AWS 자격증 가이드 2025

AWS DEA 완벽 정리
서비스 60개 + 문제 패턴 30개 + 3일 합격법

Data Engineer Associate(DEA-C01) 시험에 나오는 모든 용어를 실생활 비유로 이해하고, 60개 서비스 구조 지도와 문제 유형 30패턴, 3일 합격 공부법까지 한 번에 정리합니다.

DEA-C01 기준 읽기 약 15분 난이도 ★★★☆☆ hyeonlee

00 / Exam Info

시험 기본 정보 한눈에

DEA-C01 스펙을 먼저 파악해야 공부 전략이 잡힌다.

문제 수

130분

시험 시간

720

합격 점수 /1000

$150

응시료

4개

도메인 영역

시험 도메인 비중 (DEA-C01)

Domain 1. 데이터 수집 및 변환 (34%) — Kinesis, Glue, DMS, Lambda, SQS 중심
Domain 2. 데이터 저장 및 관리 (26%) — S3, Redshift, DynamoDB, RDS, Lake Formation
Domain 3. 데이터 운영 및 지원 (22%) — CloudWatch, Step Functions, MWAA, EventBridge
Domain 4. 데이터 보안 및 거버넌스 (18%) — IAM, KMS, Macie, Lake Formation

01 / Analogy

AWS 용어, 실생활 비유로 이해하기

데이터 파이프라인 전체를 스마트 공장에 비유하면 모든 서비스가 한번에 보인다.

전체 구조 비유

AWS 데이터 파이프라인 = 대형 스마트 공장

원재료(Raw Data)가 입구로 들어오면 → 컨베이어 벨트(Kinesis)로 이동 → 가공 공장(Glue/EMR)에서 변환 → 창고(S3, Redshift)에 보관 → 분석실(QuickSight/Athena)에서 인사이트 추출. 공장 전체를 보안 팀(IAM/KMS)이 지키고, 공장장(CloudWatch)이 모니터링한다.

Domain 1 데이터 수집 / 스트리밍

Amazon Kinesis Data Streams

실시간 컨베이어 벨트

공장 입구의 컨베이어 벨트. 데이터가 끊임없이 올라온다. 원하는 위치(샤드)에 여러 작업자가 동시 처리. 24시간~7일 보관.

Kinesis Data Firehose

자동 배달 트럭

목적지(S3/Redshift)로 자동 배달해주는 트럭. 운전자(개발자) 없어도 OK. 단, 실시간이 아닌 소량씩 묶어서 배달(Micro-batch).

Kinesis Data Analytics

실시간 계산기

벨트 위 즉석 계산기. 지나가는 데이터를 SQL/Flink로 실시간 분석. "불량률 5% 초과 시 즉시 알람!"

Amazon SQS

대기표 번호기

은행 번호표 뽑는 기계. 손님(메시지)이 몰려도 줄 세워 순서대로 처리. 최대 14일 보관. 1:1 비동기 통신.

Amazon SNS

교내 방송 시스템

방송실에서 전체 방송 한 번 누르면 구독한 모든 채널(SQS, Lambda, Email)에 동시 전달. 1:N 팬아웃.

Amazon EventBridge

스마트 일정 비서

이벤트(파일 업로드, DB 변경)를 감지해서 자동으로 관련 서비스에 전달. "S3에 파일 올라오면 Lambda 자동 실행."

AWS DMS

이삿짐 센터

Oracle → Aurora 이사 때 부르는 전문 이사 업체. 이사 중에도 기존 DB 사용 가능(CDC). 이기종 DB 호환 지원.

AWS Snowball Edge

데이터 이사 박스

인터넷 느릴 때 물리적 하드드라이브 박스를 택배로 받아 데이터 채운 뒤 보내면 S3에 자동 업로드.

Domain 1 데이터 변환 / 처리

AWS Glue

자동 번역 공장 직원

CSV/JSON을 자동으로 Parquet으로 변환. Crawler = 재료 파악, Job = 가공, Catalog = 목록 관리. 서버리스.

‍

AWS Glue DataBrew

요리 레시피 앱

코딩 없이 드래그앤드롭으로 데이터 정제. "중복 제거", "결측치 채우기" 버튼으로 처리. 분석가 직접 사용 가능.

Amazon EMR

대형 공장 클러스터

Spark/Hive/Hadoop을 돌리는 대형 제조 공장. 서버 수백 대 대규모 배치 처리. 작업 끝나면 공장 해체 → 비용 절감.

