Amazon에 대한 사용자 지정 설정 사용 SageMaker

조직 설정(사용자 지정 설정)은 Amazon SageMaker 도메인에 대한 고급 설정을 안내합니다. 이 옵션은 권한, 통합 및 암호화를 포함하여 계정 구성의 모든 측면을 이해하고 제어하는 데 도움이 되는 정보와 권장 사항을 제공합니다. 사용자 지정 도메인을 설정하려면 이 옵션을 사용합니다. 도메인에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요Amazon SageMaker 도메인 개요.

주제

인증 방법
조직을 위한 설정(사용자 지정 설정)
온보딩 후 도메인에 액세스

인증 방법

도메인을 설정하기 전에 사용자가 도메인에 액세스할 수 있는 인증 방법을 고려합니다.

AWS Identity Center :

사용자 그룹에 대한 액세스 권한 관리를 간소화하는 데 도움이 됩니다. 각 개별 사용자에게 권한을 적용하는 대신 사용자 그룹에 권한을 부여하거나 거부할 수 있습니다. 사용자가 다른 조직으로 이동하는 경우 해당 사용자를 다른 AWS Identity and Access Management Identity Center(AWS IAM Identity Center) 그룹으로 이동할 수 있습니다. 그러면 사용자는 새 조직에 필요한 권한을 자동으로 받게 됩니다.

IAM Identity Center는 도메인 AWS 리전 과 동일해야 합니다.

IAM Identity Center에서 를 설정하려면 AWS IAM Identity Center 사용 설명서의 다음 지침을 사용합니다.
- 활성화 AWS IAM Identity Center로 시작합니다.
- 최소 권한 권한을 적용하는 모범 사례를 따르는 권한 세트를 생성합니다.
- IAM Identity Center 디렉터리에 그룹을 추가합니다.
- 사용자 및 그룹에 Single Sign-On 액세스 권한을 할당합니다.
- IAM Identity Center 에서 일반적인 작업을 시작하려면 기본 워크플로를 확인하세요.
IAM Identity Center의 사용자는 자신에게 이메일로 전송되는 AWS 액세스 포털 URL를 사용하여 도메인에 액세스할 수 있습니다. 이메일은 도메인에 액세스할 계정을 생성하는 지침을 제공합니다. 자세한 내용은 에 로그인을 참조하세요 AWS 액세스 포털.

관리자는 IAM Identity Center로 이동하여 설정 요약AWS 액세스 포털 URL에서 를 찾아 를 찾을 AWS 액세스 포털 URL 수 있습니다.
도메인에 대한 액세스를 특정 Amazon Virtual Private Clouds AWS Identity and Access Management (IAM), VPCs인터페이스 엔드포인트 또는 사전 정의된 IP 주소 집합으로만 제한하려면 도메인에서 () 인증을 사용해야 합니다. IAM Identity Center 인증을 사용하는 도메인에는 이 기능이 지원되지 않습니다. IAM Identity Center를 사용하여 중앙 집중식 인력 자격 증명 제어를 활성화할 수 있습니다. IAM Identity Center를 유지하면서 이러한 제한을 구현하여 일관된 사용자 로그인 경험을 제공하는 방법에 대한 지침은 AWS 기계 학습 블로그의 IAM Identity Center를 통한 Amazon SageMaker Studio Classic 및 SAML 애플리케이션에 대한 보안 액세스를 참조하세요. 이 블로그의 AWS SSO는 IAM Identity Center입니다.

를 통해 로그인: IAM

사용자 프로필은 계정에 로그인한 후 SageMaker 콘솔을 통해 도메인에 액세스할 수 있습니다.
(IAM) 인증을 사용할 AWS Identity and Access Management 때 도메인에 대한 액세스를 특정 Amazon Virtual Private Clouds(VPCs), 인터페이스 엔드포인트 또는 사전 정의된 IP 주소 집합으로만 제한할 수 있습니다. 자세한 내용은 내 에서만 액세스 허용 VPC 단원을 참조하십시오.

조직을 위한 설정(사용자 지정 설정)

의 사전 요구 사항을 충족한 후 SageMaker 도메인 설정(사용자 지정 설정) 페이지를 Amazon SageMaker 사전 조건 완료열고 설정에 대한 정보를 보려면 다음 섹션을 확장합니다.

