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Service Catalog에서 Amazon EMR CloudFormation 템플릿을 구성합니다.

이 주제에서는 관리자가 Amazon뿐만 아니라 AWS CloudFormationAmazon의 AWS Service Catalog포트폴리오와 제품에 대해 잘 알고 있다고 가정합니다. EMR

Studio에서 Amazon EMR 클러스터를 간편하게 생성하기 위해 관리자는 Amazon EMR CloudFormation 템플릿을 AWS Service Catalog포트폴리오의 제품으로 등록할 수 있습니다. 데이터 과학자가 템플릿을 사용할 수 있게 하려면 포트폴리오를 Studio 또는 Studio Classic에서 사용되는 SageMaker 실행 역할과 연결해야 합니다. 마지막으로, 사용자가 템플릿을 검색하고, 클러스터를 프로비저닝하고, Studio 또는 Studio Classic에서 Amazon EMR 클러스터에 연결할 수 있도록 하려면 관리자가 적절한 액세스 권한을 설정해야 합니다.

Amazon EMR AWS CloudFormation 템플릿을 사용하면 최종 사용자가 다양한 클러스터 측면을 사용자 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 관리자는 클러스터를 생성할 때 사용자가 선택할 수 있는 승인된 인스턴스 유형 목록을 정의할 수 있습니다.

다음 지침은 end-to-end CloudFormation 스택을 사용하여 Studio 또는 Studio Classic 도메인, 사용자 프로필, Service Catalog 포트폴리오를 설정하고 Amazon EMR 시작 템플릿을 채웁니다. 다음 단계는 Studio 또는 Studio Classic이 Service Catalog 제품에 액세스하고 Amazon EMR 클러스터를 프로비저닝할 수 있도록 관리자가 end-to-end 스택에 적용해야 하는 특정 설정을 중점적으로 설명합니다.

데이터 과학자가 Studio 또는 Studio Classic에서 Amazon EMR CloudFormation 템플릿 및 프로비저닝 클러스터를 검색하도록 하려면 다음 단계를 따르십시오.

0단계: 네트워킹을 확인하고 CloudFormation 스택을 준비하십시오.

시작하기 전:

1단계: Service Catalog 포트폴리오를 다음과 연결 SageMaker

Service Catalog 포트폴리오에서 포트폴리오 ID를 클러스터에 액세스하는 SageMaker 실행 역할과 연결합니다.

이렇게 하려면 다음 섹션 (여기서는 YAML 형식) 을 스택에 추가하십시오. 이렇게 하면 Amazon EMR 템플릿과 같은 제품이 포함된 지정된 Service Catalog 포트폴리오에 대한 SageMaker 실행 역할 액세스 권한이 부여됩니다. 에서 맡은 역할을 맡아 해당 제품을 SageMaker 출시할 수 있습니다.

Replace SageMakerExecutionRole.Arn 그리고 SageMakerStudioEMRProductPortfolio.ID 실제 가치와 함께 말이죠.

SageMakerStudioEMRProductPortfolioPrincipalAssociation:
    Type: AWS::ServiceCatalog::PortfolioPrincipalAssociation
    Properties:
      PrincipalARN: SageMakerExecutionRole.Arn
      PortfolioId: SageMakerStudioEMRProductPortfolio.ID
      PrincipalType: IAM

2단계: Service Catalog 제품에서 Amazon EMR 템플릿 참조

포트폴리오의 Service Catalog 제품에서 Amazon EMR 템플릿 리소스를 참조하여 Studio 또는 Studio Classic에서 해당 리소스가 가시적인지 확인하십시오.

이렇게 하려면 Service Catalog 제품 정의에서 Amazon EMR 템플릿 리소스를 참조한 다음 값에 다음 태그 키 "sagemaker:studio-visibility:emr" 세트를 추가합니다 "true" (YAML형식의 예제 참조).

Service Catalog 제품 정의에서 클러스터의 AWS CloudFormation 템플릿은 를 통해 URL 참조됩니다. 추가 태그를 true로 설정하면 스튜디오 또는 스튜디오 클래식에서 Amazon EMR 템플릿의 가시성이 보장됩니다.

