기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 문제 해결 Amazon SageMaker Data Wrangler를 사용할 때 문제가 발생하면 다음을 수행하는 것이 좋습니다. + 오류 메시지가 제공되면 메시지를 읽고 가능한 경우 보고된 문제를 해결하세요. + Studio Classic 사용자의 IAM 역할에 작업을 수행하는 데 필요한 권한이 있는지 확인하세요. 자세한 내용은 [보안 및 권한](data-wrangler-security.md) 단원을 참조하십시오. + Amazon Redshift 또는 Athena와 같은 다른 AWS 서비스에서 가져오려고 할 때 문제가 발생하면 데이터 가져오기를 수행하는 데 필요한 권한과 리소스를 구성했는지 확인합니다. 자세한 내용은 [가져오기](data-wrangler-import.md) 단원을 참조하십시오. + 그래도 문제가 지속되면 화면 오른쪽 상단에서 **도움 받기**를 선택하여 Data Wrangler 팀에 문의하세요. 자세한 내용은 다음 이미지를 참조하세요. ![\[Data Wrangler 콘솔에서 Data Wrangler 도움말 양식의 위치입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/studio/mohave/get-help/get-help.png) ![\[Data Wrangler 콘솔에서 Data Wrangler 도움말 양식입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/studio/mohave/get-help/get-help-forms.png) 최후의 수단으로 Data Wrangler가 실행 중인 커널을 다시 시작해 볼 수 있습니다. 1. 커널을 재시작할 .flow 파일을 저장하고 종료합니다. 1. 다음 이미지와 같이 ****실행 중인 터미널 및 커널**** 아이콘을 선택합니다. ![\[콘솔에서 실행 중인 터미널 및 커널 아이콘의 위치입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/studio/mohave/stop-kernel-option.png) 1. 다음 이미지와 같이 커널을 종료하려는 .flow 파일 오른쪽에 있는 **중지** 아이콘을 선택합니다. ![\[콘솔에서 중지 아이콘의 위치입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/studio/mohave/stop-kernel.png) 1. 브라우저를 새로 고칩니다. 1. 작업 중인 .flow 파일을 다시 엽니다. ## Amazon EMR 관련 문제 해결 다음 정보를 사용하면 Amazon EMR을 사용할 때 발생할 수 있는 오류를 해결하는 데 도움이 됩니다. + 연결 실패 - 다음 `The IP address of the EMR cluster isn't private error message` 메시지와 함께 연결이 실패하면 Amazon EMR 클러스터가 프라이빗 서브넷에서 시작되지 않았을 수 있습니다. 보안 모범 사례로서 Data Wrangler는 프라이빗 Amazon EMR 클러스터에 대한 연결만 지원합니다. 프라이빗 EC2 서브넷을 선택하여 EMR 클러스터를 시작합니다. + 연결 중단 및 시간 초과 - 이 문제는 네트워크 연결 문제 때문일 가능성이 큽니다. 클러스터에 연결하기 시작한 후 화면이 새로 고쳐지지 않습니다. 약 2분 후에 다음 `JdbcAddConnectionError: An error occurred when trying to connect to presto: xxx: Connect to xxx failed: Connection timed out (Connection timed out) will display on top of the screen.` 오류가 표시될 수 있습니다. 오류에는 두 가지 근본 원인이 있을 수 있습니다. + Amazon EMR과 Amazon SageMaker Studio Classic이 서로 다른 VPC에 있습니다. 동일한 VPC에서 Amazon EMR과 Studio Classic을 모두 시작하는 것이 좋습니다. Amazon VPC 피어링도 사용할 수 있습니다. 