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# Amazon SageMaker AI용 CloudWatch Logs
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컴파일 작업, 처리 작업, 훈련 작업, 엔드포인트, 변환 작업, 노트북 인스턴스 및 노트북 인스턴스 수명 주기 구성을 디버그하는 데 도움이 되도록 알고리즘 컨테이너, 모델 컨테이너 또는 노트북 인스턴스 수명 주기 구성이 `stdout`이나 `stderr`로 전송한 것은 또한 Amazon CloudWatch Logs로 전송됩니다. 디버깅 외에도 진행 분석에 이를 사용할 수 있습니다.

기본적으로 CloudWatch Logs에서 로그 데이터는 무기한으로 저장됩니다. 그러나 로그 그룹에서 로그 데이터를 저장할 기간을 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 *Amazon CloudWatch Logs 사용 설명서*의 [CloudWatch에서 로그 데이터 보존 기간 변경](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html#SettingLogRetention)을 참조하세요.

**로그**

다음 표에는 Amazon SageMaker AI에서 제공하는 로그가 모두 나와 있습니다.

**로그**



- **`/aws/sagemaker/CompilationJobs`**
  -  `[compilation-job-name]` 

- **`/aws/sagemaker/Endpoints/[EndpointName]`**
  -  `[production-variant-name]/[instance-id]` 
  -  (비동기 추론 엔드포인트의 경우) `[production-variant-name]/[instance-id]/data-log` 
  -  (추론 파이프라인) `[production-variant-name]/[instance-id]/[container-name provided in SageMaker AI model]` 

- **`/aws/sagemaker/groundtruth/WorkerActivity`**
  -  `aws/sagemaker/groundtruth/worker-activity/[requester-AWS-Id]-[region]/[timestamp]` 

- **`/aws/sagemaker/InferenceRecommendationsJobs`**
  -  `[inference-recommendations-job-name]/execution` 
  -  `[inference-recommendations-job-name]/CompilationJob/[compilation-job-name]` 
  -  `[inference-recommendations-job-name]/Endpoint/[endpoint-name]` 

- **`/aws/sagemaker/LabelingJobs`**
  -  `[labeling-job-name]` 

- **`/aws/sagemaker/NotebookInstances`**
  -  `[notebook-instance-name]/[LifecycleConfigHook]` 
  -  `[notebook-instance-name]/jupyter.log` 

- **`/aws/sagemaker/ProcessingJobs`**
  -  `[processing-job-name]/[hostname]-[epoch_timestamp]` 

- **`/aws/sagemaker/studio`**
  -  `[domain-id]/[user-profile-name]/[app-type]/[app-name]` 
  -  `[domain-id]/domain-shared/rstudioserverpro/default` 

- **`/aws/sagemaker/TrainingJobs`**
  -  `[training-job-name]/algo-[instance-number-in-cluster]-[epoch_timestamp]` 

- **`/aws/sagemaker/TransformJobs`**
  -  `[transform-job-name]/[instance-id]-[epoch_timestamp]` 
  -  `[transform-job-name]/[instance-id]-[epoch_timestamp]/data-log` 
  -  `[transform-job-name]/[instance-id]-[epoch_timestamp]/[container-name provided in SageMaker AI model] (For Inference Pipelines)` 



**참고**  
1. `/aws/sagemaker/NotebookInstances/[LifecycleConfigHook]` 로그 스트림은 수명 주기 구성을 사용하여 노트북 인스턴스를 만드는 경우 생성됩니다. 자세한 내용은 [LCC 스크립트를 사용하여 SageMaker 노트북 인스턴스 사용자 지정](notebook-lifecycle-config.md) 섹션을 참조하세요.  
2. 추론 파이프라인의 경우 컨테이너 이름을 입력하지 않으면 플랫폼에서 SageMaker AI 모델에서 제공되는 순서에 따라 \*\*container-1, container-2\*\* 등으로 이름을 지정합니다.

CloudWatch 로깅을 이용한 로그 이벤트에 대한 자세한 내용은 *Amazon CloudWatch 사용 설명서*의 [ Amazon CloudWatch Logs란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html)를 참조하세요.