SMStudioEMRNoAuthProduct:
    Type: AWS::ServiceCatalog::CloudFormationProduct
    Properties:
      Owner: AWS
      Name: SageMaker Studio Domain No Auth EMR
      ProvisioningArtifactParameters:
        - Name: SageMaker Studio Domain No Auth EMR
          Description: Provisions a SageMaker domain and No Auth EMR Cluster
          Info:
            LoadTemplateFromURL: Link to your CloudFormation template. For example, https://aws-blogs-artifacts-public.s3.amazonaws.com/artifacts/astra-m4-sagemaker/end-to-end/CFN-EMR-NoStudioNoAuthTemplate-v3.yaml
      Tags:
        - Key: "sagemaker:studio-visibility:emr"
          Value: "true"

3단계: Amazon 템플릿을 파라미터화합니다. EMR CloudFormation

Service Catalog 제품 내에서 Amazon EMR 클러스터를 정의하는 데 사용되는 CloudFormation 템플릿을 통해 관리자는 구성 가능한 파라미터를 지정할 수 있습니다. 관리자는 템플릿 Parameters 섹션 내에서 이러한 매개변수의 Default 값과 AllowedValues 범위를 정의할 수 있습니다. 클러스터 시작 프로세스 중에 데이터 과학자는 사용자 지정 입력을 제공하거나 사전 정의된 옵션 중에서 선택하여 Amazon EMR 클러스터의 특정 측면을 사용자 지정할 수 있습니다.

다음 예는 관리자가 Amazon EMR 템플릿을 생성할 때 설정할 수 있는 추가 입력 매개변수를 보여줍니다.

"Parameters": {
    "EmrClusterName": {
      "Type": "String",
      "Description": "EMR cluster Name."
    },
    "MasterInstanceType": {
      "Type": "String",
      "Description": "Instance type of the EMR master node.",
      "Default": "m5.xlarge",
      "AllowedValues": [
        "m5.xlarge",
        "m5.2xlarge",
        "m5.4xlarge"
      ]
    },
    "CoreInstanceType": {
      "Type": "String",
      "Description": "Instance type of the EMR core nodes.",
      "Default": "m5.xlarge",
      "AllowedValues": [
        "m5.xlarge",
        "m5.2xlarge",
        "m5.4xlarge",
        "m3.medium",
        "m3.large",
        "m3.xlarge",
        "m3.2xlarge"
      ]
    },
    "CoreInstanceCount": {
      "Type": "String",
      "Description": "Number of core instances in the EMR cluster.",
      "Default": "2",
      "AllowedValues": [
        "2",
        "5",
        "10"
      ]
    },
    "EmrReleaseVersion": {
      "Type": "String",
      "Description": "The release version of EMR to launch.",
      "Default": "emr-5.33.1",
      "AllowedValues": [
        "emr-5.33.1",
        "emr-6.4.0"
      ]
    }
  }

관리자가 Amazon EMR CloudFormation 템플릿을 Studio 내에서 사용할 수 있도록 설정한 후에는 데이터 과학자가 이를 사용하여 Amazon EMR 클러스터를 자체 프로비저닝할 수 있습니다. 템플릿에 정의된 Parameters 섹션은 Studio 또는 Studio Classic 내 클러스터 생성 양식의 입력 필드로 변환됩니다. 각 매개변수에 대해 데이터 과학자는 입력 상자에 사용자 지정 값을 입력하거나 템플릿에 AllowedValues 지정된 항목에 해당하는 드롭다운 메뉴에 나열된 사전 정의된 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.

다음 그림은 Studio 또는 Studio Classic에서 CloudFormation Amazon EMR 클러스터를 생성하기 위해 Amazon EMR 템플릿에서 조합한 동적 양식을 보여줍니다.

Amazon EMR 템플릿을 사용하여 Studio 또는 Studio Classic에서 클러스터를 시작하는 방법에 대해 알아보려면 방문하십시오스튜디오 또는 스튜디오 클래식에서 Amazon EMR 클러스터 시작.

4단계: Studio에서 Amazon EMR 클러스터를 나열하고 시작할 수 있도록 권한 설정

마지막으로, Studio 또는 Studio Classic에서 실행 중인 기존 Amazon EMR 클러스터를 나열하고 새 클러스터를 자체 프로비저닝할 수 있도록 필요한 IAM 권한을 연결합니다.

이러한 권한을 추가해야 하는 역할은 Studio 또는 Studio Classic과 EMR Amazon이 동일한 계정 (단일 계정 선택) 에 배포되었는지 아니면 다른 계정 (교차 계정 선택) 에 배포되었는지에 따라 다릅니다.