초보자를 위한 상위 8가지 흥미로운 AWS 프로젝트 및 아이디어 [2022]

AWS 프로젝트 및 주제

AWS 프로젝트 아이디어를 찾고 계십니까? 이 기사에서 여러 AWS 프로젝트를 공유했기 때문에 올바른 위치에 왔습니다. 프로젝트는 다양한 분야와 기술 수준으로 구성되어 있으므로 전문 지식과 관심에 따라 선택할 수 있습니다. 포트폴리오에 프로젝트가 많을수록 좋습니다. 기업은 혁신적인 AWS 프로젝트를 개발할 수 있는 숙련된 AWS 개발자를 항상 찾고 있습니다. 따라서 초보자라면 최고의 AWS 프로젝트에서 작업하는 것이 가장 좋습니다.

여기 upGrad에서 우리는 이론적인 지식만으로는 실시간 작업 환경에서 도움이 되지 않기 때문에 실용적인 접근 방식을 믿습니다. 이 기사에서는 초보자가 지식을 테스트하기 위해 작업할 수 있는 몇 가지 흥미로운 AWS 프로젝트를 탐색할 것입니다. 이 기사에서는 초보자가 Java에 대한 실무 경험을 얻을 수 있는 최고의 AWS 프로젝트를 찾을 수 있습니다.

치열한 경쟁 속에서 AWS 개발자 지망생은 실제 AWS 프로젝트에 대한 실무 경험이 있어야 합니다. 사실, 이것은 오늘날 대부분의 고용주의 주요 채용 기준 중 하나입니다. AWS 프로젝트 작업을 시작하면서 자신의 강점과 약점을 테스트할 수 있을 뿐만 아니라 경력을 향상시키는 데 매우 도움이 될 수 있는 노출도 얻게 됩니다.

AWS 란 무엇입니까?

AWS는 가장 인기 있는 클라우드 플랫폼 중 하나인 Amazon Web Service의 약자입니다. AWS는 개발자와 조직에 클라우드 서비스를 제공하고 민첩성을 유지하도록 돕습니다. 수백만 개의 스타트업에서 정부 기관에 이르기까지 많은 조직에서 AWS를 사용하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 전문가가 되고 싶다면 AWS에 대해 배워야 합니다. AWS는 고객에게 다양한 서비스를 제공합니다.

BI 전문가이든 웹 개발자이든 관계없이 AWS에 익숙해지면 이력서가 향상됩니다. 세계 최고의 클라우드 플랫폼이며 전문가에 대한 수요는 항상 높습니다.

AWS 프로젝트에서 작업해야 하는 이유

특정 기술이나 주제에 대한 지식을 보여줄 수 있는 가장 좋은 방법은 프로젝트를 이용하는 것입니다. 프로젝트는 다른 사람이 과거에 필요한 기술을 사용했음을 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 프로젝트를 진행하다 보면 자신의 약한 부분도 발견하게 됩니다. AWS 프로젝트 작업은 이력서(또는 포트폴리오)를 강화하는 데 도움이 됩니다.

나만의 AWS 프로젝트를 구축할 AWS 프로젝트를 찾아봅시다!

초보자가 작업할 수 있는 몇 가지 AWS 프로젝트는 다음과 같습니다.

상위 AWS 프로젝트

이 학생용 AWS 프로젝트 목록은 초보자, 중급자 및 전문가에게 적합합니다. 이 AWS 프로젝트는 경력에서 성공하는 데 필요한 모든 실용성을 제공합니다.

또한, 마지막 해에 대한 AWS 프로젝트를 찾고 있다면 이 목록이 도움이 될 것입니다. 따라서 더 이상 고민하지 않고 기반을 강화하고 사다리를 오를 수 있는 몇 가지 AWS 프로젝트로 바로 넘어가 보겠습니다.

다음은 올바른 방향으로 나아가는 데 도움이 되는 몇 가지 AWS 프로젝트 아이디어입니다.

