  "TargetValue": 70.0,
  "PredefinedMetricSpecification": {
    "PredefinedMetricType": "ASGAverageCPUUtilization"
  }
}

2. 단계별 확장:

{
  "AdjustmentType": "PercentChangeInCapacity",
  "MetricAggregationType": "Average",
  "StepAdjustments": [
    {
      "MetricIntervalLowerBound": 0,
      "MetricIntervalUpperBound": 10,
      "ScalingAdjustment": 10
    },
    {
      "MetricIntervalLowerBound": 10,
      "ScalingAdjustment": 30
    }
  ]
}

3. 예약된 확장:

aws autoscaling put-scheduled-update-group-action \
  --auto-scaling-group-name my-asg \
  --scheduled-action-name scale-up-morning \
  --recurrence "0 8 * * *" \
  --desired-capacity 10

최적화 전략:

  • 알려진 패턴에는 예측 확장 사용
  • 적절한 쿨다운 기간 설정
  • 확장 메트릭 모니터링
  • 혼합 인스턴스 유형 사용
  • 정상적인 종료를 위한 수명 주기 후크 구현

희소성: 매우 흔함 난이도: 중간-어려움

서버리스 및 고급 서비스

4. Lambda와 EC2는 언제 사용합니까?

답변: 워크로드 특성에 따라 선택하세요.

다음의 경우 Lambda 사용:

  • 이벤트 기반 워크로드
  • 짧게 실행되는 작업 (15분 미만)
  • 가변적/예측 불가능한 트래픽
  • 서버 관리가 필요 없는 경우
  • 간헐적인 사용에 대한 비용 최적화

다음의 경우 EC2 사용:

  • 오래 실행되는 프로세스
  • 전체 OS 제어 필요
  • 특정 소프트웨어 요구 사항
  • 일관된 높은 로드
  • 상태 저장 애플리케이션

Lambda 예제:

import json
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    """
    S3 업로드 이벤트 처리
    """
    s3 = boto3.client('s3')
    
    # 이벤트에서 버킷 및 키 가져오기
    bucket = event['Records'][0]['s3']['bucket']['name']
    key = event['Records'][0]['s3']['object']['key']
    
    # 파일 처리
    response = s3.get_object(Bucket=bucket, Key=key)
    content = response['Body'].read()
    
    # 콘텐츠로 작업 수행
    process_data(content)
    
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('Processing complete')
    }

비용 비교:

  • Lambda: 요청당 + 기간별 요금
  • EC2: 가동 시간 요금 (유휴 상태인 경우에도)

희소성: 흔함 난이도: 중간

비용 최적화

5. AWS 비용을 어떻게 최적화합니까?

답변: 시니어다운 답변은 비용 최적화를 일회성 정리가 아니라 지속적인 운영 프로세스로 설명해야 합니다.

전략:

1. 적정 규모 조정:

# AWS Compute Optimizer 사용
aws compute-optimizer get-ec2-instance-recommendations \
  --instance-arns arn:aws:ec2:us-east-1:123456789012:instance/i-1234567890abcdef0

2. 예약 인스턴스 및 Savings Plans:

  • 1년 또는 3년 약정
  • 온디맨드 대비 최대 72% 절감
  • Cost Explorer 권장 사항, 기존 커밋먼트, 예정된 로드맵 변경을 확인한 뒤 안정적인 컴퓨팅 사용량에 적용

3. 스팟 인스턴스:

# 스팟 인스턴스 시작
aws ec2 request-spot-instances \
  --spot-price "0.05" \
  --instance-count 5 \
  --type "one-time" \
  --launch-specification file://specification.json

4. S3 수명 주기 정책:

{
  "Rules": [
    {
      "Id": "30일 후 IA로 이동",
      "Status": "Enabled",
      "Transitions": [
        {
          "Days": 30,
          "StorageClass": "STANDARD_IA"
        },
        {
          "Days": 90,
          "StorageClass": "GLACIER"
        }
      ]
    }
  ]
}

5. Auto Scaling:

  • 근무 시간 외에는 규모 축소
  • 예측 확장 사용

6. 모니터링:

  • AWS Cost Explorer
  • 예산 경고
  • 비용 할당을 위한 리소스 태그 지정

희소성: 매우 흔함 난이도: 중간

보안 및 규정 준수

6. AWS에서 심층 방어를 어떻게 구현합니까?

답변: 시니어 답변은 각 계층에서 예방 통제, 탐지, 빠른 대응을 함께 설명해야 합니다.

