더 이상 Amazon Machine Learning 서비스를 업데이트하거나 새 사용자를 받지 않습니다. 이 설명서는 기존 사용자에 제공되지만 더 이상 업데이트되지 않습니다. 자세한 내용은 [머신 러닝이란?](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html) 단원을 참조하세요.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 시스템 제한
<a name="system-limits"></a>

 강력하고 안정적인 서비스를 제공하기 위해 Amazon ML은 시스템에 보내는 요청에 특정 제한을 적용합니다. 대부분의 ML 문제는 이러한 제약 조건에 쉽게 들어 맞습니다. 하지만 이러한 제한으로 인해 ML 사용이 제한되는 경우 [고객 서비스](https://aws.amazon.com/contact-us/)에 문의하여 한도 상향을 요청할 수 있습니다. 예를 들어, 동시에 실행할 수 있는 작업 수가 5개로 제한될 수 있습니다. 이 제한 때문에 리소스를 기다리는 작업이 대기열에 있는 경우가 많다면 계정에 대한 한도를 높이는 것이 합리적일 수 있습니다.

 다음 표에는 Amazon ML의 기본 계정별 한도가 나와 있습니다. 고객 서비스에서 이러한 제한을 모두 높일 수 있는 것은 아닙니다.


| **제한 유형** | **시스템 제한** | 
| --- | --- | 
| 각 관측치의 크기 | 100KB | 
| 학습 데이터 크기 \$1 | 100GB | 
| 배치 예측 입력 크기 | 1TB | 
| 배치 예측 입력 크기(레코드 수) | 1억 | 
| 데이터 파일에 있는 변수의 수(스키마) | 1,000 | 
| 레시피 복잡성(처리되는 출력 변수의 수) | 10,000 | 
| 각 실시간 예측 엔드포인트의 TPS | 200 | 
| 모든 실시간 예측 엔드포인트의 총 RAM | 10,000 | 
| 모든 실시간 예측 엔드포인트의 총 TPS | 10GB | 
| 동시 작업 수 | 25 | 
| 특정 작업의 최장 실행 시간 | 7일 | 
| 멀티클래스 ML 모델의 클래스 수 | 100 | 
| ML 모델 크기 | 최소 1MB, 최대 2GB | 
| 객체당 태그 수 | 50 | 
+  작업이 시기적절하게 완료될 수 있도록 데이터 파일의 크기가 제한됩니다. 7일 이상 실행 중인 작업은 자동으로 종료되어 실패 상태가 됩니다.