1. Windows 가상 머신 배포

학생들을 위한 실습 AWS 프로젝트 실험을 시작하기 위한 가장 좋은 아이디어 중 하나는 Windows 가상 머신 배포 작업입니다. 가상 머신은 컴퓨터 시스템의 에뮬레이션입니다. 보다 정교한 정의는 가상 머신이 물리적 장치의 제품 추상화된 리소스라고 말합니다. 시스템 내에서 격리된 환경이므로 동일한 네트워크 내에 있는 다른 가상 머신과 독립적으로 작동합니다.

가상 머신은 많은 영역에서 애플리케이션을 찾습니다. 작업의 효율성을 높이는 데 유용합니다. AWS를 통해 Windows 가상 머신을 배포하고 작동 방식을 배울 수 있습니다. VM에 익숙해지면 숙련된 엔지니어가 되는 데 도움이 되며 상당히 필요한 기술입니다.

AWS에 Windows VM을 배포하기 위해 Amazon Lightsail을 사용하여 이 작업을 상당히 단순화할 수 있습니다. Amazon Lightsail은 웹 사이트 또는 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 리소스를 제공하는 클라우드 플랫폼입니다. UI는 배우기 쉽고 이 프로젝트를 완료하면 이 소프트웨어에 익숙해질 것입니다.

VM을 생성한 후 Lightsail을 사용하여 RDP 클라이언트에 연결할 수 있습니다.

2. AWS에서 웹사이트 생성

학생들을 위한 실습 AWS 프로젝트를 실험하기 시작하는 가장 좋은 아이디어 중 하나는 웹 사이트를 만드는 것입니다. 이것은 이 목록에서 가장 간단한 AWS 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 여기서 AWS 클라우드 플랫폼을 이용하여 웹사이트를 생성해야 합니다. 이 프로젝트에서 Amazon Lightsail을 사용하여 작업을 단순화할 수 있습니다. Lightsail은 SSD 기반 스토리지를 제공하며 인터페이스는 배우기 쉽습니다. 초보자는 이 솔루션을 사용하여 웹사이트를 구축하는 데 어려움이 없을 것입니다.

Joomla 및 WordPress와 같이 널리 사용되는 많은 웹 개발 솔루션이 미리 구성되어 제공되므로 이 프로젝트에서 Amazon Lightsail을 권장합니다.

가장 인기 있는 CMS 이기 때문에 WordPress 웹사이트를 구축하는 것이 좋습니다 . 블로그를 만드는 것으로 시작해야 합니다. 반면에 이전에 웹 사이트 작업을 한 적이 있다면 전자 상거래 사이트 또는 포트폴리오 사이트를 구축할 수 있습니다.

필독: 클라우드 컴퓨팅 프로젝트 아이디어

3. 서버리스 웹 앱 시작

이 목록에 있는 고급 AWS 프로젝트 중 하나일 수 있습니다. 그러나 일단 완료하면 AWS 및 해당 서비스의 많은 개념에 익숙해질 것입니다. 다음은 목적과 함께 이 프로젝트에서 사용할 기술입니다.

• AWS Amplify – 웹 앱의 프런트 엔드 및 HTML, CSS 및 JS 호스팅용
• Amazon Cognito – 백엔드 API에 대한 관리 및 인증 사용
• Amazon API Gateway 및 AWS Lambda – 지원되는 API 구축 및 사용
• Amazon DynamoDB – 스토리지용 지속성 계층 추가용

이 프로젝트를 완료하려면 HTML, CSS 및 JavaScript를 포함하여 이러한 모든 기술에 익숙해야 합니다. 또한 이 프로젝트에서 RESTful API를 구현해야 하므로 구현에 대해 알아야 합니다. 그러나 일단 완료하면 다양한 Amazon 서비스가 함께 작동하는 방식을 알게 될 것입니다. 간단한 웹 앱을 먼저 빌드한 다음 더 복잡한 웹 앱을 만드는 것이 좋습니다. 우선 BMI 계산기나 간단한 알림 앱을 만들 수 있습니다. AWS 프로젝트 를 언급하면 ​​이력서가 다른 사람보다 훨씬 더 흥미롭게 보일 수 있습니다.