추가 내용은 [VPC 피어링이란?](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/peering/what-is-vpc-peering.html)을 참조하세요. + Amazon EMR 마스터 보안 그룹에는 Presto에 사용되는 포트의 Amazon SageMaker Studio Classic 보안 그룹에 대한 인바운드 트래픽 규칙이 없습니다. 이 문제를 해결하려면 포트 8889에서 인바운드 트래픽을 허용하세요. + 연결 유형이 잘못 구성되어 연결이 실패합니다. 다음 ` Data Wrangler couldn't create a connection to {connection_source} successfully. Try connecting to {connection_source} again. For more information, see Troubleshoot. If you’re still experiencing issues, contact support. ` 오류 메시지가 표시될 수 있습니다. 인증 방법을 확인합니다. Data Wrangler에서 지정한 인증 방법은 클러스터에서 사용 중인 인증 방법과 일치해야 합니다. + LDAP 인증을 위한 HDFS 권한이 없음 - 다음 지침을 사용하여 [Linux 보안 인증을 이용한 HDFS 권한 설정](https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/teaching-big-data-skills-with-amazon-emr/set-up-hdfs-permissions-using-linux-credentials.html) 문제를 해결하세요. 다음 명령으로 클러스터에 로그인할 수 있습니다. ``` hdfs dfs -mkdir /user/USERNAME hdfs dfs -chown USERNAME:USERNAME /user/USERNAME ``` + LDAP 인증 연결 키 누락 오류 - 다음 `Data Wrangler couldn't connect to EMR hive successfully. JDBC connection is missing required connection key(s): PWD` 오류 메시지가 표시될 수 있습니다. LDAP 인증의 경우 사용자 이름과 암호를 모두 지정해야 합니다. Secrets Manager에 저장된 JDBC URL은 `PWD` 속성이 누락되었습니다. + LDAP 구성 문제를 해결하는 경우: LDAP Authenticator(LDAP 서버)가 Amazon EMR 클러스터에 연결하도록 올바르게 구성되어 있는지 확인하는 것이 좋습니다. `ldapwhoami` 명령을 사용하면 구성 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 다음 명령을 실행할 수 있습니다. + LDAPS의 경우 - `ldapwhoami -x -H ldaps://ldap-server` + LDAP의 경우 - `ldapwhoami -x -H ldap://ldap-server` Authenticator를 성공적으로 구성한 경우 두 명령 중 하나가 `Anonymous`를 반환해야 합니다. ## Salesforce 관련 문제 해결 ### 수명 주기 구성 오류 사용자가 Studio Classic을 처음 열면 수명 주기 구성에 문제가 있다는 오류 메시지가 표시될 수 있습니다. Amazon CloudWatch를 사용하여 수명 주기 구성 스크립트로 작성된 로그에 액세스할 수 있습니다. 수명 주기 구성 디버깅에 대한 추가 정보는 [Amazon SageMaker Studio Classic의 수명 주기 구성 디버깅](studio-lcc-debug.md) 섹션을 참조하세요. 오류를 디버깅할 수 없는 경우 구성 파일을 수동으로 생성할 수 있습니다. Jupyter 서버를 삭제하거나 다시 시작할 때마다 파일을 만들어야 합니다. 다음 절차에 따라 수동으로 파일을 생성하세요. **구성 파일을 생성하려면** 1. Studio Classic으로 이동합니다. 1. **파일**, **새로 만들기**, **터미널** 순으로 선택합니다. 1. `.sfgenie_identity_provider_oauth_config` 생성. 1. 텍스트 편집기에서 파일을 엽니다. 1. Secrets Manager 보안 암호의 Amazon 리소스 이름(ARN)이 포함된 JSON 객체를 파일에 추가합니다. 