이 과정은 기술 전문가용 AWS 커뮤니티인 AWS 기술 필드 커뮤니티(TFC) 회원이 개발했습니다. 콘텐츠는 표준 교육 커리큘럼을 보완하고 AWS 학습 여정을 확대하기 위한 것입니다. AWS는 일부 과정에 접근성 제한이 있음을 인지하고 있으며 이를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 접근성과 관련하여 지원이 필요한 경우 AWS Training and Certification 고객 지원 센터에 문의하십시오.
이 과정에서는 AWS Lambda와 PyIceberg를 활용한 Amazon S3 Tables 구현 방법을 학습합니다. 특히 데이터 레이크 테이블 관리의 복잡성을 줄이고 실시간 데이터 처리를 구현하는 방법에 초점을 맞춥니다. S3 Tables 버킷 및 네임스페이스 생성부터 PyIceberg 레이어 구성, Lambda 함수 개발, Lake Formation을 통한 권한 관리까지 전체 프로세스를 다룹니다. 또한 Athena, EMR, Redshift, Glue 등 다양한 분석 엔진과의 통합 방법과 실시간 데이터 입력/조회를 위한 서버리스 아키텍처 구현 방법을 실습하며, 워크로드 특성에 따른 최적의 서비스 조합을 선택하는 방법을 학습합니다.