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# 플릿 생성
AWS SDK for Python (Boto3) 또는 SageMaker AI 콘솔 [https://console.aws.amazon.com/sagemaker](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/) 통해 프로그래밍 방식으로 플릿을 생성할 수 있습니다.
## 플릿 만들기(Boto3)
`CreateDeviceFleet` API로 플릿을 생성합니다. 플릿의 이름, `RoleArn` 필드의 AWS IoT 역할 ARN, 디바이스가 샘플링된 데이터를 저장할 Amazon S3 URI를 지정합니다.
선택적으로 플릿, 태그 및 AWS KMS 키 ID에 대한 설명을 포함할 수 있습니다.
```
import boto3
# Create SageMaker client so you can interact and manage SageMaker resources
sagemaker_client = boto3.client("sagemaker", region_name="aws-region")
sagemaker_client.create_device_fleet(
DeviceFleetName="sample-fleet-name",
RoleArn="arn:aws:iam::999999999:role/rolename", # IoT Role ARN
Description="fleet description",
OutputConfig={
S3OutputLocation="s3://bucket/",
KMSKeyId: "1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab",
},
Tags=[
{
"Key": "string",
"Value" : "string"
}
],
)
```
디바이스 플릿을 생성할 때 AWS IoT 역할 별칭이 생성됩니다. 역할 별칭은 AWS IoT 연결된 디바이스가 X.509 인증서를 AWS IoT 사용하여에 인증한 다음 역할 별 AWS IoT 칭과 연결된 IAM 역할에서 수명이 짧은 AWS 자격 증명을 얻는 메커니즘을 제공합니다.
`DescribeDeviceFleet`(으)로 역할 별칭 이름 및 ARN을 가져옵니다.
```
# Print Amazon Resource Name (ARN) and alias that has access
# to AWS Internet of Things (IoT).
sagemaker_client.describe_device_fleet(DeviceFleetName=device_fleet_name)['IotRoleAlias']
```
`DescribeDeviceFleet` API로 생성한 플릿에 대한 설명을 가져옵니다.
```
sagemaker_client.describe_device_fleet(
DeviceFleetName="sample-fleet-name"
)
```
기본적으로 플릿 이름, 디바이스 플릿 ARN, Amazon S3 버킷 URI, IAM 역할, 생성된 역할 별칭 AWS IoT, 플릿이 생성된 시점의 타임스탬프, 플릿이 마지막으로 수정된 시점의 타임스탬프를 반환합니다.
```
{ "DeviceFleetName": "sample-fleet-name",
"DeviceFleetArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:9999999999:device-fleet/sample-fleet-name",
"IAMRole": "arn:aws:iam::999999999:role/rolename",
"Description": "this is a sample fleet",
"IoTRoleAlias": "arn:aws:iot:us-west-2:9999999999:rolealias/SagemakerEdge-sample-fleet-name"
"OutputConfig": {
"S3OutputLocation": "s3://bucket/folder",
"KMSKeyId": "1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab"
},
"CreationTime": "1600977370",
"LastModifiedTime": "1600977370"}
```
## 플릿 만들기(콘솔)
Amazon SageMaker AI 콘솔([https://console.aws.amazon.com/sagemaker](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/))로 Edge Manager 패키징 작업을 만들 수 있습니다.
1. SageMaker AI 콘솔에서 **Edge Manager**를 선택한 다음 **엣지 디바이스 플릿**을 선택합니다.
1. **디바이스 플릿 생성**을 선택합니다.
![\[콘솔에서 디바이스 생성 플릿의 위치입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/smith/create-device-button-edited.png)
1. **디바이스 플릿 이름** 필드에 디바이스 플릿 이름을 입력합니다. **다음**을 선택합니다.
![\[콘솔의 디바이스 플릿 속성 섹션에서 다음 버튼의 위치입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/smith/create-device-fleet-filled.png)
1. **출력 구성** 페이지에서 디바이스 플릿의 샘플 데이터를 저장할 Amazon S3 버킷 URI를 지정합니다. 필요에 따라 드롭다운 목록에서 기존 키를 선택하거나 AWS KMS 키의 ARN을 입력하여 암호화 키를 추가할 수도 있습니다. **제출**을 선택합니다.
![\[콘솔의 출력 구성 페이지 예시.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/smith/create-device-fleet-output-filled.png)
1. 디바이스 플릿 세부 정보로 리디렉션될 디바이스 플릿 이름을 선택합니다. 이 페이지에는 디바이스 플릿 이름, ARN, 설명(입력 시), 플릿 생성 날짜, 플릿 최종 수정 시간, Amazon S3 버킷 URI, AWS KMS 키 ID(입력 시), AWS IoT 별칭(입력 시) 및 IAM 역할이 표시됩니다. 태그를 추가하면 **디바이스 플릿 태그** 섹션에 해당 태그가 표시됩니다.