SageMaker 콘솔에서 SageMaker 도메인 설정 열기

SageMaker 콘솔 을 엽니다.
왼쪽 탐색 창에서 관리 구성을 선택하여 옵션을 확장합니다.
관리자 구성에서 도메인을 선택합니다.
도메인 페이지에서 Create domain(도메인 생성)을 선택합니다.
SageMaker 도메인 설정 페이지에서 조직에 대한 설정을 선택합니다.
설정을 선택합니다.

SageMaker 도메인 설정 페이지를 열면 다음 지침을 사용합니다.

도메인 이름 에 도메인의 고유한 이름을 입력합니다. 예를 들어 프로젝트 또는 팀 이름일 수 있습니다.
Next(다음)를 선택합니다.

이 단계에서는 도메인에 대한 인증 방법, 사용자 및 권한을 설정합니다.

Studio에 어떻게 액세스하시겠습니까?에서 두 가지 옵션 중 하나를 선택할 수 있습니다. 인증 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요인증 방법. 옵션에 대한 자세한 내용은 다음에서 확인할 수 있습니다.
- AWS 자격 증명 센터:
  
  Studio를 사용할 사용자 아래에서 도메인에 액세스할 AWS IAM Identity Center 그룹을 선택합니다.
  
  Identity Center 사용자 그룹 없음을 선택하면 사용자가 없는 도메인을 생성합니다. 도메인 생성 후 IAM Identity Center 그룹을 도메인에 추가할 수 있습니다. 자세한 내용은 도메인 설정 편집 단원을 참조하십시오.
- 를 통해 로그인: IAM
  
  Studio를 사용할 대상?에서 + 사용자 추가를 선택하고 새 사용자 프로필 이름을 입력한 다음 추가를 선택하여 사용자 프로필 이름을 생성하고 추가합니다.
  
  이 프로세스를 반복하여 여러 사용자 프로필을 생성할 수 있습니다.
Studio를 사용할 대상에서 IAM Identity Center 사용자 또는 그룹을 선택한 다음 선택을 선택합니다. IAM Identity Center가 구성된 동일한 리전 내에 Amazon SageMaker Studio를 설정해야 합니다. 콘솔 오른쪽 상단의 드롭다운 목록에서 리전을 선택하여 도메인의 리전을 변경하거나 AWS 액세스 포털 로 이동하여 IAM Identity Center 리전을 변경할 수 있습니다.
어떤 ML 활동을 수행하나요?에서 기존 역할 사용을 선택하여 기존 역할을 사용하거나 새 역할 생성을 선택하고 해당 역할에 액세스하려는 ML 활동을 확인하여 새 역할을 생성할 수 있습니다.
ML 활동을 선택하는 동안 요구 사항을 충족해야 할 수 있습니다. 요구 사항을 충족하려면 추가를 선택하고 요구 사항을 완료합니다.
모든 요구 사항이 충족되면 다음을 선택합니다.

이 단계에서는 이전 단계에서 활성화한 애플리케이션을 구성할 수 있습니다. ML 활동에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요ML 활동 참조.

애플리케이션이 활성화되지 않은 경우 해당 애플리케이션에 대한 경고가 표시됩니다. 활성화되지 않은 애플리케이션을 활성화하려면 뒤로를 선택하여 이전 단계로 돌아가서 이전 지침을 따릅니다.

스튜디오 구성:

Studio 에서 기본 환경으로 Studio의 최신 버전과 클래식 버전 중에서 선택할 수 있습니다. 즉, Studio를 열 때 상호 작용하는 ML 환경을 선택합니다.
- Studio에는 Amazon SageMaker Studio Classic을 비롯한 여러 통합 개발 환경(IDEs)과 애플리케이션이 포함되어 있습니다. 선택하면 Studio Classic에 기본 설정이 IDE 있습니다. 기본 설정에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요기본 설정.
  
  Studio에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요Amazon SageMaker Studio.
- Studio Classic에는 Jupyter 가 포함되어 있습니다IDE. 이 옵션을 선택하면 Studio Classic 구성을 구성할 수 있습니다.
  
