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# 제한 사항 및 문제 해결
다음 섹션에서는 Amazon SageMaker Canvas를 사용할 때 적용되는 문제 해결 도움말과 제한 사항을 간략하게 설명합니다. 이 주제를 사용하여 발생하는 모든 문제를 해결할 수 있습니다.
## SageMaker AI 콘솔을 통한 권한 부여 관련 문제 해결
사용자에게 Canvas 기본 권한 또는 Ready-to-use 가능 모델 권한을 부여하는 데 문제가 있는 경우 사용자에게 다른 AWS 서비스와 둘 이상의 신뢰 관계가 있는 AWS IAM 실행 역할이 있을 수 있습니다. 신뢰 관계는 역할을 맡을 수 있는 보안 주체(사용자, 역할, 계정 또는 서비스)를 정의하는 역할에 연결된 정책입니다. 예를 들어, 사용자의 실행 역할이 Amazon SageMaker AI 및 Amazon Forecast 모두와 신뢰 관계를 맺고 있는 경우 사용자에게 추가 Canvas 권한을 부여하는 데 문제가 발생할 수 있습니다.
이 문제는 다음 옵션 중 하나를 선택하여 해결할 수 있습니다.
### 1. 신뢰할 수 있는 서비스 하나를 제외한 모든 서비스를 역할에서 제거합니다.
이 솔루션을 사용하려면 사용자 프로필의 IAM 역할에 대한 신뢰 관계를 편집하고 SageMaker AI를 제외한 모든 AWS 서비스를 제거해야 합니다.
IAM 실행 역할의 신뢰 관계를 편집하려면 다음을 수행하세요.
1. IAM 콘솔([https://console.aws.amazon.com/iam](https://console.aws.amazon.com/iam/))로 이동합니다.
1. IAM 콘솔의 탐색 창에서 **역할**을 선택합니다. 콘솔에 계정에 대한 역할이 표시됩니다.
1. 변경하고자 하는 역할의 이름을 선택한 후 세부 정보 페이지에서 **신뢰 관계** 탭을 선택합니다.
1. **신뢰 정책 편집**을 선택합니다.
1. **신뢰 정책 편집 편집기**에 다음을 붙여 넣은 다음 **정책 업데이트**를 선택합니다.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": [
"sagemaker.amazonaws.com"
]
},
"Action": "sts:AssumeRole"
}
]
}
```
------
IAM CLI를 사용하여 이 정책 문서를 업데이트할 수도 있습니다. 자세한 내용은 *IAM 명령 줄 참조*의 [update-trust](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ds/update-trust.html)를 참조하세요.
이제 사용자에게 Canvas 기본 권한 또는 즉시 사용 가능한 모델 권한을 다시 부여해 볼 수 있습니다.
### 2. 하나 이하의 신뢰할 수 있는 서비스에 다른 역할을 사용합니다.
이 솔루션을 사용하려면 사용자 프로필에 다른 IAM 역할을 지정해야 합니다. 대체할 수 있는 IAM 역할이 이미 있는 경우 이 옵션을 사용하세요.
사용자에 대해 다른 실행 역할을 지정하려면 다음을 수행합니다.
1. [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)에서 Amazon SageMaker AI 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **관리자 구성**을 선택합니다.
1. **관리자 구성**에서 **도메인**을 선택합니다.
1. 도메인 목록에서 사용자 프로필 목록을 보려는 도메인을 선택합니다.
1. **도메인 세부 정보** 페이지에서 **사용자 프로필** 탭을 선택합니다.
1. 편집할 권한을 보유한 사용자를 선택합니다. **사용자 세부 정보** 페이지에서 **편집**을 선택합니다.
1. **일반 설정** 페이지에서 **실행 역할** 드롭다운 목록을 선택하고 사용하려는 역할을 선택합니다.
1. **제출**을 선택하여 변경 내용을 사용자 프로필에 저장합니다.
이제 사용자는 하나의 신뢰할 수 있는 서비스(SageMaker AI)에서만 실행 역할을 사용해야 합니다.
사용자에게 Canvas 기본 권한 또는 즉시 사용 가능한 모델 권한을 다시 부여해 볼 수 있습니다.