AWS Lambda

호출 시 출근하는 알바

평소엔 대기, 이벤트 발생 시 즉시 출근해서 15분 내 처리하고 퇴근. 서버 관리 0. 소량·짧은 처리에 최적.

Amazon MWAA (Airflow)

공정 흐름도 관리자

공정의 순서·의존성 관리. "A 완료 → B 시작 → C·D 동시 → E 마무리". DAG로 복잡한 파이프라인 스케줄링.

AWS Glue Data Catalog

공장 자재 목록부

어디에 어떤 자재가 있는지 메타데이터 목록. Athena, EMR, Redshift Spectrum이 이 목록을 공유해서 사용.

Domain 2 데이터 저장

Amazon S3

무한 확장 창고

용량 무제한 초대형 창고. 어떤 파일이든 저장. Lifecycle으로 자주 안 쓰는 파일을 저렴한 냉동창고(Glacier)로 자동 이동.

S3 Glacier / Deep Archive

냉동 창고

거의 안 꺼낼 자료를 넣는 냉동 보관 창고. 꺼낼 때 해동 시간 필요(수분~12시간). 가격 매우 저렴. 규정 준수 보관.

Amazon DynamoDB

포스트잇 메모장

Key로 즉시 꺼내는 포스트잇. 어디서든 1ms 응답. 형식 자유(NoSQL). 복잡한 쿼리 불가. "userId → 사용자 정보 즉시 조회."

Amazon Redshift

대형 분석 연구소

수십억 건 데이터를 컬럼 단위로 분석하는 연구소. 복잡한 집계 쿼리 고속 처리. OLAP 전용. DISTKEY·SORTKEY 설계가 성능 핵심.

Amazon RDS / Aurora

전자 의무 기록 시스템

정형화된 관계형 기록 관리. INSERT/UPDATE/SELECT 빠른 OLTP. Aurora = RDS 고성능 버전(5배 빠름). Multi-AZ 고가용성.

Amazon ElastiCache

책상 위 포스트잇

자주 쓰는 걸 책상 위에 꺼내두기. DB까지 안 가도 메모리에서 즉시 응답(마이크로초). Redis = 기능 풍부, Memcached = 단순.

AWS Lake Formation

데이터 창고 보안관

데이터 레이크의 출입증 관리자. "A팀은 고객 테이블만, B팀은 매출 컬럼만" 세밀한 접근 권한 설정. 중앙 거버넌스 제공.

Amazon Timestream

시간표 일지 기록계

IoT 센서, 서버 메트릭처럼 시간순 데이터 전용 DB. 시계열 쿼리에 최적화. 자동 압축·TTL 관리. Grafana 연동.

Domain 2/3 분석 / 쿼리

Amazon Athena

창고에서 바로 SQL 검색

S3 창고에 가서 직접 SQL 검색. 서버 없이 쿼리. 스캔 데이터 TB당 과금. Parquet + 파티셔닝으로 비용 90% 절감 가능.

Amazon QuickSight

자동 인포그래픽 제작자

데이터 연결하면 자동으로 그래프·대시보드 생성. SPICE 엔진으로 빠른 응답. ML Insights로 이상치 자동 탐지. 임원 보고용.

Redshift Spectrum

창고-연구소 연결 통로

Redshift에서 S3 데이터를 이동 없이 직접 쿼리. 콜드 데이터 비용 효율적 분석. Glue Catalog와 연동해 사용.

Amazon OpenSearch

전문 검색 엔진

구글 같은 전문 검색 기능. 로그 검색, 텍스트 분석, 실시간 모니터링 대시보드. "오류 로그에서 특정 패턴 즉시 검색."

Domain 4 보안 / 거버넌스

AWS IAM

회사 출입증 + 직책 관리

누가 어디에 들어갈 수 있는지 정하는 HR 시스템. Role = 직책, Policy = 권한 문서, User = 직원. 최소 권한 원칙이 핵심.

AWS KMS

열쇠 보관 금고

암호화 키를 안전하게 보관하는 금고. SSE-KMS로 S3 암호화. CMK로 직접 통제. CloudTrail로 키 사용 이력 추적 가능.

AWS Secrets Manager

디지털 비밀 금고

DB 비밀번호, API Key를 코드에 직접 쓰지 않고 금고에 보관. 자동 순환(Rotation). 앱은 금고에서 꺼내 사용.

Amazon Macie

개인정보 탐정

S3에서 주민번호·신용카드 같은 민감 데이터를 ML로 자동 탐지. GDPR 컴플라이언스 필수 도구. 탐지만, 삭제는 별도 처리.