4. Amazon EC2 스팟에서 Kubernetes 클러스터 설정

이것은 생성할 흥미로운 AWS 프로젝트 중 하나입니다. Kubernetes 는 컨테이너의 배포, 관리 및 확장을 자동화하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 솔루션입니다. 이 소프트웨어를 사용하면 클라우드 컴퓨팅에서 컨테이너를 생성, 관리 및 오케스트레이션할 수 있습니다. Kubernetes는 클라우드 컴퓨팅 전문가에게 필수적인 기술이기 때문에 이 목록에서 가장 중요한 AWS 프로젝트 중 하나입니다. Kubernetes는 오픈 소스이기 때문에 업계에서도 널리 사용됩니다. 이것은 초보자를 위한 훌륭한 AWS 프로젝트입니다.

AWS에서 작업할 때 클라우드에서 동적 컴퓨팅 기능을 가져오기 위한 서비스인 Amazon EC2를 사용해야 합니다. 그러나 한 단계 더 나아가 Amazon EC2 스팟 인스턴스를 사용하여 사용자가 대부분의 EC2 용량을 활용할 수 있도록 하겠습니다. EC2 스팟 인스턴스와 Kubernetes는 컨테이너에 대해 동일한 접근 방식을 사용하므로 둘 다 쉽게 사용할 수 있습니다. 이 프로젝트에서 작업하는 동안 스팟 인스턴스의 모범 사례를 준수해야 합니다. 작업자 노드가 올바르게 작동하도록 여러 노드 그룹을 구축하고 할당을 위한 용량 최적화에 집중할 수 있습니다.

5. 콘텐츠 추천 시스템 구축

추천 시스템은 가장 널리 사용되는 AI 및 ML 구현 중 하나입니다. Netflix에서 Flipkart에 이르기까지 모든 주요 회사에서 이를 사용하여 사용자 경험과 참여를 향상하고 있습니다. 최근접 이웃 알고리즘을 적용하여 AWS 클라우드에 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.

이 프로젝트에서는 기계 학습 구현을 위한 훌륭한 도구인 Amazon SageMaker를 사용합니다. 레이블 데이터가 필요하지 않은 내장 알고리즘이 있으며 문자열 일치 대신 의미 검색을 사용하므로 SageMaker를 사용하면 작업이 상당히 간소화됩니다. 추천 시스템이 사용자에게 정확하고 실용적인 제안을 제공할 수 있도록 이 프로젝트에서 K-최근접 이웃 알고리즘 을 사용 합니다.

6. Rekognition 사용 및 유명인 식별

컴퓨터 비전은 기계 학습 및 AI의 가장 인기 있는 개념 중 하나입니다. 컴퓨터 비전 프로젝트 작업에 관심이 있다면 이 프로젝트부터 시작해야 합니다. 이 프로젝트 작업을 시작하기 전에 컴퓨터 비전 및 관련 알고리즘의 기본 사항에 익숙해야 합니다.

이 프로젝트에서는 사진에서 특정 인물을 식별할 수 있는 얼굴 인식 모델을 만들어야 합니다. 일반적으로 얼굴 인식 훈련에는 시간과 노력이 필요하지만 AWS를 사용하기 때문에 더 편안합니다. AWS의 트렌드를 이끄는 프로젝트 중 하나입니다. 이 프로젝트에서 Amazon Rekognition을 사용하여 얼굴 인식을 수행할 것입니다. 사용자가 딥 러닝을 사용하여 이미지를 빠르게 추가하고 분석할 수 있기 때문입니다. 이 소프트웨어는 비디오와 사진에서 다양한 종류의 물체, 활동, 사람 및 텍스트를 식별합니다. 이것은 트렌드 AWS 프로젝트 중 하나입니다. Rekognition을 사용하면 얼굴 인식 모델을 구축하고 훈련하는 것이 상당히 편해집니다.

