신규 고객은 Amazon Forecast를 더 이상 사용할 수 없습니다. Amazon Forecast의 기존 고객은 평소와 같이 서비스를 계속 사용할 수 있습니다. [자세히 알아보기](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)

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# 가이드라인 및 할당량
<a name="limits"></a>

다음 단원에서는 Amazon Forecast 지침 및 할당량에 대한 정보를 제공합니다.

**Topics**
+ [지원되는 AWS 리전](#regions)
+ [규정 준수](#ompliance)
+ [Service Quotas](#limits-table)
+ [조건 및 제한](#weather-conditions-restrictions2)

## 지원되는 AWS 리전
<a name="regions"></a>

예측을 지원하는 AWS 리전 목록은 *Amazon Web Services 일반 참조*의 [AWS 리전 및 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html#forecast_region)를 참조하세요.

## 규정 준수
<a name="ompliance"></a>

Forecast 규정 준수 프로그램에 대한 자세한 내용은 [AWS 규정 준수](https://aws.amazon.com/compliance/), [AWS 규정 준수 프로그램](https://aws.amazon.com/compliance/programs/) 및 [규정 준수 프로그램 제공AWS 범위 내 서비스](https://aws.amazon.com/compliance/services-in-scope)를 참조하세요.

## Service Quotas
<a name="limits-table"></a>

**참고**  
조정 가능한 할당량 증가를 요청하려면 [Service Quotas 콘솔](https://console.aws.amazon.com/servicequotas/)을 사용하고 *Service Quotas 사용 설명서*의 [할당량 증가 요청](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html) 섹션에 있는 단계를 따르세요.

Forecast 서비스 할당량은 다음과 같습니다.


**[CreateDatasetImportJob](API_CreateDatasetImportJob.md) API에서 부과한 할당량**  

| 리소스 | 기본 할당량 | 조정 가능 | 
| --- | --- | --- | 
| Amazon S3 버킷의 최대 파일 수 | 10,000개 |  아니요 | 
| Amazon S3 버킷에 있는 모든 파일의 최대 누적 크기 | 30GB |  예 | 
| 데이터 세트 그룹 내 데이터 세트의 최대 수 | 3(각 유형당 1개) |  아니요 | 
| 데이터세트 내 최대 행 수 | 30억<br />참고: **ap-south-1 리전의 할당량은 10억입니다. |  예 | 
| 대상 시계열 데이터 세트의 최대 열 수<br />(필수 열 \+ 추가 예상 차원) | 13 (3 \+ 10) |  아니요 | 
| 관련 시계열 데이터 세트의 최대 열 수<br />(필수 열 \+ 추가 예상 차원 \+ 관련 기능) | 25(2 \+ 10 \+ 13) |  아니요 | 
| 항목 메타데이터 데이터 세트의 최대 열 수 | 10 |  아니요 | 
| 다른 데이터 세트의 최대 열 수 | 36 |  아니요 | 


**[CreatePredictor](API_CreatePredictor.md) API에서 부과한 할당량**  

| 리소스 | 기본 할당량 | 조정 가능 | 
| --- | --- | --- | 
| 최대 number of backtest windows ([EvaluationParameters](API_EvaluationParameters.md)) | 5 |  아니요 | 
| 예측기당 최대 시계열 수<br />(항목 수 X 대상 시계열 데이터 세트의 예상 차원에 대한 고유 값 수) | 모든 대상 시계열 항목 및 차원에서 5,000,000 <br />참고: **ap-south-1 리전의 할당량은 1,000,000입니다.<br />항목이 100,000개를 초과하는 경우 Forecast는 더 세분화된 빈도(예: 시간별) 대신 연간, 월간, 주간 및 일별 빈도를 지원합니다. |  예 | 
| 최대 예측 기간 | CNN-QR, DeepAR\+, AutoML: 500개 데이터 포인트 또는 대상 시계열 데이터 세트 길이의 1/3 중 작은 값<br />ETS, NPTS, Prophet, ARIMA: 500개 데이터 포인트 또는 대상 시계열 데이터 세트의 길이에서 1을 뺀 값 중 작은 값. |  아니요 | 