AWS CloudTrail

회사 CCTV

AWS 계정의 모든 API 호출 기록하는 CCTV. "누가 언제 S3 버킷 삭제했나?" 감사·포렌식 필수. CloudTrail vs Config 혼동 금지.

Amazon VPC

회사 사설 네트워크

AWS 내 나만의 사설 인터넷. VPC Endpoint로 인터넷 없이 S3·DynamoDB 직접 접근. 보안 + 데이터 전송 비용 이점.

Domain 3 운영 / 오케스트레이션

Amazon CloudWatch

공장 계기판

서버·서비스 상태 모니터링 계기판. CPU/메모리/에러 수 확인. Alarm으로 임계치 초과 시 SNS 알림. Logs로 로그 수집·분석.

AWS Step Functions

공정 자동화 로봇팔

여러 Lambda를 순서대로 연결하는 로봇팔. "1단계 성공→2단계, 실패→재시도." 시각적 워크플로. MWAA보다 간단한 흐름에 적합.

AWS Config

설정 변경 이력 장부

리소스 설정이 언제 어떻게 바뀌었는지 기록. 규정 준수 자동 체크. CloudTrail = "누가 뭘 했나", Config = "설정 변경 이력".

AWS Data Exchange

데이터 마켓플레이스

외부 업체 데이터를 구독·구매하는 마켓. 날씨, 금융, 의료 데이터 등을 API 없이 S3로 직접 수신. 서드파티 데이터 활용.

02 / Service Map

시험에 나오는 60개 서비스 전체 지도

도메인별 서비스 분류 지도. ★ = 고빈도 출제 서비스.

34%

Domain 1
수집·변환

Kinesis Data Streams ★ Kinesis Firehose ★ Kinesis Data Analytics ★ Kinesis Video Streams AWS Glue ★ Glue DataBrew Glue Data Catalog AWS DMS ★ AWS SCT AWS Lambda ★ Amazon SQS ★ Amazon SNS ★ Amazon EventBridge ★ AWS Snowball Edge AWS DataSync AWS Transfer Family Amazon EMR ★ AWS Batch Amazon AppFlow

26%

Domain 2
저장·관리

Amazon S3 ★ S3 Glacier S3 Deep Archive Amazon Redshift ★ Redshift Spectrum Redshift Serverless Amazon DynamoDB ★ DynamoDB Streams DynamoDB DAX Amazon RDS ★ Amazon Aurora Amazon ElastiCache Amazon MemoryDB AWS Lake Formation ★ Amazon Neptune Amazon Timestream Amazon Keyspaces Amazon DocumentDB

22%

Domain 3
운영·지원

Amazon CloudWatch ★ AWS CloudTrail AWS Config AWS Step Functions ★ Amazon MWAA ★ Amazon Athena ★ Amazon QuickSight ★ Amazon OpenSearch AWS Data Exchange AWS Systems Manager AWS X-Ray AWS CodePipeline AWS Glue Workflows

18%

Domain 4
보안·거버넌스

AWS IAM ★ AWS KMS ★ AWS Secrets Manager ★ AWS Parameter Store Amazon Macie ★ Amazon GuardDuty AWS Security Hub Amazon Inspector Amazon VPC ★ AWS PrivateLink VPC Endpoints AWS WAF Amazon Cognito AWS RAM

파일 포맷 비교 — 시험 필수 암기

포맷	저장 방식	최적 사용처	특이사항
Parquet	컬럼 기반	Athena, Redshift Spectrum, Glue	★ 비용·성능 최적화 1순위
ORC	컬럼 기반	EMR, Hive	Parquet과 유사, Hive 최적화
Avro	행 기반	Kafka, Kinesis, 스트리밍	스키마 내장, 스키마 진화 지원
JSON	행 기반	API, 로그 수집	용량 크고 쿼리 느림
CSV	행 기반	소규모 데이터	분석 비효율, 범용성 높음
Delta Lake	컬럼(Parquet)	데이터 레이크하우스	ACID 트랜잭션 + 타임 트래블
Apache Iceberg	컬럼(Parquet)	Athena, Glue, EMR	AWS 공식 지원, 스키마 진화

03 / Question Patterns

반복 출제 문제 유형 30가지 패턴

이 패턴들을 익히면 새로운 문제도 패턴 매칭으로 빠르게 풀린다.

PATTERN 01

실시간 vs 배치 서비스 선택

ms 단위 실시간 → KDS. 수분 단위 묶음 전송 → Firehose. 대규모 배치 → Glue/EMR. 서버리스 간단 처리 → Lambda.

