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# 네트워크 관리
SageMaker AI Studio 도메인을 설정하려면 VPC 네트워크, 서브넷 및 보안 그룹을 지정해야 합니다. VPC 및 서브넷을 지정할 때는 다음 섹션에서 설명하는 사용량과 예상 증가를 IPs 고려하여 할당해야 합니다.
## VPC 네트워크 계획
SageMaker AI Studio 도메인에 연결된 고객 VPC 서브넷은 다음 요인에 따라 적절한 클래스리스 도메인 간 라우팅(CIDR) 범위로 생성해야 합니다.
+ 사용자 수.
+ 사용자당 앱 수.
+ 사용자당 고유 인스턴스 유형 수.
+ 사용자당 평균 훈련 인스턴스 수.
+ 예상 성장률.
SageMaker AI 및 참여 AWS 서비스는 다음과 같은 사용 사례에 대해 탄력[적 네트워크 인터페이스](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/using-eni.html)(ENI)를 고객 VPC 서브넷에 삽입합니다.
+ Amazon은 SageMaker AI 도메인ENI의 EFS 탑재 대상( SageMaker AI 도메인에 연결된 서브넷/가용성 영역당 IP 1개)에 대해를 EFS 주입합니다.
+ SageMaker AI Studio는 사용자 프로필 또는 공유 공간에서 사용하는 모든 고유한 인스턴스에 ENI 대해를 주입합니다. 다음과 같은 예가 있습니다.
+ 사용자 프로필이 *기본* Jupyter 서버 앱('시스템' 인스턴스 1개), *데이터 과학* 앱 및 *기본 Python* 앱(둘 다 `ml.t3.medium` 인스턴스에서 실행)을 실행하는 경우에 Studio는 두 개의 IP 주소를 주입합니다.
+ 사용자 프로파일이 *기본* Jupyter 서버 앱(하나의 '시스템' 인스턴스), *Tensorflow GPU* 앱(인`ml.g4dn.xlarge`스턴스) 및 데이터 랭글러 앱(인`ml.m5.4xlarge`스턴스)을 실행하는 경우 Studio는 세 개의 IP 주소를 주입합니다.
+ 도메인 VPC 서브넷/가용성 영역에 걸쳐 각 VPC 엔드포인트ENI에 대한가 주입됩니다( SageMaker AI VPC 엔드포인트IPs의 경우 4개ECR, S3, 및 같은 참여 서비스 VPC 엔드포인트IPs의 경우 \~6개 CloudWatch).
+ SageMaker AI 훈련 및 처리 작업이 동일한 VPC 구성으로 시작되는 경우 각 작업에는 [인스턴스당 두 개의 IP 주소가](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/train-vpc.html#train-vpc-ip) 필요합니다.
**참고**
VPC 서브넷 및 VPC전용 트래픽과 같은 SageMaker AI Studio에 대한 설정은 SageMaker AI Studio에서 생성된 훈련/처리 작업에 자동으로 전달되지 않습니다. 사용자는 Create\*Job을 호출할 때 필요에 따라 VPC 설정 및 네트워크 격리를 설정해야 합니다APIs. 자세한 내용은 [인터넷이 연결되지 않은 모드에서 훈련 및 추론 컨테이너 실행](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/mkt-algo-model-internet-free.html)을 참조하세요.
**시나리오: 데이터 과학자들이 서로 다른 두 가지 인스턴스 유형에 대해 실험을 실행**
이 시나리오에서는 SageMaker AI 도메인이 VPC전용 트래픽 모드로 설정되어 있다고 가정합니다. SageMaker AI, SageMaker AI 런타임API, Amazon S3, Amazon와 같은 VPC 엔드포인트가 설정되어 있습니다ECR.
한 데이터 과학자가 서로 다른 두 가지 인스턴스 유형(예: `ml.t3.medium` 및 `ml.m5.large`)에서 실행 중인 Studio 노트북으로 각 인스턴스 유형에서 두 개의 앱을 실행하는 실험을 진행하고 있습니다.
또한 데이터 과학자가 `ml.m5.4xlarge` 인스턴스에서 동일한 VPC 구성으로 훈련 작업을 동시에 실행하고 있다고 가정합니다.
이 시나리오에서 SageMaker AI Studio 서비스는 다음과 ENIs 같이 주입합니다.
* 표 1 - 실험 시나리오를 VPC 위해 고객에게 ENIs 주입 *
| 개체 | 대상 | ENI 주입됨 | 참고 | 수준 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| EFS 탑재 대상 | VPC 서브넷 | 3 | AZs/서브넷 3개 | 도메인 |
| VPC 엔드포인트 | VPC 서브넷 | 30 | VPCE 각각 10개가 있는 AZs/서브넷 3개 | 도메인 |
| Jupyter 서버 | VPC 서브넷 | 1개 | 인스턴스당 IP 1개 | User |
| KernelGateway 앱 | VPC 서브넷 | 2개 | 인스턴스 유형당 IP 1개 | User |
| 학습 | VPC 서브넷 | 2 | 훈련 인스턴스IPs당 2개
[EFA](https://aws.amazon.com/hpc/efa/)를 사용하는 경우 훈련 인스턴스IPs당 5개 | User |
이 시나리오의 경우, 고객에서 총 38개가 IPs 소비되며, VPC 여기서 33IPs개는 도메인 수준에서 사용자 간에 공유되고 5개IPs는 사용자 수준에서 소비됩니다. 이 도메인에 이러한 활동을 동시에 수행하는 유사한 사용자 프로필이 있는 사용자가 100명 있는 경우 도메인 수준 IP 소비 외에도 IPs 사용자 수준에서 5 x 100 = 500을 소비합니다. 즉, 서브넷IPs당 11개로 총 511개 입니다IPs. 이 시나리오에서는 1024개의 IP 주소를 할당할 /22CIDR로 VPC 서브넷을 생성해야 하며, 확장할 공간이 있습니다.
## VPC 네트워크 옵션
SageMaker AI Studio 도메인은 다음 옵션 중 하나를 사용하여 VPC 네트워크 구성을 지원합니다.
+ 퍼블릭 인터넷 전용
+ VPC 전용
**퍼블릭 인터넷 전용** 옵션을 사용하면 다음 다이어그램과 같이 SageMaker AI API 서비스가 SageMaker AI 서비스 계정에서 VPC관리하는에 프로비저닝된 인터넷 게이트웨이를 통해 퍼블릭 인터넷을 사용할 수 있습니다.
**VPC 유일한** 옵션은 SageMaker AI 서비스 계정에서 VPC 관리하는의 인터넷 라우팅을 비활성화하고 다음 다이어그램과 같이 고객이 VPC 엔드포인트를 통해 라우팅되도록 트래픽을 구성할 수 있도록 허용합니다.
VPC 전용 모드로 설정된 도메인의 경우 기본 인스턴스의 완전한 격리를 위해 사용자 프로필당 보안 그룹을 설정합니다. AWS 계정의 각 도메인에는 자체 VPC 구성 및 인터넷 모드가 있을 수 있습니다. VPC 네트워크 구성 설정에 대한 자세한 내용은 [의 SageMaker AI Studio 노트북을 외부 리소스에 연결을 참조VPC하세요](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-notebooks-and-internet-access.html).
## 제한 사항
+ SageMaker AI Studio 도메인을 생성한 후에는 새 서브넷을 도메인에 연결할 수 없습니다.
+ VPC 네트워크 유형(*퍼블릭 인터넷 전용* 또는 *VPC 전용)*은 변경할 수 없습니다.