지원 종료 알림: 2025년 12월 15일에 AWS 에 대한 지원이 종료됩니다 AWS IoT 분석. 2025년 12월 15일 이후에는 AWS IoT 분석 콘솔 또는 AWS IoT 분석 리소스에 더 이상 액세스할 수 없습니다. 자세한 내용은 [AWS IoT 분석 지원 종료를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/userguide/iotanalytics-end-of-support.html).
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# 노트북 컨테이너화
이 단원에는 Jupyter Notebook 사용하여 Docker 컨테이너를 빌드하는 방법에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 타사에서 빌드한 노트북을 다시 사용하면 보안상 위험할 수 있습니다. 포함된 컨테이너는 사용자 권한으로 임의의 코드를 실행할 수 있습니다. 또한 노트북에서 생성된 HTML을 AWS IoT 분석 콘솔에 표시하여 HTML을 표시하는 컴퓨터에 잠재적 공격 벡터를 제공할 수 있습니다. 타사 노트북을 사용하기 전에 해당 노트북의 작성자를 신뢰할 수 있는지 확인하십시오.
고급 분석 기능을 실행하는 한 가지 옵션은 [Jupyter 노트북](https://jupyter.org/)을 사용하는 것입니다. Jupyter Notebook은 기계 학습과 각종 통계 분석을 수행할 수 있는 강력한 데이터 과학 도구입니다. 자세한 내용은 [노트북 템플릿](https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/userguide/quickstart.html#aws-iot-analytics-notebook-templates)을 참조하십시오. (JupyterLab 내부의 컨테이너화는 현재 지원되지 않습니다.) Jupyter Notebook 및 라이브러리를 정의한 델타 기간 AWS IoT 분석 동안가 수신하는 새 데이터 배치에서 주기적으로 실행되는 컨테이너로 패키징할 수 있습니다. 지정 기간 내에 캡처된 새로운 세그먼트화된 데이터와 컨테이너를 사용하는 분석 작업을 예약한 다음 향후 예약된 분석을 위해 작업의 출력을 저장할 수 있습니다.
2018년 8월 23일 이후에 AWS IoT 분석 콘솔을 사용하여 SageMaker AI 인스턴스를 생성한 경우 컨테이너화 확장 설치가 자동으로 완료되고 [컨테이너화된 이미지 생성을 시작할 수 있습니다](https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/userguide/automate.html#aws-iot-analytics-automate-containerized-image). 그렇지 않으면이 섹션에 나열된 단계에 따라 SageMaker AI 인스턴스에서 노트북 컨테이너화를 활성화합니다. 다음과 같이 Amazon EC2에 컨테이너 이미지를 업로드하고 컨테이너화 확장을 설치할 수 있도록 SageMaker AI 실행 역할을 수정합니다.
## AWS IoT 분석 콘솔을 통해 생성되지 않은 노트북 인스턴스의 컨테이너화 활성화
다음 단계를 따르는 대신 AWS IoT 분석 콘솔을 통해 새 SageMaker AI 인스턴스를 생성하는 것이 좋습니다. 새 인스턴스는 자동으로 컨테이너화를 지원합니다.
여기에 표시된 대로 컨테이너화를 활성화한 후 SageMaker AI 인스턴스를 다시 시작하는 경우 IAM 역할 및 정책을 다시 추가할 필요가 없지만 마지막 단계에 표시된 대로 확장을 다시 설치해야 합니다.
1. 노트북 인스턴스에 Amazon ECS에 대한 액세스 권한을 부여하려면 SageMaker AI 페이지에서 SageMaker AI 인스턴스를 선택합니다.
1. **IAM 역할 ARN**에서 SageMaker AI 실행 역할을 선택합니다.
1. **Attach Policy(정책 연결)**을 선택한 후, [권한](https://docs.aws.amazon.com/iotanalytics/latest/userguide/automate.html#aws-iot-analytics-automate-permissions)에 표시된 것처럼 정책을 정의하고 연결합니다. 아직 연결되어 있지 않은 경우 `AmazonSageMakerFullAccess` 정책을 연결합니다.