  Studio Classic에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요Amazon SageMaker Studio Classic.
SageMaker 캔버스 구성:

Amazon SageMaker Canvas를 활성화한 경우 온보딩에 Amazon SageMaker Canvas 사용 시작하기 대한 지침 및 구성 세부 정보는 섹션을 참조하세요.
Studio Classic 구성:

기본 환경으로 Studio(권장)를 선택한 경우 Studio ClassicIDE에는 기본 설정이 있습니다. 기본 설정에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요기본 설정.

Studio Classic을 기본 환경으로 선택한 경우 노트북 리소스 공유를 활성화하거나 비활성화하도록 선택할 수 있습니다. 노트북 리소스에는 셀 출력 및 Git 리포지토리와 같은 아티팩트가 포함됩니다. 노트북 리소스에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요Amazon SageMaker Studio Classic 노트북 공유 및 사용.

노트북 리소스 공유를 활성화한 경우:
1. 공유 가능한 노트북 리소스의 S3 위치 에서 Amazon S3 위치를 입력합니다.
2. 암호화 키 - 선택 사항 에서 사용자 지정 암호화 없음으로 두거나 기존 AWS KMS 키를 선택하거나 KMS 키 입력을 ARN 선택하고 AWS KMS 키의 를 입력합니다ARN.
3. 노트북 셀 출력 공유 기본 설정에서 사용자가 셀 출력을 공유하도록 허용 또는 셀 출력 공유 비활성화를 선택합니다.
RStudio 구성:

를 활성화하려면 RStudio 라이선스가 RStudio필요합니다. 이를 설정하려면 섹션을 참조하세요RStudio 라이선스 받기.
1. RStudio 워크벤치 에서 RStudio 라이선스가 자동으로 감지되는지 확인합니다. RStudio 라이선스를 얻고 로 활성화하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 SageMaker참조하세요RStudio 라이선스 받기.
2. RStudio 서버를 시작할 인스턴스 유형을 선택합니다. 자세한 내용은 R StudioServerPro 인스턴스 유형 단원을 참조하십시오.
3. 권한에서 역할을 생성하거나 기존 역할을 선택합니다. 역할에는 다음과 같은 권한 정책이 있어야 합니다. 이 정책은 RStudioServerPro 애플리케이션이 필요한 리소스에 액세스할 수 있도록 허용합니다. 또한 기존 RStudioServerPro 애플리케이션이 Deleted 또는 Failed 상태일 때 Amazon이 RStudioServerPro 애플리케이션을 SageMaker 자동으로 시작할 수 있습니다. 역할에 권한을 추가하는 방법은 역할 권한 정책 수정(콘솔)을 참조하세요.
```
{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "VisualEditor0",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "license-manager:ExtendLicenseConsumption",
                "license-manager:ListReceivedLicenses",
                "license-manager:GetLicense",
                "license-manager:CheckoutLicense",
                "license-manager:CheckInLicense",
                "logs:CreateLogDelivery",
                "logs:CreateLogGroup",
                "logs:CreateLogStream",
                "logs:DeleteLogDelivery",
                "logs:Describe*",
                "logs:GetLogDelivery",
                "logs:GetLogEvents",
                "logs:ListLogDeliveries",
                "logs:PutLogEvents",
                "logs:PutResourcePolicy",
                "logs:UpdateLogDelivery",
                "sagemaker:CreateApp"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}    
```
4. RStudio 연결 에서 RStudio Connect 서버의 URL 를 추가합니다. RStudio Connect는 Shiny 애플리케이션, R 마크다운 보고서, 대시보드, 플롯 등을 위한 게시 플랫폼입니다. RStudio 에서 에 온보딩하면 SageMaker RStudio Connect 서버가 생성되지 않습니다. 자세한 내용은 RStudio 연결 추가 URL 단원을 참조하십시오.
5. RStudio Package Manager 에서 RStudio Package Manager에 URL 대한 를 추가합니다. 는 를 온보딩할 때 Package Manager에 대한 기본 패키지 리포지토리를 SageMaker 생성합니다RStudio. RStudio Package Manager에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요RStudio 패키지 관리자 업데이트 URL.
6. 다음을 선택합니다.
코드 편집기 구성:

Code Editor가 활성화된 경우 개요 및 구성 세부 정보는 Amazon SageMaker Studio의 코드 편집기 섹션을 참조하세요.

