AWS 클라우드 엔지니어 심층 면접 질문: 완벽 가이드

소개

AWS 클라우드 수석 엔지니어는 확장 가능한 아키텍처 설계, 비용 최적화, 고급 보안 구현 및 복잡한 클라우드 문제 해결을 담당합니다. 이 역할은 AWS 서비스, 아키텍처 모범 사례 및 프로덕션 시스템에 대한 실무 경험에 대한 깊은 전문 지식을 필요로 합니다.

이 가이드에서는 아키텍처, 고급 서비스 및 전략적 클라우드 솔루션에 중점을 둔 AWS 클라우드 수석 엔지니어를 위한 필수 면접 질문을 다룹니다.

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: 비용 최적화에는 지속적인 모니터링 및 조정이 필요합니다.

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
예측 가능한 워크로드에 사용

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: 다계층 보안 접근 방식:

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:

{
  "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
읽기에 대한 성능 이점 없음
비용 두 배 (대기 인스턴스)

# 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:

기능	Multi-AZ	읽기 전용 복제본
복제	동기	비동기
목적	HA/DR	읽기 확장
장애 조치	자동	수동 승격
엔드포인트	동일	다름
리전	동일한 리전만	교차 리전 지원
성능	읽기 이점 없음	읽기 성능 향상
사용 사례	프로덕션 데이터베이스	분석, 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=2024-11-01,End=2024-11-30 \
  --granularity MONTHLY \
  --metrics BlendedCost \
  --group-by Type=DIMENSION,Key=SERVICE

# 리소스 태그별 비용 가져오기
aws ce get-cost-and-usage \
  --time-period Start=2024-11-01,End=2024-11-30 \
  --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:

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문제: N² 연결 (메시 토폴로지)

Transit Gateway가 있는 경우:

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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:

연결당 시간당 $0.05
처리된 데이터 GB당 $0.02
규모에 따라 비용이 많이 들 수 있음

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.

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

프로덕션 시스템, 비용 최적화 이니셔티브 및 보안 구현에 대한 실제 경험을 보여주세요. 행운을 빕니다!

목차

AWS 클라우드 엔지니어 심층 면접 질문: 완벽 가이드

소개

아키텍처 및 설계

1. AWS에서 고가용성 다계층 웹 애플리케이션을 설계하세요.

2. VPC 피어링에 대해 설명하고 언제 사용하는지 설명하세요.

고급 컴퓨팅

3. Auto Scaling은 어떻게 작동하며 어떻게 최적화합니까?

서버리스 및 고급 서비스

4. Lambda와 EC2는 언제 사용합니까?

비용 최적화

5. AWS 비용을 어떻게 최적화합니까?

보안 및 규정 준수

6. AWS에서 심층 방어를 어떻게 구현합니까?

데이터베이스 서비스

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

8. 최소한의 가동 중지 시간으로 데이터베이스 마이그레이션을 어떻게 구현합니까?

모니터링 및 문제 해결

9. 높은 AWS 비용 문제를 어떻게 해결합니까?

고급 네트워킹

10. AWS Transit Gateway와 사용 사례를 설명하세요.

결론

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