### 3. SageMaker AI 도메인 설정에서 토글을 사용하는 대신 AWS 관리형 정책을 실행 역할에 수동으로 연결합니다.
도메인 또는 사용자 프로필 설정의 토글을 사용하는 대신 사용자에게 올바른 권한을 부여하는 AWS 관리형 정책을 수동으로 연결할 수 있습니다.
사용자에게 Canvas 기본 권한을 부여하려면 [AmazonSageMakerCanvasFullAccess](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/security-iam-awsmanpol-canvas.html#security-iam-awsmanpol-AmazonSageMakerCanvasFullAccess) 정책을 연결하세요. 사용자에게 즉시 사용 가능한 모델 권한을 부여하려면 [AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/security-iam-awsmanpol-canvas.html#security-iam-awsmanpol-AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess) 정책을 연결하세요.
다음 절차에 따라 AWS 관리형 정책을 역할에 연결합니다.
1. IAM 콘솔([https://console.aws.amazon.com/iam](https://console.aws.amazon.com/iam/))로 이동합니다.
1. **역할**을 선택합니다.
1. 검색 상자에서 이름을 기준으로 사용자의 IAM 역할을 검색하고 선택합니다.
1. 사용자 역할 페이지의 **권한**에서 **권한 추가**를 선택합니다.
1. 드롭다운 목록에서 **정책 연결**을 선택합니다.
1. 사용자의 실행 역할에 연결할 정책을 검색하여 선택합니다.
1. 캔버스에 기본 권한을 부여하려면 [AmazonSageMakerCanvasFullAccess](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/security-iam-awsmanpol-canvas.html#security-iam-awsmanpol-AmazonSageMakerCanvasFullAccess) 정책을 검색하여 선택하세요.
1. 바로 사용할 수 있는 모델 권한을 부여하려면 [AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/security-iam-awsmanpol-canvas.html#security-iam-awsmanpol-AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess)을 검색하여 선택하세요.
1. 정책을 역할에 연결하려면 **권한 추가**를 선택합니다.
IAM 콘솔을 통해 AWS 관리형 정책을 사용자의 역할에 연결하면 이제 사용자에게 Canvas 기본 권한 또는 Ready-to-use 가능한 모델 권한이 부여됩니다.
## 공간 장애로 인한 Canvas 애플리케이션 만들기 문제 해결
새 Canvas 애플리케이션을 만들 때 `Unable to create app because space is not in InService state` 오류가 발생하면 기본 Amazon SageMaker Studio 공간 만들기가 실패했음을 나타냅니다. Studio *공간*은 Canvas 애플리케이션 데이터를 호스팅하는 기본 스토리지입니다. 공유 공간에 대한 일반적인 내용은 [Amazon SageMaker Studio 스페이스](studio-updated-spaces.md) 섹션을 참조하세요. Canvas의 공간 구성에 관한 정보는 [SageMaker Canvas 애플리케이션 데이터를 자체 SageMaker AI 스페이스에 저장](canvas-spaces-setup.md) 섹션을 참조하세요.
공간 만들기가 실패한 근본 원인을 알아보려면 [DescribeSpace](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeSpace.html) API를 사용하여 `FailureReason` 필드를 확인하면 됩니다. 공간의 가능한 상태와 그 의미에 대한 자세한 내용은 [Amazon SageMaker AI 도메인 엔터티 및 상태](sm-domain.md) 섹션을 참조하세요.
이 문제를 해결하려면 SageMaker AI 콘솔에서 도메인을 찾고 수신한 오류 메시지에 나열된 실패한 스페이스를 삭제합니다. 공간을 찾고 삭제하는 방법에 대한 자세한 단계는 [애플리케이션과 스페이스를 실행하는 Studio 중지 또는 삭제](studio-updated-running-stop.md) 페이지를 참조하고 **Studio 공간 삭제** 지침을 따르세요. 공간을 삭제하면 해당 공간과 연결된 모든 애플리케이션도 삭제됩니다. 공백을 삭제한 후 Canvas 애플리케이션을 다시 만들어 볼 수 있습니다. 이제 공간이 성공적으로 프로비저닝되어 Canvas가 시작될 수 있습니다.