기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # JupyterLab 관리자 안내서 **중요** Amazon SageMaker Studio 또는 Amazon SageMaker Studio Classic에서 Amazon SageMaker 리소스를 생성할 수 있도록 허용하는 사용자 지정 IAM 정책도 해당 리소스에 태그를 추가할 수 있는 권한을 부여해야 합니다. Studio와 Studio Classic은 만드는 리소스에 태그를 자동으로 지정하기 때문에 리소스에 태그를 추가할 권한이 필요합니다. IAM 정책이 Studio 및 Studio Classic에서 리소스를 만들도록 허용하지만 태그 지정은 허용하지 않는 경우 리소스 만들기를 시도할 때 'AccessDenied' 오류가 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 [SageMaker AI 리소스 태그 지정을 위한 권한 제공](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions) 섹션을 참조하세요. SageMaker 리소스를 만들 수 있는 권한을 부여하는 [AWS Amazon SageMaker AI에 대한 관리형 정책](security-iam-awsmanpol.md)에는 해당 리소스를 만드는 동안 태그를 추가할 수 있는 권한이 이미 포함되어 있습니다. 관리자를 위한 이 안내서에서는 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 및 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)의 리소스와 같은 SageMaker AI JupyterLab 리소스에 대해 설명합니다. 또한 이 주제에서는 사용자 액세스를 제공하고 스토리지 크기를 변경하는 방법을 보여줍니다. SageMaker AI JupyterLab 스페이스는 다음 리소스로 구성됩니다. + 코드 및 환경 변수와 같은 모든 데이터를 저장하는 고유한 Amazon EBS 볼륨입니다. + 스페이스를 실행하는 데 사용되는 Amazon EC2 인스턴스입니다. + JupyterLab 실행하는 데 사용되는 이미지입니다. **참고** 애플리케이션은 다른 애플리케이션의 EBS 볼륨에 액세스할 수 없습니다. 예를 들어 Code Editor는 Code-OSS, Visual Studio Code - Open Source를 기반으로 JupyterLab 의 EBS 볼륨에 액세스할 수 없습니다. EBS 볼륨에 대한 자세한 내용은 [Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS)](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/AmazonEBS.html)를 참조하세요. Amazon SageMaker API를 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다. + 사용자의 EBS 볼륨의 기본 스토리지 크기를 변경합니다. + EBS 스토리지의 최대 크기 변경 + 애플리케이션의 사용자 설정을 지정합니다. 예를 들어 사용자가 사용자 지정 이미지 또는 코드 리포지토리를 사용하는지 여부를 지정할 수 있습니다. + 지원 애플리케이션 유형을 지정합니다. Amazon EBS 볼륨의 기본 크기는 볼륨 크기의 5GB입니다. 볼륨 크기를 최대 16,384GB로 늘릴 수 있습니다. 아무것도 하지 않으면 사용자가 볼륨 크기를 100GB로 늘릴 수 있습니다. 볼륨 크기는 6시간 이내에 한 번만 변경할 수 있습니다. JupyterLab 애플리케이션과 연결된 커널은 JupyterLab을 실행하는 동일한 Amazon EC2 인스턴스에서 실행됩니다. 공백을 생성하면 SageMaker Distribution 이미지의 최신 버전이 기본적으로 사용됩니다. SageMaker Distribution 이미지에 대한 자세한 내용은 [SageMaker Studio 이미지 지원 정책](sagemaker-distribution.md) 섹션을 참조하세요. **중요** SageMaker AI Distribution 이미지의 최신 버전을 사용하도록 스페이스를 업데이트하는 방법에 대한 자세한 내용은 [SageMaker Distribution 이미지 업데이트](studio-updated-jl-update-distribution-image.md) 섹션을 참조하세요. 스토리지 볼륨 내 사용자의 작업 디렉터리는 `/home/sagemaker-user`입니다. 볼륨을 암호화하기 위해 자체 AWS KMS 키를 지정하면 작업 디렉터리의 모든 항목이 고객 관리형 키를 사용하여 암호화됩니다. AWS KMS 키를 지정하지 않으면 내부의 데이터가 AWS 관리형 키로 암호화`/home/sagemaker-user`됩니다. AWS KMS 키 지정 여부에 관계없이 작업 디렉터리 외부의 모든 데이터는 AWS 관리형 키로 암호화됩니다. 다음 섹션에서는 관리자로서 수행해야 하는 구성을 안내합니다. **Topics** + [사용자에게 공백에 대한 액세스 권한 부여](studio-updated-jl-admin-guide-permissions.md) + [JupyterLab 사용자의 기본 스토리지 크기 변경](studio-updated-jl-admin-guide-storage-size.md) + [JupyterLab을 사용한 수명 주기 구성](jl-lcc.md) + [JupyterLab의 Git 리포지토리](studio-updated-jl-admin-guide-git-attach.md) + [사용자 지정 이미지](studio-updated-jl-admin-guide-custom-images.md) + [SageMaker Distribution 이미지 업데이트](studio-updated-jl-update-distribution-image.md) + [미사용 리소스 삭제](studio-updated-jl-admin-guide-clean-up.md) + [할당량](studio-updated-jl-admin-guide-quotas.md)