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# 문제 해결 및 Q&A
<a name="spark-troubleshooting-agent-troubleshooting"></a>

## 문제 해결
<a name="spark-troubleshooting-common-issues"></a>

Spark 문제 해결 에이전트의 오류 메시지는 다양한 MCP 클라이언트에서 다양한 방식으로 사용할 수 있습니다. 이 페이지에서는 Amazon EMR용 Apache Spark 문제 해결 에이전트를 사용하여 발생할 수 있는 일반적인 문제에 대한 몇 가지 일반적인 지침을 나열합니다.

주제
+ [오류: MCP 서버 로드 실패](#mcp-server-failed-to-load)
+ [관찰: 느린 도구 로드](#slow-tool-loading)
+ [오류: 제한 오류와 함께 도구 호출 실패](#throttling-error)
+ [오류: 도구가 사용자 오류로 응답](#user-error)
+ [오류: 도구가 내부 오류로 응답](#internal-error)

### 오류: MCP 서버 로드 실패
<a name="mcp-server-failed-to-load"></a>
+ MCP 구성이 올바르게 구성되었는지 확인합니다.
+ **JSON 구문 검증**:
  + 구문 오류 없이 JSON이 유효한지 확인
  + 누락된 쉼표, 따옴표 또는 대괄호 확인
+ 로컬 AWS 자격 증명을 확인하고 MCP IAM 역할에 대한 정책이 올바르게 구성되었는지 확인합니다.
+ /mcp를 실행하여 `Kiro-CLI` 사례에 대한 MCP 서버 가용성 확인

### 관찰: 느린 도구 로드
<a name="slow-tool-loading"></a>
+ 서버를 처음 시작할 때 도구를 로드하는 데 몇 초 정도 걸릴 수 있습니다.
+ 도구가 표시되지 않으면 채팅을 다시 시작해 보세요.
+ `/tools` 명령을 실행하여 도구 가용성을 확인합니다.
+ 서버가 오류 없이 시작`/mcp`되면를 실행합니다.

### 오류: 제한 오류와 함께 도구 호출 실패
<a name="throttling-error"></a>
+ 서비스 한도에 도달한 경우 제한 예외가 표시되면 몇 초 정도 기다렸다가 도구 호출을 실행하십시오.

### 오류: 도구가 사용자 오류로 응답
<a name="user-error"></a>
+ AccessDeniedException - 오류 메시지를 확인하고 권한 문제를 수정합니다.
+ InvalidInputException - 오류 메시지를 확인하고 도구 입력 파라미터를 수정합니다.
+ ResourceNotFoundException - 오류 메시지를 확인하고 리소스 참조를 위해 입력 파라미터를 수정합니다.

### 오류: 도구가 내부 오류로 응답
<a name="internal-error"></a>
+ 표시되는 경우 몇 초 후에 도구 호출을 다시 시도`The service is handling high-volume requests`하세요.
+ 분석 ID, 도구 이름, mcp 로그 또는 도구 응답에서 사용할 수 있는 오류 메시지, 선택적으로 삭제된 대화 기록을 문서화하고 AWS 지원 팀에 문의`INTERNAL SERVICE EXCEPTION`하세요.

## Q&A
<a name="spark-troubleshooting-qa"></a>

### 1. 도구에 대해 기본적으로 "신뢰" 설정을 활성화해야 합니까?
<a name="qa-trust-setting"></a>

처음에는 모든 도구 호출에 대해 기본적으로 "신뢰" 설정을 켜지 말고 코드 권장 사항을 수락할 때 git 버전 빌드 환경에서 작동하세요. 각 도구 실행을 검토하여 변경 사항을 이해합니다.

### 2. 문제 해결 도구를 활용하기 위한 일반적인 예제 프롬프트는 무엇입니까?
<a name="qa-example-prompts"></a>

문제 해결 도구 활용에 대한 프롬프트 예제[프롬프트 예제](spark-troubleshooting-agent-prompt-examples.md)는 섹션을 참조하세요.

### 3. LLM으로 전송되는 데이터는 무엇이며 어떻게 처리됩니까?
<a name="qa-data-transmitted-to-llm"></a>

고객 데이터 및 파일은 선택한 AWS 리전 내에 유지되며 리전 간에 전송되지 않습니다. 에이전트가 Amazon Bedrock의 글로벌 리전 간 추론을 사용하는 리전에서 작동하는 경우 서비스는 수요에 따라 사용 가능한 용량이 있는 가장 가까운 리전으로 요청을 라우팅할 수 있습니다. 이러한 경우 고객 로그에서 추출한 메타데이터와 처리된 추론 결과만 전송되며 기본 고객 데이터나 파일은 전송되지 않습니다. 추론이 동일한 리전 내에서 발생하든 다른 리전으로 라우팅하든 모든 데이터는 처리를 위해 LLM으로 전송되기 전에 PII 마스킹 처리됩니다. 교차 리전 추론의 작동 방식과 영향을 받는 리전에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Apache Spark 문제 해결 에이전트의 리전 간 처리](spark-troubleshooting-cross-region-processing.md).