계층:

1. 네트워크 보안:

# 프라이빗 서브넷이 있는 VPC
# 보안 그룹 (필요한 포트만 허용)
# 서브넷 수준 제어를 위한 NACL
# 애플리케이션 보호를 위한 WAF

# 예: SSH를 배스천 호스트로만 제한
aws ec2 authorize-security-group-ingress \
  --group-id sg-app-servers \
  --protocol tcp \
  --port 22 \
  --source-group sg-bastion

2. ID 및 액세스:

  • 사용자와 워크로드에는 페더레이션과 임시 자격 증명을 우선 적용
  • 장기 자격 증명이나 루트 자격 증명이 남아 있다면 MFA 요구
  • 최소 권한을 부여하고 사용하지 않는 권한을 정기적으로 검토
  • IAM Access Analyzer로 정책을 검증하고 공개, 크로스 계정, 미사용 액세스를 확인
{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": "s3:GetObject",
      "Resource": "arn:aws:s3:::my-bucket/*",
      "Condition": {
        "IpAddress": {
          "aws:SourceIp": "203.0.113.0/24"
        }
      }
    }
  ]
}

3. 데이터 보호:

  • 저장 시 암호화 (KMS)
  • 전송 중 암호화 (TLS)
  • S3 버킷 정책
  • RDS 암호화

4. 모니터링 및 로깅:

# CloudTrail 활성화
aws cloudtrail create-trail \
  --name my-trail \
  --s3-bucket-name my-bucket

# VPC Flow Logs 활성화
aws ec2 create-flow-logs \
  --resource-type VPC \
  --resource-ids vpc-12345 \
  --traffic-type ALL \
  --log-destination-type s3 \
  --log-destination arn:aws:s3:::my-bucket

5. 규정 준수:

  • 규정 준수 모니터링을 위한 AWS Config
  • 중앙 집중식 결과를 위한 Security Hub
  • 위협 탐지를 위한 GuardDuty

희소성: 매우 흔함 난이도: 어려움

데이터베이스 서비스

7. RDS Multi-AZ와 읽기 전용 복제본을 설명하고 각각 언제 사용하는지 설명하세요.

답변: 둘 다 이중화를 제공하지만 다른 용도로 사용됩니다.

Multi-AZ 배포:

  • 목적: 고가용성 및 재해 복구
  • 다른 AZ의 대기 상태로 동기 복제
  • 자동 장애 조치 (1-2분)
  • 장애 조치 후 동일한 엔드포인트
  • 표준 RDS Multi-AZ DB 인스턴스는 standby에서 읽기를 처리하지 않습니다. Multi-AZ DB 클러스터는 읽기 가능한 standby를 제공할 수 있으므로 정확한 RDS 토폴로지를 확인해야 합니다
  • standby 용량과 스토리지 비용이 추가되므로 복구 요구사항과 비교해 판단
# Multi-AZ RDS 인스턴스 생성
aws rds create-db-instance \
  --db-instance-identifier mydb \
  --db-instance-class db.t3.medium \
  --engine postgres \
  --master-username admin \
  --master-user-password MyPassword123 \
  --allocated-storage 100 \
  --multi-az \
  --backup-retention-period 7

읽기 전용 복제본:

  • 목적: 읽기 작업 확장
  • 비동기 복제
  • 여러 복제본 가능 (Aurora의 경우 최대 15개)
  • 각 복제본에 대한 다른 엔드포인트
  • 다른 리전에 있을 수 있음
  • 독립 실행형 DB로 승격 가능
# 읽기 전용 복제본 생성
aws rds create-db-instance-read-replica \
  --db-instance-identifier mydb-replica-1 \
  --source-db-instance-identifier mydb \
  --db-instance-class db.t3.medium \
  --availability-zone us-east-1b

# 읽기 전용 복제본을 독립 실행형으로 승격
aws rds promote-read-replica \
  --db-instance-identifier mydb-replica-1

비교 테이블:

기능Multi-AZ읽기 전용 복제본
복제동기비동기
목적HA/DR읽기 확장
장애 조치자동수동 승격
엔드포인트동일다름
리전동일한 리전만교차 리전 지원
성능표준 DB 인스턴스 Multi-AZ는 가용성 목적이며, Multi-AZ 클러스터는 읽기 가능한 standby를 추가할 수 있음읽기 중심 워크로드의 읽기 처리량 향상
사용 사례프로덕션 데이터베이스분석, 보고

모범 사례: 둘 다 함께 사용

  • 고가용성을 위한 Multi-AZ
  • 읽기 확장을 위한 읽기 전용 복제본

희소성: 매우 흔함 난이도: 중간-어려움

8. 최소한의 가동 중지 시간으로 데이터베이스 마이그레이션을 어떻게 구현합니까?

