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# 특성 프로세서 파이프라인의 일정 예약 및 이벤트 기반 실행
Amazon SageMaker 특성 저장소 특성 처리 파이프라인 실행은 미리 구성된 일정에 따라 또는 다른 AWS 서비스 이벤트의 결과로 자동 및 비동기적으로 시작하도록 구성할 수 있습니다. 예를 들어, 특성 처리 파이프라인이 매월 1일에 실행되도록 예약하거나 두 파이프라인을 함께 연결하여 소스 파이프라인 실행이 완료된 후 대상 파이프라인이 자동으로 실행되도록 할 수 있습니다.
**Topics**
+ [일정에 따른 실행](#feature-store-feature-processor-schedule-pipeline-schedule-based)
+ [이벤트 기반 실행](#feature-store-feature-processor-schedule-pipeline-event-based)
## 일정에 따른 실행
특성 프로세서 SDK는 EventBridge Scheduler 통합을 통해 특성 프로세서 파이프라인을 반복적으로 실행할 수 있는 [https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/prep_data/feature_store.html#sagemaker.feature_store.feature_processor.schedule](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/prep_data/feature_store.html#sagemaker.feature_store.feature_processor.schedule)API를 제공합니다. Amazon EventBridge에서 지원하는 것과 동일한 표현식이 포함된 [https://docs.aws.amazon.com/scheduler/latest/APIReference/API_CreateSchedule.html#scheduler-CreateSchedule-request-ScheduleExpression](https://docs.aws.amazon.com/scheduler/latest/APIReference/API_CreateSchedule.html#scheduler-CreateSchedule-request-ScheduleExpression)파라미터를 사용하여 `at`, `rate`, 또는 `cron`표현식으로 일정을 지정할 수 있습니다. 일정 예약 API는 일정이 이미 있는 경우 일정을 업데이트하고 그렇지 않으면 일정을 생성한다는 점에서 의미상 업데이트/삽입 작업입니다. EventBridge 표현식과 예제에 대한 자세한 내용은 EventBridge Scheduler 사용 설명서의 [Schedule types on EventBridge Scheduler(EventBridge Scheduler의 일정 유형)](https://docs.aws.amazon.com/scheduler/latest/UserGuide/schedule-types.html)를 참조하세요.
다음 예제에서는 `at`, `rate`, `cron`표현식을 사용하여 특성 프로세서 [https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/prep_data/feature_store.html#sagemaker.feature_store.feature_processor.schedule](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/prep_data/feature_store.html#sagemaker.feature_store.feature_processor.schedule)API를 사용합니다.
```
from sagemaker.feature_store.feature_processor import schedule
pipeline_name='feature-processor-pipeline'
event_bridge_schedule_arn = schedule(
pipeline_name=pipeline_name,
schedule_expression="at(2020-11-30T00:00:00)"
)
event_bridge_schedule_arn = schedule(
pipeline_name=pipeline_name,
schedule_expression="rate(24 hours)"
)
event_bridge_schedule_arn = schedule(
pipeline_name=pipeline_name,
schedule_expression="cron(0 0-23/1 ? * * 2023-2024)"
)
```
`schedule` API의 날짜 및 시간 입력에 대한 기본 시간대는 UTC입니다. EventBridge Scheduler 일정 표현식에 대한 자세한 내용은 EventBridge Scheduler API 참조 설명서의 [https://docs.aws.amazon.com/scheduler/latest/APIReference/API_CreateSchedule.html#scheduler-CreateSchedule-request-ScheduleExpression](https://docs.aws.amazon.com/scheduler/latest/APIReference/API_CreateSchedule.html#scheduler-CreateSchedule-request-ScheduleExpression)을 참조하세요.
예정된 특성 프로세서 파이프라인 실행은 변환 함수에 예약된 실행 시간을 제공하며, 이 시간은 동일 토큰 또는 날짜 범위 기반 입력의 고정 기준점으로 사용할 수 있습니다. 일정을 비활성화(즉, 일시 중지)하거나 다시 활성화하려면 [https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/prep_data/feature_store.html#sagemaker.feature_store.feature_processor.schedule](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/prep_data/feature_store.html#sagemaker.feature_store.feature_processor.schedule)API의 `state`파라미터를 각각 `‘DISABLED’`또는 `‘ENABLED’`와 함께 사용하세요.
