기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 문제 해결 다음 절차와 팁은 AWS Deadline Cloud 팜 및 리소스 관련 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. **Topics** + [사용자가 내 팜, 플릿 또는 대기열을 볼 수 없는 이유는 무엇인가요?](#troubleshooting_user_not_seeing_farm) + [작업자가 내 작업을 선택하지 않는 이유는 무엇입니까?](#troubleshooting_workers_not_picking_jobs) + [작업자가 멈춘 이유는 무엇인가요?](#troubleshooting_worker_stuck_running) + [Deadline Cloud 작업 문제 해결](#jobs-troubleshooting) + [Deadline Cloud Monitor 데스크톱 애플리케이션 로그](#troubleshooting-desktop-logs) + [추가 리소스](#troubleshooting_additional_resources) ## 사용자가 내 팜, 플릿 또는 대기열을 볼 수 없는 이유는 무엇인가요? ### 사용자 액세스 사용자가 Deadline Cloud 모니터에서 팜, 플릿 또는 대기열을 볼 수 없는 경우 팜 및 리소스에 대한 액세스에 문제가 있을 수 있습니다. 팜에 액세스할 수 없는 사용자는 Deadline Cloud 모니터에서 "No farms available"라는 메시지를 받습니다. **팜, 플릿 또는 대기열에 올바른 사용자 또는 그룹이 할당되었는지 확인하려면** 1. AWS Deadline Cloud 콘솔에서 팜, 플릿 또는 대기열을 찾은 다음 **액세스 관리를** 선택합니다. 1. 그룹 탭은 기본적으로 선택됩니다. 권장되는 그룹별로 권한을 할당하는 경우 그룹이 목록에 표시되고 액세스 수준이 할당되어야 합니다. 그룹이 목록에 없는 경우 **그룹 추가**를 선택하여 그룹에 대한 권한을 할당합니다. 1. 사용자별로 권한을 할당하는 경우 **사용자** 탭을 선택합니다. 사용자에게 목록에가 표시되고 액세스 수준이 할당되어야 합니다. 사용자가 목록에 없는 경우 **사용자 추가**를 선택하여 사용자에게 권한을 할당합니다. **그룹에 사용자가 할당되었는지 확인하려면** 1. AWS Deadline Cloud 콘솔에서 팜, 플릿 또는 대기열을 찾은 다음 **액세스 관리를** 선택합니다. 1. 그룹 탭은 기본적으로 선택됩니다. 멤버를 볼 그룹 이름을 선택합니다. 1. 사용자가 그룹에 나열되지 않은 경우 사용자를 추가해야 합니다. 기본 자격 증명 설정을 사용하는 경우 Identity Center 콘솔에서 그룹에 사용자를 직접 추가할 수 있습니다. Okta 또는와 같은 외부 자격 증명 공급자에 연결된 경우 자격 증명 공급자의 그룹에 사용자를 추가할 Google Workspace수 있습니다. **참고** 일부 외부 자격 증명 공급자는 사용자를 Identity Center에 동기화하지만 그룹은 동기화하지 않습니다. 이 경우 그룹별로 할당하는 대신 사용자에게 직접 권한을 할당하는 것이 좋습니다. Deadline Cloud에 대한 사용자 액세스 관리에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Deadline Cloud에서 사용자 관리](managing-users.md). ## 작업자가 내 작업을 선택하지 않는 이유는 무엇입니까? ### 플릿 역할 구성 작업자가 생성되었지만 초기화를 완료하지 않고 작업 작업을 시작하지 않는 경우 플릿 역할이 올바르게 구성되지 않았기 때문입니다. 이 원인을 확인하려면 CloudTrail 로그에서 액세스 거부 오류가 있는지 확인합니다. 액세스 거부 문제를 확인한 후 플릿으로 이동하여 역할 구성을 올바른 권한으로 업데이트합니다. 자세한 내용은 Deadline [Cloud 개발자 안내서의 CloudTrail 로그](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/developerguide/logging-using-cloudtrail.html)를 참조하세요. ## 작업자가 멈춘 이유는 무엇인가요? ### 작업자가 OpenJD 환경에서 나가지 못함 작업자는 장기 실행 `envExit` 세션 작업에 멈출 수 있습니다. 