KDS는 직접 소비자 코드 필요, Firehose는 완전 관리형 — 관리 부담 없으면 Firehose 선택

PATTERN 02

데이터 레이크 아키텍처 설계

항상 S3 + Glue Data Catalog + Lake Formation 조합. 쿼리엔 Athena, 거버넌스엔 Lake Formation.

데이터 레이크 = S3 기반. Lake Formation = 보안 관리자. Glue Catalog = 메타데이터 저장소

PATTERN 03

서버리스 ETL 파이프라인

서버 관리 없이 ETL → AWS Glue. 시각적 UI 필요 → Glue DataBrew. 대규모 커스텀 → EMR.

"완전 관리형" 키워드 등장 시 항상 Glue 우선 고려

PATTERN 04

이기종 DB 마이그레이션

동종 DB 이전 → DMS. 이기종(Oracle→Aurora) → SCT + DMS. 무중단 실시간 복제 → CDC 활성화.

SCT = 스키마 변환, DMS = 데이터 이동 — 역할 구분 암기 필수

PATTERN 05

스토리지 비용 최적화

자주 접근 → S3 Standard. 가끔 → S3 IA. 거의 없음 → Glacier. CSV → Parquet 전환 + 파티셔닝.

Athena는 스캔 데이터만큼 과금 → Parquet + 파티셔닝으로 최대 90% 절감 가능

PATTERN 06

데이터 암호화 방식 선택

AWS 관리 키 → SSE-S3. KMS 제어 → SSE-KMS. 고객 키 직접 제공 → SSE-C. 클라이언트 암호화 → CSE.

"규정 준수 감사 필요" → SSE-KMS. CloudTrail로 키 사용 이력 추적 가능

PATTERN 07

IAM 최소 권한 설계

항상 최소 권한 원칙. 리소스 기반 vs 자격증명 기반 정책 구분. Cross-Account → Role Assume.

Lambda/Glue에 권한 부여 시 User가 아닌 Role 사용 — 서비스는 Role로 인증

PATTERN 08

DynamoDB 성능 문제 해결

핫 파티션 → 파티션 키 분산 설계. 읽기 부하 → DAX 캐시. 갑작스런 트래픽 → On-Demand 모드.

파티션 키를 다양하게 분산해야 핫 파티션 방지 — S3 Prefix 분산과 같은 원리

PATTERN 09

Redshift 쿼리 최적화

DISTKEY → 조인 많은 컬럼. SORTKEY → WHERE절 조건 컬럼. COPY 명령으로 S3에서 병렬 로드.

INSERT보다 COPY가 훨씬 빠름 — S3에서 Redshift 적재 시 항상 COPY 사용

PATTERN 10

PII 민감 정보 탐지·처리

S3 자동 탐지 → Macie. ETL 내 PII 탐지·마스킹 → Glue 민감 데이터 기능. 삭제·익명화 → Lambda.

Macie는 탐지만, 마스킹·삭제는 별도 Glue/Lambda 처리 필요

PATTERN 11

워크플로 오케스트레이션 선택

간단한 Lambda 체이닝 → Step Functions. 복잡한 DAG → MWAA(Airflow). 이벤트 기반 트리거 → EventBridge.

Step Functions = 시각적 워크플로, MWAA = 복잡한 의존성+스케줄링 — 용도 구분이 핵심

PATTERN 12

서비스 간 디커플링(느슨한 결합)

1:1 비동기 → SQS. 1:N 팬아웃 → SNS→SQS 구조. 이벤트 라우팅·필터링 → EventBridge.

SNS+SQS 팬아웃 패턴 자주 출제 — SNS가 여러 SQS에 동시 발행하는 아키텍처

PATTERN 13

Athena 쿼리 비용 줄이기

파티셔닝(날짜/지역) + Parquet 포맷 전환. Glue Crawler로 파티션 자동 인식. 쿼리 결과 재사용.

파티션 프루닝 = WHERE절에 파티션 컬럼 조건 → 스캔 데이터 대폭 감소

PATTERN 14

스트림 실시간 이상 탐지

Kinesis → KDA(SQL/Flink) → 이상치 탐지 → SNS 알림 or Lambda 처리. 실시간 집계도 KDA.

KDA 결과를 Kinesis/S3/Lambda로 전달하는 downstream 아키텍처 구조 숙지

PATTERN 15

크로스 계정 데이터 접근

Cross-Account Role Assume + S3 버킷 정책. Lake Formation으로 다른 계정에 테이블·컬럼 단위 공유.