특성 프로세서에 대한 자세한 내용은 [특성 프로세서 SDK 데이터 소스](feature-store-feature-processor-data-sources-sdk.md)섹션을 참조하세요.
## 이벤트 기반 실행
AWS 이벤트 발생 시 자동으로 실행되도록 특성 처리 파이프라인을 구성할 수 있습니다. 특성 처리 SDK는 소스 이벤트 목록과 대상 파이프라인을 수락하는 [https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/prep_data/feature_store.html#sagemaker.feature_store.feature_processor.put_trigger](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/prep_data/feature_store.html#sagemaker.feature_store.feature_processor.put_trigger)함수를 제공합니다. 소스 이벤트는 파이프라인 및 [실행 상태](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribePipelineExecution.html#sagemaker-DescribePipelineExecution-response-PipelineExecutionStatus) 이벤트를 지정하는 [https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/prep_data/feature_store.html#sagemaker.feature_store.feature_processor.FeatureProcessorPipelineEvent](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/prep_data/feature_store.html#sagemaker.feature_store.feature_processor.FeatureProcessorPipelineEvent)의 인스턴스여야 합니다.
`put_trigger` 함수는 이벤트를 라우팅하도록 Amazon EventBridge 규칙 및 대상을 구성하고 AWS 모든 이벤트에 응답할 EventBridge 이벤트 패턴을 지정할 수 있습니다. 이러한 개념에 대한 자세한 내용은 Amazon EventBridge [규칙](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-rules.html), [대상](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-targets.html) 및 [이벤트 패턴](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-event-patterns.html)을 참조하세요.
트리거를 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다. EventBridge는 `put_trigger`API의 `role_arn`파라미터에 제공된 역할을 사용하여 대상 파이프라인 실행을 시작합니다. Amazon SageMaker Studio Classic 또는 노트북 환경에서 SDK를 사용하는 경우 실행 역할이 기본적으로 사용됩니다. 실행 역할을 가져오는 방법에 대한 자세한 내용은 [실행 역할을 가져옵니다.](sagemaker-roles.md#sagemaker-roles-get-execution-role)섹션을 참조하세요.
다음은 설정 예시입니다.
+ 대상 파이프라인 이름(`target-pipeline`)과 변환 함수(`transform`)를 받는 `to_pipeline` API를 사용하는 SageMaker AI Pipeline. 특성 프로세서 및 변환 함수에 대한 자세한 내용은 [특성 프로세서 SDK 데이터 소스](feature-store-feature-processor-data-sources-sdk.md)섹션을 참조하세요.
+ 이벤트 및 대상 파이프라인 이름(`target-pipeline`)으로 `FeatureProcessorPipelineEvent`를 받아들이는 `put_trigger`API를 사용하는 트리거.
`FeatureProcessorPipelineEvent`는 소스 파이프라인(`source-pipeline`)의 상태가 `Succeeded`가 되는 시기의 트리거를 정의합니다. 특성 프로세서 파이프라인 이벤트 함수에 대한 자세한 내용은 특성 저장소에서 설명서 읽기의 [https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/prep_data/feature_store.html#sagemaker.feature_store.feature_processor.FeatureProcessorPipelineEvent](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/prep_data/feature_store.html#sagemaker.feature_store.feature_processor.FeatureProcessorPipelineEvent)섹션을 참조하세요.
```
from sagemaker.feature_store.feature_processor import put_trigger, to_pipeline, FeatureProcessorPipelineEvent
to_pipeline(pipeline_name="target-pipeline", step=transform)
put_trigger(
source_pipeline_events=[
FeatureProcessorPipelineEvent(
pipeline_name="source-pipeline",
status=["Succeeded"]
)
],
target_pipeline="target-pipeline"
)
```
이벤트 기반 트리거를 사용하여 특성 프로세서 파이프라인의 연속 실행 및 자동 재시도를 만드는 예제는 [이벤트 기반 트리거를 사용한 연속 실행 및 자동 재시도](feature-store-feature-processor-examples.md#feature-store-feature-processor-examples-continuous-execution-automatic-retries)섹션을 참조하세요.
이벤트 기반 트리거를 사용하여 연속 스트리밍을 만들고 이벤트 기반 트리거를 사용한 자동 재시도를 만드는 예제는 [사용자 지정 데이터 소스 스트리밍 예제](feature-store-feature-processor-data-sources-custom-examples.md#feature-store-feature-processor-data-sources-custom-examples-streaming)을 참조하세요.**