또한 Amazon S3에서 컨테이너화 코드를 다운로드하여 노트북 인스턴스에 설치해야 합니다. 첫 번째 단계는 SageMaker AI 인스턴스의 터미널에 액세스하는 것입니다.
1. Jupyter에서 **새로 만들기**를 선택합니다.
1. 표시되는 메뉴에서 **터미널**을 선택합니다.
1. 터미널에서 다음 명령을 입력해 코드를 다운로드해서 압축을 푼 후 설치합니다. 이러한 명령은이 SageMaker AI 인스턴스의 노트북에서 실행 중인 모든 프로세스를 종료합니다.
```
cd /tmp
aws s3 cp s3://iotanalytics-notebook-containers/iota_notebook_containers.zip /tmp
unzip iota_notebook_containers.zip
cd iota_notebook_containers
chmod u+x install.sh
./install.sh
```
확장이 검증되어 설치되기까지 1\~2분을 기다립니다.
## 노트북 컨테이너화 확장 업데이트
2018년 8월 23일 이후에 AWS IoT 분석 콘솔을 통해 SageMaker AI 인스턴스를 생성한 경우 컨테이너화 확장이 자동으로 설치되었습니다. SageMaker AI 콘솔에서 인스턴스를 다시 시작하여 확장을 업데이트할 수 있습니다. 확장 프로그램을 수동으로 설치한 경우 AWS IoT 분석 콘솔을 통해 생성되지 않은 노트북 인스턴스의 컨테이너화 활성화에 나열된 터미널 명령을 다시 실행하여 업데이트할 수 있습니다.
## 컨테이너화된 이미지 생성
이번 섹션에서는 노트북 컨테이너화에 필요한 단계들을 설명합니다. 먼저 Jupyter 노트북으로 이동해 컨테이너화된 커널을 가진 노트북을 생성합니다.
1. Jupyter 노트북에서 **새로 만들기**를 선택한 후, 드롭다운 목록에서 원하는 커널 유형을 선택합니다. (커널 유형은 “Containerized”로 시작하고 다른 방법으로는 선택했을 커널로 끝나야 합니다. 예를 들어, “conda\_python3"과 같은 평범한 Python 3.0 환경을 원한다면 “Containerized conda\_python3”을 선택합니다.
1. 노트북에서 작업을 완료하고 컨테이너화를 원하면 **컨테이너화** 버튼을 선택합니다.
1. 컨테이너화된 노트북의 이름을 입력합니다. 또한 설명을 입력할 수 있습니다(선택 사항).
1. 노트북이 간접 호출해야 하는 **Input Variables(입력 변수)**(파라미터)를 지정합니다. 노트북이 자동으로 감지한 입력 변수를 선택하거나, 사용자 지정 변수를 정의할 수 있습니다. (이전에 노트북을 실행시킨 경우에만 입력 변수를 감지합니다.) 각 입력 변수에 대한 유형을 선택합니다. 선택에 따라 입력 변수에 대한 설명을 입력할 수도 있습니다.
1. 노트북에서 생성한 이미지를 업로드할 Amazon ECR 리포지토리를 선택합니다.
1. **컨테이너화**를 선택해 프로세스를 시작합니다.
자신의 입력을 요약한 개요가 제공됩니다. 프로세스를 시작하면 이를 취소할 수 없다는 점에 유의해주십시오. 프로세스는 최대 1시간까지 지속될 수 있습니다.
1. 다음 페이지에 진행률이 표시됩니다.
1. 실수로 브라우저를 종료한 경우, AWS IoT 분석 콘솔의 **노트북** 섹션에서 컨테이너화 프로세스 상태를 모니터링할 수 있습니다.
1. 프로세스가 완료된 후, 컨테이너화된 이미지가 Amazon ECR에 사용할 수 있는 상태로 저장됩니다.