**일반 리소스 할당량**  

| 리소스 | 기본 할당량 | 조정 가능 | 
| --- | --- | --- | 
| 최대 병행 실행 중 CreateDatasetImportJob 작업 | 3 |  예 | 
| 최대 병행 실행 중 CreatePredictor 작업 | 3 |  예 | 
| AutoML 사용 최대 병행 실행 중 CreatePredictor 작업 | 3 |  예 | 
| 최대 병행 실행 중 CreateAutoPredictor 작업 | 3 |  아니요 | 
| 최대 병렬 실행 CreateExplainability 작업 | 3 |  아니요 | 
| 최대 병렬 실행 CreateExplainabilityExport 작업 | 3 |  아니요 | 
| 최대 병행 실행 중 CreatePredictorBacktestExportJob 작업 | 3 |  예 | 
| 최대 병행 실행 중 CreateForecast 작업 | 3 |  예 | 
| 최대 병행 실행 중 CreateForecastExportJob 작업 | 3 |  예 | 
| 리소스 유형당 최대 병렬 실행 StopResource 작업 | 3 |  예 | 
| 최대 데이터 세트 수 | 1500 |  예 | 
| 최대 데이터 세트 그룹 수 | 500 |  예 | 
| 데이터 세트 가져오기 작업의 최대 수 | 1000 |  예 | 
| 최대 예측기 수. | 500 |  예 | 
| 최대 AutoPredictor 수 | 500 |  아니요 | 
| 최대 예측기 백테스트 내보내기 작업 수 | 1000 |  예 | 
| 최대 예측 수 | 100 |  예 | 
| 최대 예측 내보내기 작업 수 | 1000 |  예 | 
| 콘솔 또는 [QueryForecast](API_forecastquery_QueryForecast.md) API에서 예측을 쿼리할 수 있는 최대 시간 | 30일 |  아니요 | 
| 리소스에 추가할 수 있는 최대 태그 수 | 50 |  아니요 | 
| 최대 병렬 실행 QueryForecast API 작업 | 대규모 데이터 세트(20GB 또는 100,000개 이상 항목)로 생성된 5개를 포함한 10개 예측.<br />대규모 데이터 세트로 생성된 예측이 6개 이상인 경우, `QueryForecast`는 가장 최근의 대규모 데이터 세트 예측 5개에만 액세스할 수 있습니다. |  아니요 | 
| 최대 설명 가능성 수 | 1000 |  아니요 | 
| 최대 설명 가능성 내보내기 작업 수 | 1000 |  아니요 | 


**what-if 분석 할당량**  

| 리소스 | 기본 할당량 | 조정 가능 | 
| --- | --- | --- | 
| 최대 병행 실행 중 CreateWhatIfAnalysis 작업 | 3 |  예 | 
| 최대 what-if 분석 수 | 500 |  예 | 
| 최대 병행 실행 중 CreateWhatIfForecast 작업 | 3 |  예 | 
| 최대 what-if 예측 수 | 100 |  예 | 
| 최대 병행 실행 중 CreateWhatIfForecastExport 작업 | 3 |  예 | 
| 최대 what-if 예측 내보내기 수 | 1000 |  예 | 
| 내보내기 작업의 최대 what-if 예측 수 | 3 |  아니요 | 

## 조건 및 제한
<a name="weather-conditions-restrictions2"></a>

날씨 지수를 사용할 때는 다음 조건 및 제한 사항이 적용됩니다.
+ **사용 가능한 알고리즘**: 레거시 예측기를 사용하는 경우 CNN-QR, DeepAR\+, Prophet 알고리즘으로 예측기를 훈련하면 날씨 지수를 활성화할 수 있습니다. ARIMA, ETS, NPTS에는 날씨 지수가 적용되지 않습니다.
+ **예측 빈도**: 유효한 예측 빈도는 `Minutely`, `Hourly`, `Daily`입니다.
+ **예측 기간**: 예측 기간은 미래 14일을 초과할 수 없습니다. 각 예측 빈도별 예측 기간 한도는 아래 목록을 참조하세요.
  + `1 minute` - 500
  + `5 minutes` - 500
  + `10 minutes` - 500
  + `15 minutes` - 500
  + `Hourly` - 330
  + `Daily` - 14
+ **시계열 길이**: 날씨 지수를 사용하여 모델을 훈련하는 경우 Forecast는 날씨 데이터 세트 특성화 시작 날짜 이전의 타임스탬프가 있는 모든 시계열 데이터 세트를 잘라냅니다. Forecast 날씨 데이터 세트 특성화에 포함된 시작 날짜는 다음과 같습니다.
  + **미국 지역**: 2018년 7월 2일
  + **유럽 지역**: 2018년 7월 2일
  + **아시아 태평양 지역**: 2018년 7월 2일
  + **캐나다 지역**: 2019년 7월 2일
  + **남아메리카 지역**: 2020년 1월 2일
  + **중앙아메리카 지역**: 2020년 9월 2일
  + **아프리카 및 중동 지역**: 2021년 3월 25일

  날씨 지수를 활성화하면 시작 날짜 이전의 타임스탬프가 있는 데이터 포인트는 예측기 훈련 중에 사용되지 않습니다.
+ **위치 수**: 대상 시계열 데이터 세트의 고유 위치는 2,000개를 초과할 수 없습니다.
+ **지역 경계**: 데이터 세트의 모든 항목은 단일 지역 내에 있어야 합니다.
+ **최소 시계열 길이**: 날씨 지수 테스트 시 추가 데이터 요구 사항으로 인해 시계열 데이터 세트의 최소 길이는 다음과 같습니다.

  `3 × ForecastHorizon + (BacktestWindows + 1) × BacktestWindowOffset`

  시계열 데이터 세트가 이 요구 사항을 충족하지 않는 경우 다음을 줄이는 것을 고려해 보세요.
  + `ForecastHorizon` - 예측 기간을 줄입니다.
  + `BacktestWindowOffset` - 백테스트 중에 테스트 세트의 길이를 줄입니다.
  + `BacktestWindows` - 백테스트 수를 줄입니다.