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자신의 SageMaker 공간에 SageMaker Canvas 애플리케이션 데이터 저장
가져오는 데이터 세트 및 모델 아티팩트와 같은 Amazon SageMaker Canvas 애플리케이션 데이터는 Amazon SageMaker Studio 프라이빗 스페이스 에 저장됩니다. 이 공간은 사용자 프로필당 100GB의 스토리지가 포함된 애플리케이션 데이터의 스토리지 볼륨, 공간 유형(이 경우 Canvas 애플리케이션), 애플리케이션 컨테이너의 이미지로 구성됩니다. Canvas를 설정하고 애플리케이션을 처음 시작하면 는 사용자 프로필에 할당된 기본 프라이빗 공간을 SageMaker 생성하고 Canvas 데이터를 저장합니다. 는 사용자를 대신하여 공간을 SageMaker 자동으로 생성하기 때문에 공간을 설정하기 위해 추가 구성을 수행할 필요가 없습니다. 하지만 기본 공간을 사용하지 않으려면 직접 생성한 공간을 지정하는 옵션이 있습니다. 이는 데이터를 격리하려는 경우에 유용할 수 있습니다. 다음 페이지에서는 Canvas 애플리케이션 데이터를 저장하기 위한 자체 Studio 공간을 생성하고 구성하는 방법을 보여줍니다.
참고
새 Canvas 애플리케이션에 대한 사용자 지정 Studio 공간만 구성할 수 있습니다. 기존 Canvas 애플리케이션의 공간 구성은 수정할 수 없습니다.
시작하기 전 준비 사항
SageMaker Canvas 애플리케이션을 생성하고 사용하려면 Amazon SageMaker 도메인 또는 사용자 프로필에 100GB 이상의 스토리지가 있어야 합니다.
SageMaker 콘솔을 통해 도메인을 생성한 경우 기본적으로 충분한 스토리지가 프로비저닝되므로 추가 작업을 수행할 필요가 없습니다. CreateDomain 또는 CreateUserProfile 로 도메인 또는 사용자 프로필을 생성한 경우 MaximumEbsVolumeSizeInGb
값을 100GB 이상으로 설정해야 APIs합니다. 더 큰 스토리지 값을 설정하려면 새 도메인 또는 사용자 프로필을 생성하거나 또는 UpdateDomain UpdateUserProfile 를 사용하여 기존 도메인 또는 사용자 프로필을 업데이트할 수 있습니다APIs.
새 공간 생성
먼저 Canvas 애플리케이션 데이터를 저장하도록 구성된 새 Studio 공간을 생성합니다. 다음 단계에서 새 Canvas 애플리케이션을 생성할 때 지정하는 공간입니다.
AWS SDK for Python (Boto3) 또는 를 사용하여 공백을 생성할 수 있습니다 AWS CLI.
이제 공백이 있어야 합니다. 다음 단계를 위해 공간 이름을 추적합니다.
새 Canvas 애플리케이션 생성
공간을 생성한 후 공간을 스토리지 위치로 지정하는 새 Canvas 애플리케이션을 생성합니다.
새 Canvas 애플리케이션을 생성하려면 AWS SDK for Python (Boto3) 또는 를 사용할 수 있습니다 AWS CLI.
중요
AWS SDK for Python (Boto3) 또는 를 사용하여 Canvas 애플리케이션을 AWS CLI 생성해야 합니다. SageMaker 콘솔을 통해 Canvas 애플리케이션을 생성할 때 사용자 지정 공간을 지정하는 것은 지원되지 않습니다.
이제 사용자 지정 Studio 공간을 애플리케이션 데이터의 스토리지 위치로 사용하는 새 Canvas 애플리케이션이 생겼습니다.
중요
Canvas 애플리케이션을 삭제(또는 로그아웃)하고 애플리케이션을 다시 생성해야 할 때마다 SpaceName
필드에 공백을 제공하여 Canvas가 공백을 사용하는지 확인해야 합니다.
공간은 공간 구성에서 지정한 사용자 프로필에 연결됩니다. 공백을 삭제하지 않고 Canvas 애플리케이션을 삭제할 수 있으며, 공백에 저장된 데이터는 그대로 유지됩니다. 사용자 프로필을 삭제하거나 공백을 직접 삭제하는 경우에만 공백에 저장된 데이터가 삭제됩니다.