실습 개요
AnyCompany의 클라우드 아키텍트로서 조직의 클라우드 인프라가 AWS Well-Architected(AWS WA) 프레임워크에 제시된 아키텍처 모범 사례를 준수하도록 보장하려는 상황을 가정하겠습니다. 그리고 현재 AWS Well-Architected Tool(AWS WA Tool)을 사용하여 워크로드 데이터를 수집하고 이 데이터가 최신 AWS 아키텍처 모범 사례와 어떤 차이가 있는지 확인하고 있습니다. 하지만 회사 내 여러 조직에서 해당 데이터를 수집하고 다른 사용자가 현재 상태를 쉽게 검토할 수 있는 방법을 제공하고 싶습니다.
AWS WA Tool을 사용하면 워크로드의 상태를 검토하고 최신 AWS 아키텍처 모범 사례와 비교할 수 있습니다. 이 API를 통해 고객, Independent Software Vendor(ISV), AWS 파트너 네트워크는 AWS Well-Architected 기능, 모범 사례, 측정 및 기존 아키텍처 거버넌스 프로세스, 애플리케이션, 워크플로에 대해 배운 내용을 확대 적용할 수 있습니다.
기업은 AWS WA Tool과의 자체 통합을 구축하여 AWS Well-Architected 데이터를 중앙 집중식 보고 도구나 티켓팅 및 관리 솔루션에 통합하는 등 다양한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. API를 사용하여 특정 사용 사례에 적합한 자동화를 만들 수도 있습니다.
이 실습에서는 워크로드 검토 데이터를 중앙 데이터 레이크 리포지토리로 통합하기 위한 손쉬운 접근 방식을 제시합니다. 그리고 팀이 여러 AWS 계정 및 워크로드에 걸쳐 조직의 Well-Architected 성숙도를 분석하고 고위험 문제(HRI)에 대한 중앙 집중식 보고를 수행할 수 있도록 지원합니다.
이 실습에서는 AWS Lambda 함수를 사용하여 AWS WA Tool 워크로드에서 데이터를 추출하고 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 버킷에 저장합니다. 그런 다음 AWS Glue로 워크로드 데이터를 카탈로그화하고, Amazon Athena를 사용합니다. 마지막으로 Amazon QuickSight 대시보드를 생성하여 Athena 쿼리를 기반으로 데이터를 쉽게 시각화합니다.
목표
이 실습을 마치면 다음을 수행할 수 있게 됩니다.
- AWS Lambda를 사용하여 워크로드 데이터를 추출합니다.
- AWS Glue를 사용하여 워크로드 데이터를 카탈로그화합니다.
- Amazon Athena를 사용하여 워크로드 데이터를 쿼리합니다.
- Amazon QuickSight를 사용하여 워크로드 데이터를 시각화합니다.
필수 기술 지식
이 실습을 성공적으로 마치려면 데이터베이스를 쿼리하기 위해 SQL 명령을 사용하는 AWS Well-Architected Tool과 Python 코드를 사용하는 AWS Lambda에 대한 실무 지식이 있어야 합니다. AWS 관리 콘솔에 로그인하고 사용하는 것에 익숙해야 합니다.
소요 시간
이 실습은 완료하는 데 약 60분이 소요됩니다.
아이콘 설명
이 실습에서는 다양한 유형의 지침 및 참고 사항에 대한 주의를 환기하기 위해 다양한 아이콘이 사용됩니다. 각 아이콘의 목적은 다음과 같습니다.
- 예상 출력: 명령 또는 편집된 파일의 출력을 확인하는 데 사용할 수 있는 샘플 출력입니다.
- 참고: 힌트, 팁 또는 중요한 지침입니다.
- 파일 내용: 사용자를 위해 미리 생성되었으며 실행해야 하는 스크립트 또는 파일의 내용을 표시하는 코드 블록입니다.
- 새로 고침: 웹 브라우저 페이지 또는 목록을 새로 고침하여 새 정보를 표시해야 하는 경우입니다.
- 태스크 완료: 실습의 결론 또는 요점입니다.
