# Ray 작업에서 작업 파라미터 사용
**중요**
AWS Glue for Ray는 2026년 4월 30일부터 신규 고객에게 더 이상 공개되지 않습니다. AWS Glue for Ray를 사용하려면 해당 날짜 이전에 가입하세요. 기존 고객은 정상적으로 서비스를 계속 이용할 수 있습니다. AWS Glue for Ray와 유사한 기능의 경우 Amazon EKS를 살펴보세요. 자세한 내용은 [AWS Glue for Ray 지원 종료](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/awsglue-ray-jobs-availability-change.html)를 참조하세요.
AWS Glue for Spark 작업과 동일한 방식으로 AWS Glue Ray 작업에 대한 인수를 설정합니다. AWS Glue API에 대한 자세한 내용은 [작업](aws-glue-api-jobs-job.md)을 참조하십시오. 이 참조에 나열된 다양한 인수로 AWS Glue Ray 작업을 구성할 수 있습니다. 내 인수를 제공할 수도 있습니다.
**Job Parameters**(작업 파라미터) 제목 아래의 **Job details**(작업 세부 정보) 탭에서 콘솔을 통해 작업을 구성할 수 있습니다. 작업에서 `DefaultArguments`를 설정하거나 작업 실행에서 `Arguments`를 설정하여 AWS CLI를 통해 작업을 구성할 수도 있습니다. 기본 인수 및 작업 파라미터는 여러 번 실행해도 작업과 함께 유지됩니다.
예를 들어 다음은 특수 파라미터를 설정하기 위해 `--arguments`를 사용하여 작업을 실행하는 구문입니다.
```
$ aws glue start-job-run --job-name "CSV to CSV" --arguments='--scriptLocation="s3://my_glue/libraries/test_lib.py",--test-environment="true"'
```
인수를 설정한 후에는 환경 변수를 통해 Ray 작업 내에서 작업 파라미터에 액세스할 수 있습니다. 그러면 각 실행에 대한 작업을 구성할 수 있습니다. 환경 변수의 이름은 `--` 접두사가 없는 작업 인수 이름입니다.
예를 들어 이전 예제에서 변수 이름은 `scriptLocation` 및 `test-environment`입니다. 그런 다음 표준 라이브러리(`test_environment = os.environ.get('test-environment')`)에서 사용할 수 있는 메서드를 통해 인수를 검색합니다. Python으로 환경 변수에 액세스하는 방법에 대한 자세한 내용은 Python 설명서의 [os 모듈](https://docs.python.org/3/library/os.html)을 참조하세요.
## Ray 작업이 로그를 생성하는 방법 구성
기본적으로 Ray 작업은 CloudWatch와 Amazon S3로 전송되는 로그와 지표를 생성합니다. `--logging_configuration` 파라미터를 사용하여 로그 생성 방식을 변경할 수 있으며, 현재 이를 사용하여 Ray 작업에서 다양한 유형의 로그를 생성하지 못하게 할 수 있습니다. 이 파라미터는 변경하려는 로그/동작에 해당하는 키를 갖는 JSON 객체를 사용하며, 다음 키를 지원합니다.
+ `CLOUDWATCH_METRICS` - 작업 상태를 시각화하는 데 사용할 수 있는 CloudWatch 지표 시리즈를 구성합니다. 지표에 대한 자세한 정보는 [지표를 통한 Ray 작업 모니터링](author-job-ray-monitor.md) 섹션을 참조하세요.
+ `CLOUDWATCH_LOGS` - 작업 실행 상태에 대한 Ray 애플리케이션 수준 세부 정보를 제공하는 CloudWatch 로그를 구성합니다. 로그에 대한 자세한 내용은 [로그에서 AWS Glue for Ray 오류 해결](troubleshooting-ray.md) 섹션을 참조하세요.
+ `S3` - AWS Glue가 Amazon S3에 작성하는 내용을 구성합니다. 주로 CloudWatch 로그와 유사한 정보이지만 로그 스트림이 아닌 파일로 작성합니다.
Ray 로깅 동작을 비활성화하려면 `{\"IS_ENABLED\": \"False\"}` 값을 제공합니다. 예를 들어, CloudWatch 지표와 CloudWatch 로그를 비활성화하려면 다음 구성을 제공합니다.
```
"--logging_configuration": "{\"CLOUDWATCH_METRICS\": {\"IS_ENABLED\": \"False\"}, \"CLOUDWATCH_LOGS\": {\"IS_ENABLED\": \"False\"}}"
```
## 레퍼런스
Ray 작업은 Ray 작업 및 작업 실행에 대한 스크립트 환경을 설정하는 데 사용할 수 있는 다음과 같은 인수 이름을 인식합니다.
+ `--logging_configuration` - Ray 작업에서 생성되는 다양한 로그의 생성을 중지하는 데 사용됩니다. 이러한 로그는 모든 Ray 작업에서 기본적으로 생성됩니다. 형식은 문자열 이스케이프 JSON 객체입니다. 자세한 내용은 [Ray 작업이 로그를 생성하는 방법 구성](#author-job-ray-logging-configuration) 섹션을 참조하세요.