다음 템플릿을 사용하여 객체를 생성할 수 있습니다. ``` { "secret_arn": "example-secret-ARN" } ``` 1. 파일에 대한 변경 사항을 저장합니다. ### Data Wrangler 플로우에서 Salesforce 데이터 클라우드에 액세스할 수 없습니다. 사용자가 Data Wrangler 플로우에서 **Salesforce 데이터 클라우드**를 선택한 후에는 연결 설정을 위한 사전 조건이 충족되지 않았다는 오류 메시지가 표시될 수 있습니다. 다음 오류가 원인일 수 있습니다. + Secrets Manager의 Salesforce 보안 암호는 아직 생성되지 않았습니다. + Secrets Manager의 Salesforce 보안 암호가 생성되었지만 Salesforce 태그가 누락되었습니다. + Secrets Manager의 Salesforce 보안 암호가에서 잘못 생성되었습니다 AWS 리전. 예를 들어, `us-east-1`에서 보안 암호를 만들었기 때문에 사용자가 `ca-central-1`에서 Salesforce 데이터 클라우드에 액세스할 수 없습니다. `ca-central-1`에 보안 암호를 복제하거나 `ca-central-1`에서와 동일한 자격 증명을 사용하여 새 보안 암호 생성을 할 수 있습니다. 보안 암호 복제에 대한 자세한 내용은 [다른에 AWS Secrets Manager 보안 암호 복제를 참조하세요 AWS 리전](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/create-manage-multi-region-secrets.html). + 사용자가 Amazon SageMaker Studio Classic에 액세스하는 데 사용하는 정책에에 대한 권한이 없습니다. AWS Secrets Manager + 수명 주기 구성을 통해 지정한 JSON 객체의 Secrets Manager ARN에 오타가 있습니다. + Salesforce OAuth 구성을 포함하는 Secrets Manager 보안 암호에 오타가 있습니다. ### `redirect_uri_mismatch`를 표시하는 빈 페이지 사용자가 **저장 및 연결**을 선택하면 `redirect_uri_mismatch`를 표시되는 페이지로 리디렉션될 수 있습니다. Salesforce Connected App 설정에 등록한 콜백 URI가 누락되었거나 올바르지 않습니다. 다음 URL을 사용하여 Studio Classic URL이 Salesforce 조직의 Connected App 설정 `https://EXAMPLE_SALESFORCE_ORG/lightning/setup/NavigationMenus/home/`에 올바르게 등록되었는지 확인하세요. Connected App 설정 사용에 대한 추가 정보를 보려면 다음 `https://EXAMPLE_SALESFORCE_ORG/lightning/setup/NavigationMenus/home/` URL로 이동하세요. **참고** Salesforce 시스템 내에서 URI를 전파하는 데 약 10분이 걸립니다. ### 공유 공간 공유 공간은 현재 Salesforce 데이터 클라우드 통합과 함께 사용할 수 없습니다. Amazon SageMaker AI 도메인에서 사용하려는 공유 스페이스를 삭제하거나 공유 스페이스가 설정되지 않은 다른 도메인을 사용할 수 있습니다. ### OAuth 리디렉션 오류 사용자는 **연결**을 선택한 후 Salesforce 데이터 클라우드에서 데이터를 가져올 수 있어야 합니다. 오류가 발생하는 경우 다음과 같이 하도록 요청하는 것이 좋습니다. + 잠시 대기하도록 지시 - Amazon SageMaker Studio Classic으로 다시 리디렉션되면 인증 프로세스를 완료하는 데 최대 1분이 걸릴 수 있습니다. 리디렉션되는 동안에는 브라우저와의 상호 작용을 피하도록 안내하는 것이 좋습니다. 예를 들어 브라우저 탭을 닫거나 다른 탭으로 전환하거나 Data Wrangler 플로우와 상호 작용해서는 안 됩니다. 브라우저와 상호 작용하면 데이터 클라우드에 연결하는 데 필요한 인증 코드가 제거될 수 있습니다. + 사용자가 데이터 클라우드에 다시 연결하도록 요청하세요. - Salesforce 데이터 클라우드에 대한 연결이 실패할 수 있는 일시적인 문제가 있습니다. 