이 문제는 OpenJD 템플릿을 재정의하고 환경 종료 작업 제한 시간을 5분 이상으로 설정하는 작업 템플릿을 사용하는 경우 발생할 수 있습니다. Deadline Cloud 모니터는이 상황에서 멈춘 작업자에 대한 가시성을 제공하지만 연결된 대기열에서 사용 가능한 작업에 대해 `RUNNING` 작업자를 상호 참조해야 합니다. 멈춘 작업자를 찾으려면 Deadline Cloud 모니터의 모든 플릿을 살펴보고 다음 단계를 완료하세요. 1. 작업자 상태 열에서 `RUNNING` 작업자를 찾습니다. 1. 플릿 세부 정보 섹션에서 연결된 각 대기열로 이동합니다. 1. 연결된 각 대기열에서 , `READY`또는 `RUNNING`인 작업을 검색합니다`PENDING`. 연결된 모든 대기열에 해당 상태의 작업이 없는 경우 작업자는 환경 종료를 실행 중입니다. 이 상태에서 멈춘 작업자를 중지하려면 다음 AWS CLI 명령을 사용합니다. ``` aws deadline update-worker \ --farm-id $FARM_ID \ --fleet-id $FLEET_ID \ --worker-id $WORKER_ID \ --status STOPPED ``` 명령을 실행한 후 프로그램이 종료되면 작업자 에이전트가 다시 시작됩니다. 그런 다음 작업자는 다시 온라인 상태가 되어 연결된 대기열에서 더 많은 작업을 실행합니다. 대기열에 5분보다 긴 환경 종료 작업 제한 시간이 있는 작업이 더 많은 경우 작업자는 다시 멈춥니다. 이 경우 더 이상 작업자가 나가지 않을 때까지이 프로세스를 반복해야 합니다. 이 문제를 방지하려면 작업 템플릿을 사용할 때 제한 시간 옵션을 5분 이하로 설정합니다. ## Deadline Cloud 작업 문제 해결 AWS Deadline Cloud의 일반적인 작업 문제에 대한 자세한 내용은 다음 주제를 참조하세요. ### 작업 생성이 실패한 이유는 무엇입니까? #### 할당량 검증 작업 검증 검사에 실패할 수 있는 몇 가지 가능한 이유는 다음과 같습니다. + 작업 템플릿은 OpenJD 사양을 따르지 않습니다. + 작업에 단계가 너무 많습니다. + 작업에 너무 많은 총 작업이 포함되어 있습니다. + 작업을 생성할 수 없는 내부 서비스 오류가 발생했습니다. 작업의 최대 단계 및 작업 수에 대한 할당량을 보려면 Service Quotas 콘솔을 사용합니다. 자세한 내용은 [에 대한 할당량 Deadline Cloud](deadline-cloud-quotas.md) 단원을 참조하십시오. #### CHUNK[INT] 작업 파라미터 오류 다음 오류 메시지와 함께 작업 생성에 실패하면 작업 템플릿에 `TASK_CHUNKING` 확장을 추가해야 합니다. ``` The CHUNK[INT] task parameter requires the TASK_CHUNKING extension. ``` 이 문제를 해결하려면 작업 템플릿에 다음을 추가합니다. ``` extensions: - TASK_CHUNKING ``` 자세한 내용은 *AWS Deadline Cloud 개발자 안내서*의 [작업 템플릿에 작업 청킹 추가](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/developerguide/build-job-bundle-chunking-add.html)를 참조하세요. ### 내 작업이 호환되지 않는 이유는 무엇인가요? 작업이 대기열과 호환되지 않는 일반적인 이유는 다음과 같습니다. + 작업이 제출된 대기열과 연결된 플릿이 없습니다. Deadline Cloud 모니터를 열고 대기열에 연결된 플릿이 있는지 확인합니다. 대기열을 보는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Deadline Cloud에서 대기열 및 플릿 세부 정보 보기](view-queue-and-fleet.md). + 작업에 대기열과 연결된 플릿이 충족하지 않는 호스트 요구 사항이 있습니다. 확인하려면 작업 템플릿의 `hostRequirements` 항목을 팜의 플릿 구성과 비교합니다. 플릿 중 하나가 호스트 요구 사항을 충족하는지 확인합니다. 플릿 호환성에 대한 자세한 내용은 [플릿 호환성 확인을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/developerguide/build-jobs-scheduling.html#jobs-scheduling-compatibility). 