콘텐츠 도메인 1: AWS 서비스를 통한 개발

기술 1.1.1: 아키텍처 패턴 설명(예: 이벤트 기반, 마이크로서비스, 모놀리스, 코레오그래피, 오케스트레이션, 팬아웃)

기술 1.1.2: 스테이트풀 개념과 스테이트리스 개념의 차이점 설명

기술 1.1.3: 긴밀하게 결합된 구성 요소와 느슨하게 결합된 구성 요소의 차이점 설명

기술 1.1.4: 동기식 패턴과 비동기식 패턴의 차이점 설명

기술 1.1.5: 프로그래밍 언어(예: Java, C#, Python, JavaScript, TypeScript, Go)로 내결함성 및 복원력을 갖춘 애플리케이션 만들기

기술 1.1.6: API 만들기, 확장 및 유지 관리(예: 응답/요청 변환, 유효성 검사 규칙 적용, 상태 코드 재정의)

기술 1.1.7: 개발 환경에서 단위 테스트 작성 및 실행(예: AWS SAM 사용)

기술 1.1.8: 메시징 서비스를 사용하기 위한 코드 작성

기술 1.1.9: API 및 AWS SDK를 사용하여 AWS 서비스와 상호작용하는 코드 작성

기술 1.1.10: AWS 서비스를 사용하여 스트리밍 데이터 처리

기술 1.1.11: Amazon Q Developer를 사용하여 개발 지원

기술 1.1.12: Amazon EventBridge를 사용하여 이벤트 기반 패턴 구현

기술 1.1.13: 타사 서비스 통합을 위한 복원력이 뛰어난 애플리케이션 코드 구현(예: 재시도 로직, 회로 차단기, 오류 처리 패턴)

기술 1.2.1: Lambda 코드에서 VPC의 프라이빗 리소스에 액세스 설명

기술 1.2.2: 환경 변수 및 파라미터(예: 메모리, 동시성, 시간제한, 런타임, 핸들러, 계층, 확장, 트리거, 대상)를 정의하여 Lambda 함수 구성

기술 1.2.3: 코드를 사용하여 이벤트 수명 주기 및 오류 처리(예: Lambda Destinations, 배달 못한 편지 대기열)

기술 1.2.4: AWS 서비스 및 도구를 사용하여 테스트 코드 작성 및 실행

기술 1.2.5: Lambda 함수를 AWS 서비스와 통합

기술 1.2.6: 최적의 성능을 위해 Lambda 함수 조정

기술 1.2.7: Lambda 함수를 사용하여 거의 실시간으로 데이터 처리 및 변환

기술 1.3.1: 균형 잡힌 파티션 액세스를 위한 높은 카디널리티 파티션 키 설명

기술 1.3.2: 데이터베이스 일관성 모델 설명(예: 강력한 일관성, 최종적 일관성)

기술 1.3.3: 쿼리 작업과 스캔 작업의 차이점 설명

기술 1.3.4: Amazon DynamoDB 키 및 인덱싱 정의

기술 1.3.5: 데이터 직렬화 및 역직렬화를 통해 데이터 스토어에 지속성 제공

기술 1.3.6: 데이터 스토어 사용, 관리 및 유지 관리

기술 1.3.7: 데이터 수명 주기 관리

기술 1.3.8: 데이터 캐싱 서비스 사용

기술 1.3.9: 액세스 패턴을 기반으로 하는 특수 데이터 스토어 사용(예: Amazon OpenSearch Service)