이 섹션에서는 Studio에 표시되는 볼 수 있는 애플리케이션 및 기계 학습(ML) 도구를 사용자 지정할 수 있습니다. 이 사용자 지정은 Studio의 왼쪽 탐색 창에서만 애플리케이션과 ML 도구를 숨깁니다. Studio UI에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요Amazon SageMaker Studio UI 개요.

애플리케이션에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요Amazon SageMaker 스튜디오에서 지원되는 애플리케이션.

Studio Classic에서는 Studio UI 사용자 지정 기능을 사용할 수 없습니다. Studio를 기본 환경으로 설정하려면 이전 및 를 선택하여 이전 단계로 돌아갑니다.

Studio UI 사용자 지정 페이지에서 Studio에 표시된 애플리케이션과 ML 도구를 토글하여 숨길 수 있습니다.
변경 사항을 검토한 후 다음 를 선택합니다.

Studio를 다른 AWS 서비스에 연결하는 방법을 선택합니다.

Virtual Private Cloud(VPC) 전용 네트워크 액세스 유형을 사용하여 를 지정하여 Studio에 대한 인터넷 액세스를 비활성화하도록 선택할 수 있습니다. 이 옵션을 선택하면 에 및 런타임에 SageMaker API 대한 인터페이스 엔드포인트가 있거나 인터넷 액세스가 가능한 Network Address Translation(NAT) 게이트웨이VPC가 있고 보안 그룹이 아웃바운드 연결을 허용하지 않는 한 Studio 노트북을 실행할 수 없습니다. Amazon 에 대한 자세한 내용은 섹션을 VPCs참조하세요Amazon 선택 VPC.

Virtual Private Cloud(VPC)를 선택하는 경우 다음 단계만 필요합니다. 퍼블릭 인터넷 액세스 를 선택한 경우 다음 단계 중 처음 두 단계가 필요합니다.

에서 Amazon VPC ID를 VPC선택합니다.
서브넷 에서 하나 이상의 서브넷을 선택합니다. 서브넷을 선택하지 않으면 는 Amazon 의 모든 서브넷을 SageMaker 사용합니다VPC. 제한된 가용 영역에서 생성되지 않은 여러 서브넷을 사용하는 것이 좋습니다. 이렇게 제한된 가용 영역에서 서브넷을 사용하는 경우, 용량 부족 오류가 발생하고 애플리케이션 생성 시간이 길어질 수 있습니다. 제한된 가용 영역에 대한 자세한 내용은 가용 영역을 참조하세요.
보안 그룹(들)에서 하나 이상의 서브넷을 선택합니다.

VPC 만 선택하면 도메인에 정의된 보안 그룹 설정이 도메인에서 생성된 모든 공유 공간에 SageMaker 자동으로 적용됩니다. 퍼블릭 인터넷만 선택한 경우 는 도메인에서 생성된 공유 공간에 보안 그룹 설정을 적용하지 SageMaker 않습니다.

데이터를 암호화하는 옵션이 있습니다. 도메인을 생성할 때 사용자를 위해 생성되는 Amazon Elastic File System(Amazon EFS) 및 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 파일 시스템입니다. Amazon EBS 크기는 Code Editor와 JupyterLab 공백 모두에서 사용됩니다.

Amazon EFS 및 Amazon EBS 파일 시스템을 암호화한 후에는 암호화 키를 변경할 수 없습니다. Amazon EFS 및 Amazon EBS 파일 시스템을 암호화하려면 다음 구성을 사용할 수 있습니다.

암호화 키 - 선택 사항 에서 사용자 지정 암호화 없음으로 두거나 기존 KMS 키를 선택하거나 KMS 키 입력을 ARN 선택하고 KMS 키ARN의 를 입력합니다.
기본 공간 크기 - 선택 사항 에서 기본 공간 크기를 입력합니다.
최대 공간 크기 - 선택 사항 에서 최대 공간 크기를 입력합니다.

도메인 설정을 검토합니다. 설정을 변경해야 하는 경우 관련 단계 옆에 있는 편집을 선택합니다. 도메인 설정이 정확한지 확인한 후 제출을 선택하면 도메인이 생성됩니다. 이 프로세스는 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.