+ `--min-workers` - Ray 작업에 할당되는 작업자 노드의 최소 수입니다. 작업자 노드는 가상 CPU당 하나씩 여러 복제본을 실행할 수 있습니다. 형식: 정수 최소값: 0 최대값: 작업 정의의 `--number-of-workers (NumberOfWorkers)`에 지정된 값입니다. 워커 노드 고려 사항에 대한 자세한 내용은 [Ray 작업에서 작업자 고려](ray-jobs-section.md#author-job-ray-worker-accounting) 섹션을 참조하세요.
+ `--object_spilling_config` - AWS Glue for Ray는 Ray의 객체 스토어로 사용 가능한 공간을 확장하는 방법으로 Amazon S3를 사용할 수 있도록 지원합니다. 이 동작을 활성화하려면 이 파라미터와 함께 *객체 유출* JSON 구성 객체를 Ray에 제공할 수 있습니다. Ray 객체 유출 구성에 대한 자세한 내용은 Ray 설명서의 [Object Spilling](https://docs.ray.io/en/latest/ray-core/objects/object-spilling.html)을 참조하세요. 형식: JSON 객체.
AWS Glue for Ray는 디스크로 유출 또는 Amazon S3로 한 번에 유출하는 것만 지원합니다. 이러한 제한을 준수하는 유출에 대해 여러 위치를 제공할 수 있습니다. Amazon S3로 유출하는 경우 이 버킷의 작업에 IAM 권한도 추가해야 합니다.
CLI에서 JSON 객체를 구성으로 제공할 때는 JSON 객체를 문자열로 이스케이프 처리하여 문자열로 제공해야 합니다. 예를 들어 하나의 Amazon S3 경로로 유출하기 위한 문자열 값은 `"{\"type\": \"smart_open\", \"params\": {\"uri\":\"s3path\"}}"`과 같습니다. AWS Glue Studio에서는 이 파라미터를 추가 형식 지정 없이 JSON 객체로 제공합니다.
+ `--object_store_memory_head` - Ray 헤드 노드의 Plasma 객체 스토어에 할당된 메모리입니다. 이 인스턴스는 작업자 복제본뿐만 아니라 클러스터 관리 서비스를 실행합니다. 값은 부팅 후 인스턴스에서 사용 가능한 메모리의 백분율을 나타냅니다. 메모리를 많이 사용하는 워크로드를 조정하는 데 이 파라미터를 사용합니다. 기본값은 대부분의 사용 사례에 적합합니다. 형식: 양의 정수 최소값: 1 최대값: 100
Plasma에 대한 자세한 내용은 Ray 설명서의 [Plasma 메모리 내 객체 스토어](https://ray-project.github.io/2017/08/08/plasma-in-memory-object-store.html)를 참조하세요.
+ `--object_store_memory_worker` - Ray 작업자 노드의 Plasma 객체 스토어에 할당된 메모리입니다. 이러한 인스턴스는 작업자 복제본만 실행합니다. 값은 부팅 후 인스턴스에서 사용 가능한 메모리의 백분율을 나타냅니다. 이 파라미터는 메모리를 많이 사용하는 워크로드를 조정하는 데 사용됩니다. 기본값은 대부분의 사용 사례에 허용됩니다. 형식: 양의 정수 최소값: 1 최대값: 100
Plasma에 대한 자세한 내용은 Ray 설명서의 [Plasma 메모리 내 객체 스토어](https://ray-project.github.io/2017/08/08/plasma-in-memory-object-store.html)를 참조하세요.
+ `--pip-install` - 설치할 Python 패키지 세트입니다. 이 인수를 사용하여 PyPI에서 패키지를 설치할 수 있습니다. 형식: 쉼표로 구분된 목록.
PyPI 패키지 항목은 `package==version` 형식(대상 패키지의 PyPI 이름 및 버전)입니다. 항목은 단일 등호 `=`가 아닌 `==`와 같은 Python 버전 매칭을 사용하여 패키지와 버전을 매칭합니다. 다른 버전 일치 연산자도 있습니다. 자세한 내용은 Python 웹사이트의 [PEP 440](https://peps.python.org/pep-0440/#version-matching)을 참조하세요. `--s3-py-modules`에서 사용자 지정 모듈을 제공할 수도 있습니다.
+ `--s3-py-modules` - Python 모듈 배포를 호스팅하는 Amazon S3 경로 세트입니다. 형식: 쉼표로 구분된 목록.
이를 사용하여 Ray 작업에 자체 모듈을 배포할 수 있습니다. `--pip-install`에서 PyPI의 모듈을 제공할 수도 있습니다. AWS Glue ETL과 달리, 사용자 지정 배포는 pip를 통해 설정되지 않고 배포를 위해 Ray로 전달됩니다. 자세한 내용은 [Ray 작업을 위한 추가 Python 모듈](edit-script-ray-env-dependencies.md#edit-script-ray-python-libraries-additional) 섹션을 참조하세요.
+ `--working-dir` - Amazon S3에 호스팅된.zip 파일의 경로로, Ray 작업을 실행하는 모든 노드에 배포할 파일을 포함합니다. 형식: 문자열. 자세한 내용은 [Ray 작업에 파일 제공](edit-script-ray-env-dependencies.md#edit-script-ray-working-directory) 섹션을 참조하세요.