[MLS-C01] AWS 오늘의 퀴즈 (단일 정답)
작성자: aws | 작성일: 2026년 05월 25일 | 조회: 0 | 좋아요: 0
AWS MLS-C01 | Specialty
🤖 Machine Learning – Specialty
Q. 대규모 머신러닝(ML) 모델 학습(Training)을 위해 수일 또는 수주간 실행될 수 있는 고성능 컴퓨팅 환경이 필요합니다. 이 환경은 GPU 가속을 지원해야 하며, 작업 실패 시 중단된 지점부터 재개할 수 있는 높은 내결함성(fault tolerance)을 갖추어야 합니다. 또한, 비용 효율성도 중요한 고려사항입니다. 이러한 요구사항을 가장 잘 충족하는 AWS 컴퓨팅 서비스는 무엇입니까?
A. Amazon EC2 Spot Instances (Amazon EC2 스팟 인스턴스)
B. AWS Lambda (AWS 람다)
C. Amazon Elastic Container Service (ECS) on AWS Fargate (AWS Fargate의 Amazon ECS)
D. AWS Elastic Beanstalk (AWS 엘라스틱 빈스톡)
🎯 정답: A
✅ A. Amazon EC2 Spot Instances (Amazon EC2 스팟 인스턴스)
B. AWS Lambda (AWS 람다)
C. Amazon Elastic Container Service (ECS) on AWS Fargate (AWS Fargate의 Amazon ECS)
D. AWS Elastic Beanstalk (AWS 엘라스틱 빈스톡)
💡 해설:
Amazon EC2 Spot Instances(스팟 인스턴스)는 대규모 머신러닝 학습처럼 장시간 고성능 컴퓨팅을 필요로 하는 워크로드에 매우 비용 효율적입니다. GPU 가속을 위한 P/G 시리즈 인스턴스 유형을 선택할 수 있으며, 학습 중간에 체크포인트(checkpoint)를 저장하고 인스턴스 중단 시 중단된 지점부터 재개하도록 애플리케이션을 설계하면 높은 내결함성과 비용 효율성을 동시에 확보할 수 있습니다. AWS Lambda는 단시간(최대 15분) 실행되는 서버리스 함수에 적합하며, AWS Fargate는 컨테이너화된 워크로드에 적합하지만 대규모 GPU 학습을 위한 비용 효율성이나 특정 인스턴스 유형의 유연성 측면에서 EC2 Spot보다 불리할 수 있습니다. AWS Elastic Beanstalk은 주로 웹 애플리케이션 배포에 사용됩니다.
Amazon EC2 Spot Instances(스팟 인스턴스)는 대규모 머신러닝 학습처럼 장시간 고성능 컴퓨팅을 필요로 하는 워크로드에 매우 비용 효율적입니다. GPU 가속을 위한 P/G 시리즈 인스턴스 유형을 선택할 수 있으며, 학습 중간에 체크포인트(checkpoint)를 저장하고 인스턴스 중단 시 중단된 지점부터 재개하도록 애플리케이션을 설계하면 높은 내결함성과 비용 효율성을 동시에 확보할 수 있습니다. AWS Lambda는 단시간(최대 15분) 실행되는 서버리스 함수에 적합하며, AWS Fargate는 컨테이너화된 워크로드에 적합하지만 대규모 GPU 학습을 위한 비용 효율성이나 특정 인스턴스 유형의 유연성 측면에서 EC2 Spot보다 불리할 수 있습니다. AWS Elastic Beanstalk은 주로 웹 애플리케이션 배포에 사용됩니다.
🚀 Tip: AWS MLS-C01 시험에서는 다양한 ML 워크로드(학습, 추론, 배치 처리 등)의 특성에 따라 가장 적합한 컴퓨팅 서비스를 선택하는 능력을 평가합니다. 각 서비스의 장단점, 비용 모델, 확장성, 내결함성 등의 요소를 명확히 이해하는 것이 중요합니다.
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