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# Amazon EMR Studio
Amazon EMR Studio는 Amazon EMR 클러스터에서 실행되는 완전관리형 Jupyter Notebook을 위한 웹 기반 통합 개발 환경(IDE)입니다. 팀이 R, Python, Scala 및 PySpark로 작성된 애플리케이션을 개발, 시각화 및 디버깅할 수 있도록 EMR Studio를 설정할 수 있습니다. EMR Studio는 AWS Identity and Access Management (IAM) 및 IAM Identity Center와 통합되어 있으므로 사용자는 회사 자격 증명을 사용하여 로그인할 수 있습니다.
EMR Studio를 무료로 생성할 수 있습니다. EMR Studio를 사용할 때 Amazon S3 스토리지 및 Amazon EMR 클러스터에 해당되는 요금이 적용됩니다. 제품 세부 정보 및 주요 내용은 [Amazon EMR Studio](https://aws.amazon.com/emr/features/studio/)의 서비스 페이지를 참조하세요.
## EMR Studio의 주요 기능
Amazon EMR Studio는 다음 기능을 제공합니다.
+ AWS Identity and Access Management (IAM)을 사용하거나 [신뢰할 수 있는 자격 증명 전파](https://docs.aws.amazon.com/singlesignon/latest/userguide/trustedidentitypropagation.html) 및 엔터프라이즈 자격 증명 공급자 AWS IAM Identity Center 를 사용하거나 사용하지 않고 사용자를 인증합니다.
+ 온디맨드로 Amazon EMR 클러스터에 액세스하고 해당 클러스터를 시작하여 Jupyter Notebook 작업을 실행합니다.
+ Amazon EMR on EKS 클러스터에 연결하여 작업 실행 시 작업을 제출합니다.
+ 예제 노트북을 탐색하고 저장합니다. 예제 노트북에 대한 자세한 내용은 [EMR Studio Notebook examples GitHub repository](https://github.com/aws-samples/emr-studio-notebook-examples)를 참조하세요.
+ Python, PySpark, Spark Scala, Spark R 또는 SparkSQL을 사용하여 데이터를 분석하고 사용자 지정 커널과 라이브러리를 설치합니다.
+ 동일한 Workspace에서 다른 사용자와 실시간으로 협업합니다. 자세한 내용은 [EMR Studio에서 Workspace 협업 구성](emr-studio-workspace-collaboration.md) 단원을 참조하십시오.
+ 노트북에서 데이터에 대한 작업을 수행하기 전에 EMR Studio SQL 탐색기를 사용하여 데이터 카탈로그를 탐색하고, SQL 쿼리를 실행하며, 결과를 다운로드할 수 있습니다.
+ Apache Airflow 또는 Apache Airflow용 Amazon 관리형 워크플로와 같은 오케스트레이션 도구를 사용하여 예약된 워크플로의 일부로 파라미터가 있는 노트북을 실행합니다. 자세한 내용은 AWS 빅 데이터 블로그[의 MWAA를 사용하여 EMR 노트북에서 분석 작업 오케스트레이션](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/orchestrating-analytics-jobs-on-amazon-emr-notebooks-using-amazon-mwaa/)을 참조하세요.
+ GitHub 및 BitBucket과 같은 코드 리포지토리를 연결합니다.
+ Spark 기록 서버, Tez UI 또는 YARN 타임라인 서버를 사용하여 작업을 추적하고 디버깅합니다.
EMR Studio는 HIPAA 자격을 획득했으며 HITRUST CSF 및 SOC 2에 대해서 인증을 받았습니다. AWS 서비스의 HIPAA 규정 준수에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[https://aws.amazon.com/compliance/hipaa-compliance/](https://aws.amazon.com/compliance/hipaa-compliance/). AWS 서비스의 HITRUST CSF 규정 준수에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[https://aws.amazon.com/compliance/hitrust/](https://aws.amazon.com/compliance/hitrust/).
EMR Studio는 FedRamp도 준수합니다. Amazon EMR이 준수하는 규정 준수 프로그램에 대한 자세한 내용은 [Amazon EMR에 대한 규정 준수 확인](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-compliance.html)을 참조하세요. AWS 서비스의 추가 규정 준수 프로그램에 대한 자세한 내용은 [AWS 규정 준수 프로그램 제공 범위 내 서비스를 참조하세요](https://aws.amazon.com/compliance/services-in-scope/).
## Amazon SageMaker Unified Studio 통합 개발 환경
Amazon SageMaker Unified Studio는 [ EC2 클러스터의 Amazon EMR에서 실행](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/managing-emr-on-ec2.html)되거나 [EMR Serverless 컴퓨팅 연결을](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/adding-deleting-emr-serverless.html) 사용하는 [Jupyter Notebook](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/jupyterlab.html)에 대한 통합 개발 환경(IDE)을 제공합니다. Amazon EMR의 강력한 기능과 Amazon SageMaker Unified Studio의 엔드투엔드 워크플로 기능을 결합하여 팀은 단일 환경에서 데이터 준비, 파이프라인 개발 및 ML 실험을 간소화할 수 있습니다. SageMaker의 Amazon EMR은 Apache Spark, Trino, Apache Flink와 같은 오픈 소스 프레임워크를 지원하여 빅 데이터 처리를 혁신합니다. 인프라 관리 복잡성을 제거하는 동시에 분석 워크로드를 손쉽게 확장할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Amazon EMR](https://aws.amazon.com/emr/)을 참조하세요.
## Amazon EMR Studio 기능 기록
이 테이블에는 Amazon EMR Managed Scaling 기능에 대한 업데이트가 나열되어 있습니다.
| 릴리스 날짜 | 기능 |
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| 2024년 1월 5일 | EMR Studio in AWS GovCloud(미국 동부) 및 AWS GovCloud(미국 서부)에 대한 지원이 추가되었습니다. |
| 2023년 11월 26일 | IAM 자격 증명 센터 인증이 가능한 EMR Studio의 신뢰할 수 있는 자격 지원 전파에 대한 지원이 추가되었습니다. |
| 2023년 10월 26일 | 대화형 기능을 갖춘 EMR Serverless 애플리케이션을 생성하는 기능이 추가되었습니다. |
| 2023년 2월 28일 | EMR Serverless 애플리케이션의 애플리케이션 로그 스토리지에 대한 AWS KMS 고객 관리형 키 지원이 추가되었습니다. |
| 2023년 2월 23일 | EMR Serverless 작업 제출을 위해 원클릭 IAM 역할 생성 기능이 추가되었습니다. EMR Serverless 애플리케이션의 사용자 지정 이미지를 선택할 때 사용할 수 있는 ECR 조회 기능이 추가되었습니다. |
| 2023년 1월 27일 | 헤드리스 실행 노트북은 `%execute_notebook` 매직을 사용하여 각 셀 실행의 진행 상황을 추적할 수 있습니다. |
| 2023년 1월 23일 | 영구 애플리케이션은 시작 시간을 단축하도록 최적화되었습니다. |