신규 고객은 Amazon Forecast를 더 이상 사용할 수 없습니다. Amazon Forecast의 기존 고객은 서비스를 정상적으로 계속 사용할 수 있습니다. [자세히 알아보기](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)
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# 예측기 모니터링 활성화
예측기를 생성할 때 예측기 모니터링을 활성화하거나 기존 예측기에 대해 예측기 모니터링을 활성화할 수 있습니다.
**참고**
예측기 모니터링은 AutoPredictor에만 사용할 수 없습니다. 기존 레거시 예측기를 AutoPredictor로 업그레이드할 수 있습니다. [AutoPredictor로 업그레이드](howitworks-predictor.md#upgrading-autopredictor)를 참조하세요.
**Topics**
+ [새 예측기에 대한 예측기 모니터링 활성화](#enabling-predictor-monitoring-new)
+ [기존 예측기에 대한 예측기 모니터링 활성화](#enabling-predictor-monitoring-existing)
## 새 예측기에 대한 예측기 모니터링 활성화
콘솔, AWS CLI AWS SDKs 및 [CreateAutoPredictor](API_CreateAutoPredictor.md) 작업을 사용하여 새 예측기에 대한 예측기 모니터링을 활성화할 수 있습니다.
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#### [ Console ]
**예측기 모니터링을 활성화하려면**
1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/) Amazon Forecast 콘솔을 엽니다.
1. **데이터 세트 그룹**에서 데이터 세트 그룹을 선택합니다.
1. 탐색 창에서 **예측기**를 선택합니다.
1. **새 예측기 훈련**을 선택합니다.
1. **예측기 구성** 섹션에서 **모니터링 활성화**를 선택합니다.
1. 다음 필수 필드에 값을 입력합니다.
+ **이름** - 고유한 예측기 이름입니다.
+ **예측 빈도** - 예측의 세분 수준입니다.
+ **예측 기간** - 예측할 시간 단계 수입니다.
1. 모니터링이 활성화된 자동 예측기를 생성하려면 **시작**을 선택합니다. 예측기를 사용하여 예측을 생성한 다음 추가 데이터를 가져오면 모니터링 결과를 확인할 수 있습니다.
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#### [ Python ]
SDK for Python(Boto3)을 사용하여 새 예측기에 대한 예측기 모니터링을 활성화하려면 `create_auto_predictor` 메서드를 사용하고 `MonitoringConfig`에서 모니터 이름을 제공합니다.
다음 코드는 장래의 24(`ForecastHorizon`)일(`ForecastFrequency`)을 예측하는 자동 예측기를 생성하고 `MyPredictorMonitor`를 `MonitorName`으로 지정합니다. 예측을 생성한 다음 추가 데이터를 가져오면 예측기 모니터링의 결과를 볼 수 있습니다. 결과 검색에 대한 자세한 내용은 [모니터링 결과 보기](predictor-monitoring-results.md) 단원을 참조하세요.
예측기 생성을 위한 필수 및 선택적 파라미터에 대한 자세한 내용은 [CreateAutoPredictor](API_CreateAutoPredictor.md)를 참조하세요.
```
import boto3
forecast = boto3.client('forecast')
create_predictor_response = forecast.create_auto_predictor(
PredictorName = 'predictor_name',
ForecastHorizon = 24,
ForecastFrequency = 'D',
DataConfig = {
"DatasetGroupArn": "arn:aws:forecast:region:account:dataset-group/datasetGroupName"
},
MonitorConifg = {
"MonitorName": "MyMonitorName"
}
)
```
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## 기존 예측기에 대한 예측기 모니터링 활성화
콘솔 AWS CLI, 및 AWS SDKs.
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#### [ Console ]
**예측기 모니터링을 활성화하려면**
1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/) Amazon Forecast 콘솔을 엽니다.
1. **데이터 세트 그룹**에서 데이터 세트 그룹을 선택합니다.
1. 탐색 창에서 **예측기**를 선택합니다.
1. 예측기를 선택합니다.
1. **모니터링** 탭으로 이동합니다.
1. **모니터링 세부 정보** 섹션에서 **모니터링 시작**을 선택합니다.
**모니터링 상태**가 활성이면 예측기 모니터링이 활성화된 것입니다. 예측을 생성한 다음 추가 데이터를 가져오면 예측기 모니터링의 결과를 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [모니터링 결과 보기](predictor-monitoring-results.md) 섹션을 참조하세요.
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#### [ Python ]
SDK for Python(Boto3)으로 기존 예측기의 예측기 모니터링을 활성화하려면 `create_monitor` 메서드를 사용하세요. 모니터링 이름을 지정하고, `ResourceArn`에서 모니터링할 예측기의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 지정합니다. `describe_monitor` 메서드를 사용하고 모니터 ARN을 제공하여 모니터의 상태를 가져옵니다. 예측을 생성한 다음 추가 데이터를 가져오면 예측기 모니터링의 결과를 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [모니터링 결과 보기](predictor-monitoring-results.md)을 참조하세요.
필수 및 선택적 파라미터에 대한 자세한 내용은 [CreateMonitor](API_CreateMonitor.md) 및 [DescribeMonitor](API_DescribeMonitor.md)를 참조하세요.
```
import boto3
forecast = boto3.client('forecast')
create_monitor_response = forecast.create_monitor(
MonitorName = 'monitor_name',
ResourceArn = 'arn:aws:forecast:region:accountNumber:predictor/predictorName'
)
monitor_arn = create_monitor_response['MonitorArn']
describe_monitor_response = forecast.describe_monitor(
MonitorArn = monitor_arn
)
print("Monitor status: " + describe_monitor_response['Status'])
```
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