답변: 프로덕션 시스템을 위한 데이터베이스 마이그레이션 전략:

전략 1: AWS DMS (Database Migration Service)

# 복제 인스턴스 생성
aws dms create-replication-instance \
  --replication-instance-identifier my-replication-instance \
  --replication-instance-class dms.t3.medium \
  --allocated-storage 100

# 소스 엔드포인트 생성
aws dms create-endpoint \
  --endpoint-identifier source-db \
  --endpoint-type source \
  --engine-name postgres \
  --server-name source-db.example.com \
  --port 5432 \
  --username admin \
  --password MyPassword123

# 대상 엔드포인트 생성
aws dms create-endpoint \
  --endpoint-identifier target-db \
  --endpoint-type target \
  --engine-name aurora-postgresql \
  --server-name target-db.cluster-xxx.us-east-1.rds.amazonaws.com \
  --port 5432 \
  --username admin \
  --password MyPassword123

# 마이그레이션 작업 생성
aws dms create-replication-task \
  --replication-task-identifier migration-task \
  --source-endpoint-arn arn:aws:dms:us-east-1:123456789012:endpoint:source-db \
  --target-endpoint-arn arn:aws:dms:us-east-1:123456789012:endpoint:target-db \
  --replication-instance-arn arn:aws:dms:us-east-1:123456789012:rep:my-replication-instance \
  --migration-type full-load-and-cdc \
  --table-mappings file://table-mappings.json

마이그레이션 단계:

1. 전체 로드:

  • 기존 데이터 복사
  • 시간이 오래 걸릴 수 있음 (몇 시간/며칠)
  • 애플리케이션은 여전히 소스 사용

2. CDC (Change Data Capture):

  • 진행 중인 변경 사항 복제
  • 대상을 동기화된 상태로 유지
  • 최소 지연 (초)

3. 전환:

# 마이그레이션 전환 스크립트
import boto3
import time

def perform_cutover():
    """
    최소한의 가동 중지 시간으로 새 데이터베이스로 전환
    """
    # 1. 유지 관리 모드 활성화
    enable_maintenance_mode()
    
    # 2. 복제 지연이 0이 될 때까지 대기
    wait_for_replication_sync()
    
    # 3. 애플리케이션 구성 업데이트
    update_database_endpoint(
        old_endpoint='source-db.example.com',
        new_endpoint='target-db.cluster-xxx.us-east-1.rds.amazonaws.com'
    )
    
    # 4. 애플리케이션 다시 시작
    restart_application()
    
    # 5. 연결 확인
    verify_database_connection()
    
    # 6. 유지 관리 모드 비활성화
    disable_maintenance_mode()
    
    print("Cutover complete!")

def wait_for_replication_sync(max_lag_seconds=5):
    """복제 지연이 최소가 될 때까지 대기"""
    dms = boto3.client('dms')
    
    while True:
        response = dms.describe_replication_tasks(
            Filters=[{'Name': 'replication-task-id', 'Values': ['migration-task']}]
        )
        
        lag = response['ReplicationTasks'][0]['ReplicationTaskStats']['FullLoadProgressPercent']
        
        if lag < max_lag_seconds:
            print(f"Replication lag: {lag}s - Ready for cutover")
            break
        
        print(f"Replication lag: {lag}s - Waiting...")
        time.sleep(10)

전략 2: Blue-Green 배포

# Aurora 복제본 생성 (즉시, copy-on-write)
aws rds restore-db-cluster-to-point-in-time \
  --source-db-cluster-identifier production-cluster \
  --db-cluster-identifier staging-cluster \
  --restore-type copy-on-write \
  --use-latest-restorable-time

# 스테이징에서 테스트
# 준비되면 DNS/엔드포인트 교체

가동 중지 시간 비교:

  • DMS: 1분 미만 (전환만)
  • Blue-Green: 30초 미만 (DNS 전환)
  • 기존 덤프/복원: 몇 시간에서 며칠

희소성: 흔함 난이도: 어려움

모니터링 및 문제 해결

9. 높은 AWS 비용 문제를 어떻게 해결합니까?

답변: 비용 최적화에는 체계적인 분석이 필요합니다.