플릿 구성을 보려면 섹션을 참조하세요[Deadline Cloud에서 대기열 및 플릿 세부 정보 보기](view-queue-and-fleet.md). Deadline Cloud는 작업을 제출할 때 호환성을 확인합니다. 나중에 호환되는 플릿을 대기열에 연결하면 기존 `NOT_COMPATIBLE` 작업이 자동으로 다시 시작되지 않습니다. 이러한 작업을 실행하려면 다시 대기열에 추가하세요. 자세한 내용은 [작업 다시 대기열에 추가](view-a-job.md#view-jobs-steps-tasks-requeue) 단원을 참조하십시오. ### 내 작업이 준비 상태로 멈춰 있는 이유는 무엇인가요? 작업이 `READY` 상태에서 멈춘 것처럼 보일 수 있는 이유는 다음과 같습니다. + 대기열과 연결된 플릿의 최대 작업자 수는 0으로 설정됩니다. 확인하려면 섹션을 참조하세요[Deadline Cloud에서 대기열 및 플릿 세부 정보 보기](view-queue-and-fleet.md). + 대기열에 우선 순위가 더 높은 작업이 있습니다. 확인하려면 섹션을 참조하세요[Deadline Cloud에서 대기열 및 플릿 세부 정보 보기](view-queue-and-fleet.md). + 고객 관리형 플릿의 경우 Auto Scaling 구성을 확인합니다. 자세한 내용은 *Deadline Cloud 개발자 안내서*의 [ Amazon EC2 Auto Scaling 그룹을 사용하여 플릿 인프라 생성을](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/developerguide/create-auto-scaling.html) 참조하세요. ### 내 작업이 실패한 이유는 무엇인가요? 여러 가지 이유로 작업이 실패할 수 있습니다. 문제를 검색하려면 Deadline Cloud 모니터를 열고 실패한 작업을 선택합니다. 실패한 작업을 선택한 다음 해당 작업에 대한 로그를 확인합니다. 지침은 [Deadline Cloud에서 세션 및 작업자 로그 보기](view-logs.md) 섹션을 참조하세요. + 라이선스 오류가 발생하거나 소프트웨어에 유효한 라이선스가 없어 워터마크가 발생하는 경우 작업자가 필요한 라이선스 서버에 연결할 수 있는지 확인합니다. 자세한 내용은 *Deadline Cloud 개발자 안내서*의 [고객 관리형 플릿을 라이선스 엔드포인트에 연결을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/deadline-cloud/latest/developerguide/cmf-ubl.html). + 마지막 세션 작업 메시지 또는 프로세스 종료 코드는 작업이 실패한 이유에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 를 사용 중Windows이고 종료 코드가 음수인 경우 종료 코드의 서명되지 않은 버전을 검색해 보십시오. ``` 2,147,483,647 - |{{your exit code}}| ``` ### 내 단계가 보류 중인 이유는 무엇인가요? 하나 이상의 종속성이 완료되지 않은 경우 단계가 `PENDING` 상태로 유지될 수 있습니다. Deadline Cloud 모니터를 사용하여 종속성 상태를 확인할 수 있습니다. 지침은 [Deadline Cloud에서 단계 보기](view-a-step.md) 섹션을 참조하세요. ## Deadline Cloud Monitor 데스크톱 애플리케이션 로그 Deadline Cloud Monitor 데스크톱 애플리케이션은 충돌 또는 기타 예상치 못한 동작을 조사하는 데 사용할 수 있는 진단 로그를 작성합니다. 데스크톱 애플리케이션 관련 문제를 보고할 때는 진단에 도움이 되는 관련 로그 파일을 포함합니다. 로그 파일의 위치는 운영 체제에 따라 다릅니다. Windows ``` %APPDATA%\com.amazonaws.deadline.monitor\logs ``` macOS ``` ~/Library/Logs/com.amazonaws.deadline.monitor/ ``` Linux ``` ~/.config/com.amazonaws.deadline.monitor/logs ``` ## 추가 리소스 [GitHub](https://github.com/aws-deadline)에서 추가 정보와 리소스를 찾을 수 있습니다.