사용자에게 새 Data Wrangler 플로우를 만들고 Salesforce 데이터 클라우드에 다시 연결해 보라고 하세요. + 사용자가 Amazon SageMaker Studio Classic이 열린 다른 탭을 모두 닫도록 하세요. Studio Classic을 여러 탭에서 열어 두면 Salesforce Data Cloud 연결이 실패할 수 있습니다. 사용자가 Studio Classic 탭을 하나만 열어 놓도록 하세요. + 동시에 여러 사용자가 Studio Classic에 액세스 - 한 번에 한 명의 사용자만 Amazon SageMaker AI 도메인에 액세스할 수 있습니다. 여러 사용자가 동일한 도메인에 액세스하는 경우 사용자가 Salesforce Data Cloud에 만들려고 하는 연결이 실패할 수 있습니다. Data Wrangler와 Studio Classic을 모두 업데이트하면 오류가 수정될 수도 있습니다. Data Wrangler 업데이트에 대한 자세한 내용은 [Data Wrangler 업데이트](data-wrangler-update.md) 섹션을 참조하세요. Studio Classic에 대한 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Studio Classic 종료 및 업데이트](studio-tasks-update-studio.md) 섹션을 참조하세요. 위의 문제 해결 단계를 수행해도 문제가 해결되지 않으면 Studio Classic URL에 해당 설명이 포함된 Salesforce의 오류 메시지가 표시될 수 있습니다. 다음 예제 메시지가 나올 수 있습니다: `error=invalid_client_id&error_description=client%20identifier%20invalid` URL에서 오류 메시지를 살펴보고 이로 인해 발생하는 문제를 해결할 수 있습니다. 오류 메시지나 설명이 명확하지 않은 경우 Salesforce 지식 기반을 검색하는 것이 좋습니다. 지식 기반 검색을 이용할 수 없는 경우 Salesforce 헬프 데스크에 문의하여 추가 지원을 받을 수 있습니다. ### Data Wrangler를 로드하는 데 시간이 오래 걸림 사용자가 Salesforce 데이터 클라우드에서 Data Wrangler로 다시 리디렉션되는 경우 로드 시간이 길어질 수 있습니다. 사용자가 Data Wrangler를 처음 사용하거나 커널을 삭제한 경우, Data Wrangler를 사용하도록 새 Amazon EC2 인스턴스를 프로비저닝하는 데 약 5분이 걸릴 수 있습니다. 사용자가 Data Wrangler를 처음 사용하는 것이 아니고 커널을 삭제하지 않은 경우에는 페이지를 새로 고치거나 브라우저 탭을 최대한 많이 닫도록 요청할 수 있습니다. 위의 방법으로 문제가 해결되지 않으면 Salesforce 데이터 클라우드에 대한 새 연결을 설정하도록 하세요. ### `Invalid batch Id` 오류가 발생하여 사용자가 데이터를 내보내지 못했습니다. 사용자가 Salesforce 데이터로 변환한 내용을 내보내는 경우 Data Wrangler가 백엔드에서 사용하는 SageMaker Processing 작업이 실패할 수 있습니다. Salesforce 데이터 클라우드를 일시적으로 사용할 수 없거나 캐싱 문제가 있을 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 사용자가 데이터를 가져오는 단계로 돌아가 쿼리하는 열의 순서를 변경하도록 하는 것이 좋습니다. 예를 들어 다음 쿼리를 변경할 수 있습니다. ``` SELECT col_A, col_B FROM table ``` 다음 쿼리를 실행하려면: ``` SELECT col_B, col_A FROM table ``` 열의 순서를 변경하고 이후에 수행한 변환이 여전히 유효한지 확인한 후에는 데이터 내보내기를 다시 시작할 수 있습니다. ### 사용자는 매우 큰 데이터세트를 내보낼 수 없습니다. 사용자가 Salesforce 데이터 클라우드에서 매우 큰 데이터세트를 가져온 경우 변환한 내용을 내보내지 못할 수 있습니다. 대규모 데이터세트는 행이 너무 많거나 복잡한 쿼리로 인해 발생할 수 있습니다. 