조사 단계:

1. Cost Explorer 사용:

# 서비스별 비용 분석 가져오기
aws ce get-cost-and-usage \
  --time-period Start=2026-04-01,End=2026-04-30 \
  --granularity MONTHLY \
  --metrics BlendedCost \
  --group-by Type=DIMENSION,Key=SERVICE

# 리소스 태그별 비용 가져오기
aws ce get-cost-and-usage \
  --time-period Start=2026-04-01,End=2026-04-30 \
  --granularity DAILY \
  --metrics BlendedCost \
  --group-by Type=TAG,Key=Environment

2. 비용 이상 징후 식별:

import boto3
from datetime import datetime, timedelta

def analyze_cost_anomalies():
    """
    비정상적인 비용 급증 식별
    """
    ce = boto3.client('ce')
    
    # 지난 30일간의 비용 가져오기
    end_date = datetime.now()
    start_date = end_date - timedelta(days=30)
    
    response = ce.get_cost_and_usage(
        TimePeriod={
            'Start': start_date.strftime('%Y-%m-%d'),
            'End': end_date.strftime('%Y-%m-%d')
        },
        Granularity='DAILY',
        Metrics=['BlendedCost'],
        GroupBy=[{'Type': 'SERVICE', 'Key': 'SERVICE'}]
    )
    
    # 각 서비스 분석
    for result in response['ResultsByTime']:
        date = result['TimePeriod']['Start']
        for group in result['Groups']:
            service = group['Keys'][0]
            cost = float(group['Metrics']['BlendedCost']['Amount'])
            
            # $100/일 초과 비용에 플래그 지정
            if cost > 100:
                print(f"⚠️  {date}: {service} = ${cost:.2f}")
    
    return response

# 일반적인 비용 원인
cost_culprits = {
    'EC2': [
        '과도한 크기의 인스턴스',
        '유휴 인스턴스',
        '연결되지 않은 EBS 볼륨',
        '오래된 스냅샷'
    ],
    'RDS': [
        '필요하지 않은 Multi-AZ',
        '과도한 크기의 인스턴스',
        '과도한 백업 보존'
    ],
    'S3': [
        '잘못된 스토리지 클래스',
        '수명 주기 정책 없음',
        '과도한 요청'
    ],
    '데이터 전송': [
        '교차 리전 트래픽',
        'NAT Gateway 사용량',
        'CloudFront 미사용'
    ]
}

3. 리소스 정리 스크립트:

#!/bin/bash
# 사용되지 않는 리소스 찾아서 보고

echo "=== 연결되지 않은 EBS 볼륨 ==="
aws ec2 describe-volumes \
  --filters Name=status,Values=available \
  --query 'Volumes[*].[VolumeId,Size,CreateTime]' \
  --output table

echo "=== 유휴 EC2 인스턴스 (7일 동안 5% 미만 CPU) ==="
# CloudWatch를 사용하여 식별
aws cloudwatch get-metric-statistics \
  --namespace AWS/EC2 \
  --metric-name CPUUtilization \
  --dimensions Name=InstanceId,Value=i-1234567890abcdef0 \
  --start-time $(date -u -d '7 days ago' +%Y-%m-%dT%H:%M:%S) \
  --end-time $(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%S) \
  --period 86400 \
  --statistics Average

echo "=== 연결되지 않은 탄력적 IP ==="
aws ec2 describe-addresses \
  --filters "Name=domain,Values=vpc" \
  --query 'Addresses[?AssociationId==null].[PublicIp,AllocationId]' \
  --output table

echo "=== 오래된 스냅샷 (90일 초과) ==="
aws ec2 describe-snapshots \
  --owner-ids self \
  --query 'Snapshots[?StartTime<=`'$(date -u -d '90 days ago' +%Y-%m-%d)'`].[SnapshotId,StartTime,VolumeSize]' \
  --output table

4. 비용 경고 설정:

# 예산 경고 생성
aws budgets create-budget \
  --account-id 123456789012 \
  --budget file://budget.json \
  --notifications-with-subscribers file://notifications.json

# budget.json
{
  "BudgetName": "Monthly-Budget",
  "BudgetLimit": {
    "Amount": "1000",
    "Unit": "USD"
  },
  "TimeUnit": "MONTHLY",
  "BudgetType": "COST"
}

빠른 승리:

  • 연결되지 않은 EBS 볼륨 삭제
  • 유휴 EC2 인스턴스 중지/종료
  • S3 Intelligent-Tiering 사용
  • S3 수명 주기 정책 활성화
  • 중요하지 않은 워크로드에 스팟 인스턴스 사용
  • 과도하게 프로비저닝된 인스턴스의 규모 적정 조정

희소성: 매우 흔함 난이도: 중간

고급 네트워킹

10. AWS Transit Gateway와 사용 사례를 설명하세요.

답변: Transit Gateway는 네트워크 아키텍처를 단순화하는 허브 앤 스포크 네트워크 토폴로지 서비스입니다.