다음 섹션에서는 IAM Identity Center 또는 IAM 인증 방법을 사용하여 도메인을 사용자 지정하는 방법에 대한 AWS CLI 지침을 제공합니다.

에서 AWS CLI 자격 증명 설정을 포함한 사전 조건을 충족한 후 다음 단계를 Amazon SageMaker 사전 조건 완료사용합니다.

도메인을 생성하고 AmazonSageMakerFullAccess 정책을 연결하는 데 사용되는 실행 역할을 생성합니다. 역할을 수임할 수 있는 SageMaker 권한을 부여하는 연결된 신뢰 정책이 최소한 있는 기존 역할을 사용할 수도 있습니다. 자세한 내용은 SageMaker 실행 역할을 사용하는 방법 단원을 참조하십시오.
```
aws iam create-role --role-name execution-role-name --assume-role-policy-document file://execution-role-trust-policy.json
aws iam attach-role-policy --role-name execution-role-name --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/AmazonSageMakerFullAccess
```

계정의 기본 Amazon Virtual Private Cloud(AmazonVPC)를 가져옵니다.


aws --region region ec2 describe-vpcs --filters Name=isDefault,Values=true --query "Vpcs[0].VpcId" --output text

기본 Amazon 에서 서브넷 목록을 가져옵니다VPC.


aws --region region ec2 describe-subnets --filters Name=vpc-id,Values=default-vpc-id --query "Subnets[*].SubnetId" --output json

기본 Amazon VPC ID, 서브넷 및 실행 역할 을 전달하여 도메인을 생성합니다ARN. SageMaker 이미지 도 전달해야 합니다ARN. 사용 가능한 JupyterLab 버전에 대한 자세한 내용은 섹션을 ARNs참조하세요기본 JupyterLab 버전 설정.

의 경우 IAM Identity Center 인증 또는 IAM 인증SSO에 IAM 를 authentication-mode사용합니다.
```
aws --region region sagemaker create-domain --domain-name domain-name --vpc-id default-vpc-id --subnet-ids subnet-ids --auth-mode authentication-mode --default-user-settings "ExecutionRole=arn:aws:iam::account-number:role/execution-role-name,JupyterServerAppSettings={DefaultResourceSpec={InstanceType=system,SageMakerImageArn=image-arn}}" \ --query DomainArn --output text
```
AWS CLI 를 사용하여 를 사용하여 도메인에 대해 Studio에 표시되는 애플리케이션 및 ML 도구를 사용자 지정할 수 있습니다StudioWebPortalSettings. HiddenAppTypes 를 사용하여 애플리케이션을 숨기고 HiddenMlTools를 사용하여 ML 도구를 숨깁니다. Studio UI의 왼쪽 탐색을 사용자 지정하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요Amazon SageMaker Studio UI에서 기계 학습 도구 및 애플리케이션 숨기기. Studio Classic에서는 이 기능을 사용할 수 없습니다.
도메인이 생성되었는지 확인합니다.
```
aws --region region sagemaker list-domains
```

를 사용하여 도메인을 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 사용 설명서의 AWS::SageMaker::Domain을 AWS CloudFormation참조하세요. AWS CloudFormation

도메인을 설정하는 데 사용할 수 있는 AWS CloudFormation 템플릿의 예는 aws-samples GitHub 리포지토리에서 를 사용하여 Amazon SageMaker 도메인 생성을 AWS CloudFormation 참조하세요.

도메인이 설정된 후 관리 사용자는 도메인을 보고 편집할 수 있습니다. 자세한 내용은 도메인 보기 및 도메인 설정 편집 섹션을 참조하세요.

온보딩 후 도메인에 액세스

사용자는 다음을 SageMaker 사용하여 에 액세스할 수 있습니다.

IAM Identity Center 인증을 사용하여 도메인을 설정한 URL 경우의 로그인입니다. 자세한 내용은 사용자 포털에 로그인하는 방법을 참조하세요.
SageMaker 콘솔 .

javascript가 브라우저에서 비활성화되거나 사용이 불가합니다.

AWS 설명서를 사용하려면 Javascript가 활성화되어야 합니다. 지침을 보려면 브라우저의 도움말 페이지를 참조하십시오.

문서 규칙

빠른 설정 사용

도메인 개요