# CloudTech - [AWS 시작](https://tech.projectroom.io/cloudtech/aws.md): AWS 계정을 새로 만들고 이를 개발과정과 연관지어 사용할 수 있습니다. - [AWS 계정 만들기](https://tech.projectroom.io/cloudtech/aws/aws.md): AWS 에 회원으로 등록하고 클라우드 플랫폼 사용을 준비합니다. - [사용자 등록](https://tech.projectroom.io/cloudtech/aws/undefined.md): AWS 콘솔에 접근하기 위한 실 사용자를 등록하고 여러 AWS 서비스에 접근할 수 있는 권한을 부여합니다. - [AWS CLI 설정](https://tech.projectroom.io/cloudtech/aws/aws-cli.md): 개발자가 사용하는 컴퓨터의 콘솔 ( 명령어 창 또는 Shell ) 에서 AWS 의 서비스에 명령어를 사용해서 접근할 수 있도록 환경을 설정합니다. - [Lambda](https://tech.projectroom.io/cloudtech/lambda.md): 개발자가 작성한 코드를 클라우드에 올려 실행하기 위한 여러가지 방법 중에, 가장 빠르고 쉽게 접근할 수 있는 Lambda 를 활용해 서버리스 컴퓨팅을 시작합니다. - [Lambda 의 권한지정](https://tech.projectroom.io/cloudtech/lambda/lambda.md) - [Lambda 함수 생성](https://tech.projectroom.io/cloudtech/lambda/lambda-1.md): AWS Lambda 함수를 새로 만들면, 실행 함수의 템플릿이 함께 제공됩니다. 이것을 시작으로 조금씩 필요한 기능을 추가해 보면 나의 프로젝트에서 어떻게 Lambda 를 활용하면 좋을 지 알 수 있게 됩니다. - [Lambda 함수 테스트와 실행](https://tech.projectroom.io/cloudtech/lambda/lambda-2.md): 만들어진 새 Lambda 함수를 테스트하고 포함된 소스코드를 활용해 새로운 기능을 추가해 실행 해 봅니다. - [IntelliJ 로 코드 가져오기](https://tech.projectroom.io/cloudtech/lambda/intellij.md): 새로 만든 Lambda 에 기본으로 포함되어 있는 함수 템플릿 소스코드를 컴퓨터로 내려 받아, IntelliJ 개발도구에 프로젝트로 등록하고 개발 준비를 마칩니다. - [코드 배포](https://tech.projectroom.io/cloudtech/lambda/undefined.md): Lambda 함수 템플릿에서 시작한 프로젝트에서 코드를 수정하고 배포하여 실행 또는 테스트를 하는 방법을 알아봅니다. - [Lambda Container](https://tech.projectroom.io/cloudtech/lambda-container.md): Lambda Container 는 Docker 이미지로 제공되는 Lambda 수행 환경에 개발자가 작성한 실행 코드와 라이브러리를 추가하여 새로 만들어진 이미지를 Lambda 함수에 배포하여 실행하는 방식입니다. - [Docker를 활용한 테스트 실행](https://tech.projectroom.io/cloudtech/lambda-container/docker.md): 프로젝트에서 코드를 수정하면 테스트 수행을 해 봐야 합니다. Lambda 서버 엔진Docker --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://tech.projectroom.io/cloudtech.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.