Lake Formation = 정밀한 크로스 계정 데이터 거버넌스 — 컬럼 단위 공유 가능

PATTERN 16

RDS 고가용성 vs 성능 확장

장애 대응(HA) → Multi-AZ(자동 페일오버). 읽기 부하 분산(성능) → Read Replica. Aurora Global → 글로벌 DR.

Multi-AZ = 가용성 목적, Read Replica = 성능 목적 — 혼동은 시험 단골 함정

PATTERN 17

VPC 네트워크 보안 설계

인터넷 없이 AWS 서비스 접근 → VPC Endpoint. S3·DynamoDB → Gateway Endpoint(무료). 나머지 → Interface Endpoint.

VPC Endpoint = 인터넷 없이 AWS 서비스 직접 접근 → 보안+데이터 전송 비용 이점

PATTERN 18

데이터 품질 관리

Glue Data Quality로 스키마·값 검증 규칙. CloudWatch + Lambda로 이상 레코드 알림. DataBrew로 데이터 프로파일링.

Glue Data Quality = ETL 내 품질 게이트 역할 — 불량 데이터를 파이프라인에서 사전 차단

PATTERN 19

앱 로그 수집 파이프라인

앱 → Firehose → S3 → Athena(장기 분석). 또는 앱 → CW Logs → Firehose → OpenSearch(실시간 검색).

실시간 검색·시각화 → OpenSearch, 장기 SQL 분석 → S3+Athena — 목적에 따라 선택

PATTERN 20

CDC 변경 데이터 캡처

RDS/Aurora → DMS CDC → Kinesis → S3/Redshift. DynamoDB 변경 → DynamoDB Streams → Lambda.

CDC = DB 변경 내용만 추출 — 전체 테이블 복사 없이 실시간 동기화 가능

PATTERN 21

서버리스 아키텍처 최적 설계

S3 + Glue(서버리스) + Athena + QuickSight. Lambda + Firehose + S3. "운영 오버헤드 최소화" = 서버리스 조합.

Redshift Serverless, Glue Serverless도 선택지 — "관리 없이" 키워드 시 서버리스 우선

PATTERN 22

대용량 초기 데이터 적재

인터넷 가능·빠름 → DataSync. 인터넷 불안정·느림 → Snowball Edge. 페타바이트 규모 → Snowmobile.

DataSync = 네트워크 전송 최적화, Snowball = 물리 디바이스 운반 — 인터넷 속도가 결정 기준

PATTERN 23

컴플라이언스 감사 추적

API 호출 이력 → CloudTrail. 리소스 설정 변경 → AWS Config. 데이터 접근 로그 → Lake Formation.

CloudTrail = "누가 뭘 했나", Config = "설정이 어떻게 바뀌었나" — 목적 구분 반드시 암기

PATTERN 24

데이터 레이크하우스 구축

S3 + Apache Iceberg/Delta Lake + Athena or Redshift Spectrum. 트랜잭션 지원 + 대규모 분석 동시 가능.

Iceberg = AWS 공식 지원 — Athena, Glue, EMR 모두 Iceberg 테이블 읽기/쓰기 지원

PATTERN 25

QuickSight 대시보드 최적화

Redshift/Athena/S3 → QuickSight. SPICE로 인메모리 캐싱. Row-Level Security로 부서별 데이터 필터링.

QuickSight Q = 자연어로 데이터 질의(ML 기반) — 임원 셀프서비스 분석 시나리오에 등장

PATTERN 26

시계열 IoT 데이터 저장

IoT 센서·서버 메트릭 → Amazon Timestream. 쿼리 최적화 + 자동 TTL. Grafana 연동 시각화.

"시간 기반 데이터" 키워드 → Timestream 우선 고려, 일반 DynamoDB로 저장 시 비효율

PATTERN 27

DB 자격증명 안전 관리

자동 순환(Rotation) 필요 → Secrets Manager. 단순 설정값 → Parameter Store. 하드코딩은 항상 오답.

Secrets Manager는 RDS, Redshift 자동 비밀번호 순환 기본 지원 — 추가 Lambda 불필요

PATTERN 28

Redshift 데이터 공유

Redshift Datasharing으로 다른 클러스터/계정에 라이브 데이터 공유. 복사 없이 읽기 전용 접근.