사용자에게 다음 작업을 수행하도록 하는 것이 좋습니다. + SQL 쿼리 단순화하기 + 데이터 샘플링 쿼리를 단순화하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 전략은 다음과 같습니다. + `*` 연산자를 사용하는 대신 열 이름을 지정하세요. + 더 큰 서브셋을 사용하는 대신 가져오려는 데이터의 서브셋 찾기 + 초대형 데이터세트 간 조인 최소화 샘플링을 사용하여 데이터세트의 행 수를 줄일 수 있습니다. 샘플링 방법에 대한 자세한 내용은 사용자가 [샘플링](data-wrangler-transform.md#data-wrangler-transform-sampling) 섹션을 참조할 수 있습니다. ### 잘못된 새로 고침 토큰으로 인해 사용자가 데이터를 내보낼 수 없습니다. Data Wrangler는 JDBC 드라이버를 사용하여 Salesforce 데이터 클라우드와 통합합니다. 인증 방법은 OAuth입니다. OAuth의 경우 새로 고침 토큰과 액세스 토큰은 Salesforce 데이터 클라우드 내의 리소스에 대한 액세스를 승인하는 데 사용되는 서로 다른 두 개의 데이터입니다. 액세스 토큰 또는 코어 토큰을 사용하면 Data Wrangler를 통해 Salesforce 데이터에 액세스하고 쿼리를 직접 실행할 수 있습니다. 수명이 짧고 빨리 만료되도록 설계되었습니다. Salesforce 데이터에 대한 액세스를 유지하기 위해 Data Wrangler는 새로 고침 토큰을 사용하여 Salesforce로부터 새 액세스 토큰을 받습니다. 새로 고침이 너무 빨리 만료되도록 설정하여 사용자에게 새 액세스 토큰을 제공할 수 없을 수도 있습니다. 새로 고침 토큰 정책을 다시 검토하여 사용자에 대해 실행하는 데 시간이 오래 걸리는 쿼리를 수용할 수 있는지 확인해야 할 수도 있습니다. 새로 고침 토큰 정책을 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 `https://EXAMPLE_SALESFORCE_ORG_URL/lightning/setup/ConnectedApplication/home/` 섹션을 참조하세요. ### 쿼리가 실패하거나 테이블이 로드되지 않음 Salesforce에서 서비스 중단이 발생했습니다. 모든 것을 올바르게 구성했더라도 사용자가 일정 기간 동안 데이터를 가져오지 못할 수 있습니다. 유지 관리 상의 이유로 서비스 중단이 발생할 수 있습니다. 다음 날 문제가 해결되었는지 확인하는 것이 좋습니다. 하루 이상 문제가 발생하는 경우 Salesforce 헬프 데스크에 문의하여 추가 지원을 받는 것이 좋습니다. Salesforce에 문의하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Salesforce에 어떻게 문의하시겠습니까?](https://www.salesforce.com/company/contact-us/)를 참조하세요. ### Studio Classic 리디렉션 중 `OAUTH_APP_BLOCKED` 사용자가 Amazon SageMaker Studio Classic으로 다시 리디렉션되면 URL 내에서 `error=OAUTH_APP_BLOCKED` 쿼리 파라미터를 확인할 수 있습니다. 하루 안에 저절로 해결되어야 하는 일시적인 문제가 발생하고 있을 수 있습니다. Connected App에 대한 사용자의 접근도 차단했을 수 있습니다. 이 문제 해결에 대한 자세한 내용은 `https://EXAMPLE_SALESFORCE_ORG_URL/lightning/setup/ConnectedApplication/home/` 섹션을 참조하세요. ### Studio Classic 리디렉션 중 `OAUTH_APP_DENIED` 사용자가 Amazon SageMaker Studio Classic으로 다시 리디렉션되면 URL 내에서 `error=OAUTH_APP_ACCESS_DENIED` 쿼리 파라미터를 확인할 수 있습니다. Data Wrangler와 관련된 `Connected App`에 액세스할 권한을 프로필 유형에 부여하지 않았습니다. 액세스 문제를 해결하려면 `https://EXAMPLE_SALESFORCE_ORG_URL/lightning/setup/ManageUsers/home/`으로 이동해 해당 사용자가 올바른 프로필에 할당되었는지 확인하세요.