처음에는 MS Dhoni 또는 Robert Dowrey Jr와 같은 특정 유명인을 식별하도록 모델을 훈련할 수 있습니다. 모델이 준비되면 테스트하고 성능이 얼마나 좋은지 확인할 수 있습니다. 일을 더 복잡하게 만들기 위해 더 유명한 사람을 추가하여 여러 사람을 식별하도록 모델을 훈련할 수 있습니다.

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7. Lex를 사용하여 챗봇 만들기

챗봇은 인공 지능의 가장 인기 있는 용도 중 하나입니다. 이를 통해 기업은 고객 경험을 향상하고 비용을 절감할 수 있습니다. 다양한 유형의 챗봇이 존재하며 모두 다른 작업을 수행합니다. 챗봇은 사람을 대신하여 다른 사람과 대화를 수행하는 응용 프로그램입니다.

기업은 챗봇을 사용하여 질문에 대한 빠른 답변을 제공하고 때로는 불만 사항을 해결합니다. B2B 기업의 약 58%와 B2C 기업의 약 42%가 앉아서 챗봇을 사용합니다( 출처 ).

이 프로젝트에서 Amazon Lex 를 사용 하여 챗봇을 구축합니다. Amazon Lex는 개발자를 위한 챗봇 구축을 간소화하는 서비스입니다. 원클릭 배포를 제공하므로 봇을 생성하면 여러 플랫폼에 추가할 수 있습니다. 모델을 훈련시키기 위해 몇 가지 문구와 샘플만 추가하면 되므로 자연스럽게 말하는 챗봇을 구축하는 과정이 쉬워집니다.

또한 Amazon Lex를 다른 AWS 서비스(예: AWS Lambda)와 쉽게 통합할 수 있습니다.

읽기: Python에서 챗봇을 만드는 방법은 무엇입니까?

8. SageMaker로 기계 학습 모델 훈련

머신 러닝 전문가에 대한 수요가 급증하고 있으며 이 분야에 진출하려면 일부 ML 프로젝트에도 참여해야 합니다. 놀랍게도 AWS는 서비스에서 기계 학습 솔루션을 제공하며 그 중 가장 인기 있는 것은 Amazon SageMaker입니다. 이 프로젝트에서는 SageMaker를 사용하여 기계 학습 모델을 학습할 수 있습니다.

Amazon SageMaker는 기계 학습을 위한 고유한 통합 개발 환경을 제공합니다. IDE를 사용하면 노트북을 만들고, 단계를 전환하고, 결과를 확인하고, 훨씬 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. SageMaker 노트북을 사용하면 컴퓨팅 인스턴스를 빠르고 효율적으로 얻을 수 있습니다. SageMaker의 Autopilot 기능을 사용하여 훨씬 적은 노력으로 프로세스를 완료할 수도 있습니다.

이 프로젝트에서 작업하려면 기계 학습 개념과 알고리즘에 익숙해야 합니다. 이전에 ML 프로젝트에서 작업한 적이 없다면 간단한 모델로 시작하는 것이 좋습니다. 먼저 옵션에 일련의 질문이 있는 간단한 질문 응답 봇으로 시작해야 합니다. 그런 다음 더 정교하고 대화형 챗봇을 구축할 수 있습니다.

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다음은 시도해 볼 수 있는 몇 가지 AWS 프로젝트 입니다!

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AWS 프로젝트에서 작업하면 다양한 서비스와 용도를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이 프로젝트 아이디어 목록이 유용했기를 바랍니다. 이 기사에 대한 질문이나 제안 사항이 있으면 의견에 알려주십시오.

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