데이터 복제 없이 공유 → 스토리지 비용 절감 + 항상 최신 데이터 유지

PATTERN 29

파이프라인 장애 모니터링·알림

CloudWatch Alarm → SNS → 이메일/SMS. Glue Job 실패 → EventBridge → SNS. Step Functions → CloudWatch.

공통 패턴: 서비스 → EventBridge/CloudWatch → SNS → 알림 — 이 흐름을 완전 암기

PATTERN 30

S3 성능 최적화

소량 랜덤 접근 → Prefix 분산. 대량 적재 → 멀티파트 업로드(100MB 이상). 원거리 → Transfer Acceleration.

단일 Prefix 한도: 3,500 PUT/5,500 GET per sec — Prefix 분산으로 선형 확장 가능

04 / Study Plan

3일 만에 합격하는 공부법

데이터 엔지니어링 실무 경험이 있다면 3일 집중으로 충분하다. 순서와 전략이 핵심이다.

DAY 1

전체 구조 이해 + 핵심 20개

오전 (3h) — AWS 공식 DEA 시험 가이드 정독. 4개 도메인 비중·범위 파악. 이 글 서비스 지도 숙지.
오후 (3h) — Domain 1 집중: Kinesis 3종, Glue, DMS, Lambda, SQS/SNS/EventBridge. 실생활 비유로 암기.
저녁 (2h) — AWS 공식 샘플 문제 20개. 틀린 문제 오답 노트.
핵심 — KDS vs Firehose, Glue Crawler/Job/Catalog 역할 완전 구분.

DAY 2

저장·보안·운영 완성

오전 (3h) — Domain 2: S3 스토리지 클래스, Redshift DISTKEY/SORTKEY, DynamoDB 파티션 키 설계.
오후 (3h) — Domain 4: IAM/KMS/Secrets Manager/Macie/Lake Formation. VPC Endpoint 개념.
저녁 (2h) — Domain 3: CloudWatch, Step Functions vs MWAA. CloudTrail vs Config 구분.
핵심 — 파일 포맷 비교표 암기, SSE-S3/KMS/C 구분, Macie vs GuardDuty 차이.

DAY 3

모의고사 + 약점 보완

오전 (3h) — Tutorials Dojo 모의고사 65문제. 문제 패턴 30개 대입해서 풀기.
오후 (2h) — 오답 원인 분류: 개념 미숙 vs 헷갈림 vs 실수. 개념 미숙만 재학습.
저녁 (2h) — 약점 도메인 집중 복습. 아키텍처 다이어그램 손으로 그리기.
핵심 — 720점 = 65문제 중 47개 이상 정답. 패턴 매칭 속도 높이기.

합격 전략 핵심 팁

도메인 비중에 맞게 배분

Domain 1(34%)에 가장 많은 시간을. Kinesis + Glue + DMS 3종세트가 시험의 3분의 1이다.

서비스 비교가 핵심

SQS vs SNS, KDS vs Firehose, Glue vs EMR, Step Functions vs MWAA — 비교 암기 필수.

키워드 → 서비스 매핑

"서버리스"→Glue/Athena, "실시간 ms"→KDS, "감사"→CloudTrail, "PII 탐지"→Macie. 반사적 연결.

오답이 황금이다

틀린 문제 분석이 새 문제 3개 푸는 것보다 가치 있다. "왜 틀렸나"를 명확히 파악하면 유사 패턴 정복.

비용 최적화는 반드시 출제

"가장 비용 효율적" 답 = 서버리스 + Parquet + 파티셔닝 + 적합한 스토리지 클래스 조합.

보안 문제 공식

보안 = 항상 최소 권한 원칙. VPC Endpoint + Secrets Manager + KMS CMK 조합이 고득점 키.

시간 관리

170분 ÷ 65문제 = 2.6분/문제. 30초 내 방향 안 잡히면 Flag 달고 다음으로. 확실한 것 먼저.

아키텍처 직접 그리기

수집→처리→저장→분석 파이프라인을 손으로 그려보면 서비스 연결 관계가 명확해진다.

✓ 시험 당일 체크리스트

신분증 2개 지참 (신분증 + 신용카드 등) — Pearson VUE 규정 확인
시험 30분 전 입장 (온라인 시험 시 환경 점검 필수)
모르는 문제 Flag 표시 후 마지막에 재검토
720점 = 약 72% 정답률. 완벽하지 않아도 합격 가능
첫 번째 직관을 믿어라 — 재검토 시 답 바꾸면 틀리는 경우가 더 많다

AWS DEA-C01 시험 합격을 위한 완전 가이드 (feat.Claude Sonnet 4.6)