Transit Gateway가 없는 경우:

Loading diagram...

문제: N² 연결 (메시 토폴로지)

Transit Gateway가 있는 경우:

Loading diagram...

해결 방법: 허브 앤 스포크 (N 연결)

주요 기능:

  • 전이적 라우팅: A→TGW→B→TGW→C 작동
  • 중앙 집중식 관리
  • 최대 5,000개의 VPC 지원
  • 교차 리전 피어링
  • 트래픽 제어를 위한 라우팅 테이블

설정:

# Transit Gateway 생성
aws ec2 create-transit-gateway \
  --description "기본 Transit Gateway" \
  --options AmazonSideAsn=64512,AutoAcceptSharedAttachments=enable

# VPC 연결
aws ec2 create-transit-gateway-vpc-attachment \
  --transit-gateway-id tgw-1234567890abcdef0 \
  --vpc-id vpc-1234567890abcdef0 \
  --subnet-ids subnet-1234567890abcdef0 subnet-0987654321fedcba0

# VPC 라우팅 테이블에 라우트 생성
aws ec2 create-route \
  --route-table-id rtb-1234567890abcdef0 \
  --destination-cidr-block 10.0.0.0/8 \
  --transit-gateway-id tgw-1234567890abcdef0

# Transit Gateway 라우팅 테이블 생성
aws ec2 create-transit-gateway-route-table \
  --transit-gateway-id tgw-1234567890abcdef0

# 라우트 추가
aws ec2 create-transit-gateway-route \
  --destination-cidr-block 10.1.0.0/16 \
  --transit-gateway-route-table-id tgw-rtb-1234567890abcdef0 \
  --transit-gateway-attachment-id tgw-attach-1234567890abcdef0

사용 사례:

1. 다중 VPC 아키텍처:

# 예: 중앙 집중식 이그레스
vpc_architecture = {
    'production_vpcs': ['vpc-prod-1', 'vpc-prod-2', 'vpc-prod-3'],
    'shared_services': 'vpc-shared',  # NAT, 프록시 등
    'on_premises': 'vpn-connection'
}

# 모든 프로덕션 VPC는 공유 서비스 VPC를 통해 인터넷 트래픽을 라우팅합니다.
# 중앙 집중식 보안 제어, 로깅, NAT

2. 네트워크 분할:

# 다른 환경에 대한 별도의 라우팅 테이블
# 프로덕션은 개발에 연결할 수 없음
# 개발은 공유 서비스에 연결할 수 있음

3. 다중 리전 연결:

# us-east-1에 Transit Gateway 생성
aws ec2 create-transit-gateway --region us-east-1

# eu-west-1에 Transit Gateway 생성
aws ec2 create-transit-gateway --region eu-west-1

# 피어링
aws ec2 create-transit-gateway-peering-attachment \
  --transit-gateway-id tgw-us-east-1 \
  --peer-transit-gateway-id tgw-eu-west-1 \
  --peer-region eu-west-1

비용 고려 사항:

  • 연결과 데이터 처리에는 비용이 발생하므로 중앙화 전에 트래픽을 추정
  • 중앙 집중식 inspection, NAT, 교차 리전 라우팅은 비용을 빠르게 바꿀 수 있음
  • Transit Gateway, 피어링, PrivateLink 중 선택하기 전에 최신 리전별 가격을 확인

대안:

  • VPC 피어링: VPC가 적은 경우 더 간단하고 저렴함
  • PrivateLink: 서비스 간 연결
  • VPN: 직접 연결

희소성: 흔함 난이도: 어려움

결론

AWS 클라우드 수석 엔지니어 면접에는 깊은 기술 지식과 실무 경험이 필요합니다. 다음 사항에 집중하세요.

  1. 아키텍처: 다계층 설계, 고가용성, 재해 복구
  2. 고급 네트워킹: VPC 피어링, Transit Gateway, PrivateLink
  3. 컴퓨팅: Auto Scaling 최적화, Lambda vs EC2 결정
  4. 비용 최적화: 규모 적정 조정, 예약 인스턴스, 수명 주기 정책
  5. 보안: 심층 방어, IAM 모범 사례, 암호화
  6. 운영 우수성: 모니터링, 로깅, 자동화

각 답변에는 프로덕션 사례를 붙이세요. 어떤 트레이드오프를 선택했는지, 어떤 장애 모드를 대비했는지, 어떤 지표를 모니터링했는지, 다음에 무엇을 개선할지까지 설명하는 것이 좋습니다.

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