지원 종료 공지: 2026 AWS 년 5월 20일에에 대한 지원이 종료됩니다 AWS SimSpace Weaver. 2026년 5월 20일 이후에는 SimSpace Weaver 콘솔 또는 SimSpace Weaver 리소스에 더 이상 액세스할 수 없습니다. 자세한 내용은 [AWS SimSpace Weaver 지원 종료를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/simspaceweaver/latest/userguide/simspaceweaver-end-of-support.html).
기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
# 시작하기 SimSpace Weaver
이 섹션에서는 시작하는 데 도움이 되는 자습서를 제공합니다 SimSpace Weaver. 이 자습서에서는를 사용하여 시뮬레이션을 빌드하기 위한 일반적인 워크플로를 소개합니다 SimSpace Weaver. 이 자습서에서는에서 시뮬레이션을 생성, 배포 및 실행하는 방법을 보여줍니다 SimSpace Weaver. 몇 분 안에 시뮬레이션을 실행하려면 빠른 시작 자습서로 시작하는 것이 좋습니다. 그 후 다른 자습서를 살펴보고 자세히 알아보세요.
이 자습서에서는 [설정 절차](setting-up_local.md) 중에 다운로드한 SimSpace Weaver 앱 SDK .zip 파일에 포함된 샘플 애플리케이션(`PathfindingSample`)을 사용합니다. 샘플 애플리케이션은 공간 파티셔닝, 파티션 간 개체 핸드오프, 앱 및 구독을 포함하여 모든 SimSpace Weaver 시뮬레이션이 공유하는 개념을 보여줍니다.
자습서에서는 네 개의 공간 파티션을 포함하는 시뮬레이션을 만들어 보겠습니다. `PathfindingSample` 공간 앱의 개별 인스턴스가 각 개별 파티션을 관리합니다. 공간 앱은 자체 파티션에 엔터티를 만듭니다. 엔터티는 이동 시 장애물을 피하면서 시뮬레이션 세계의 특정 위치로 이동합니다. 별도의 클라이언트 애플리케이션( SimSpace Weaver 앱 SDK에 포함됨)을 사용하여 시뮬레이션을 볼 수 있습니다.
**Topics**
+ [에 대한 빠른 시작 자습서 SimSpace Weaver](getting-started_quickstart.md)
+ [상세 자습서: 샘플 애플리케이션을 빌드하면서 세부 정보를 학습합니다.](getting-started_detailed.md)
# 에 대한 빠른 시작 자습서 SimSpace Weaver
이 자습서는 몇 분 안에 SimSpace Weaver 에서 시뮬레이션을 빌드하고 실행하는 프로세스를 안내합니다. 이 자습서로 시작한 다음 나중에 [자세한 자습서를](getting-started_detailed.md) 진행하는 것이 좋습니다.
**요구 사항**
시작하기 전에 먼저 [에 대한 설정 SimSpace Weaver](setting-up.md)의 단계를 완료해야 합니다.
**참고**
여기에 사용된 스크립트는 사용자의 편의를 위해 제공되며 필수는 아닙니다. 이러한 단계를 수동으로 수행하는 방법은 [자세한 자습](getting-started_detailed.md)서를 참조하세요.
## 1단계: 로깅 활성화(선택 사항)
**로깅 켜기**
1. 다음으로 이동합니다.
```
sdk-folder/Samples/PathfindingSample/tools
```
1. 텍스트 편집기에서 스키마 파일을 엽니다.
```
pathfinding-single-worker-schema.yaml
```
1. 파일 시작 부분에 있는 `simulation_properties:` 섹션을 찾습니다.
```
simulation_properties:
default_entity_index_key_type: "Vector3"
```
1. `simulation_properties:` 줄 뒤에 다음 두 줄을 삽입합니다.
```
log_destination_service: "logs"
log_destination_resource_name: "MySimulationLogs"
```
1. `simulation_properties:` 섹션이 다음과 같은지 확인합니다.
```
simulation_properties:
log_destination_service: "logs"
log_destination_resource_name: "MySimulationLogs"
default_entity_index_key_type: "Vector3"
```
1. 파일을 저장하고 텍스트 편집기를 종료합니다.
## 2단계: 콘솔 클라이언트로 빠른 시작(옵션 1)
다음으로 이동합니다.
```
sdk-folder/Samples/PathfindingSample/tools/cloud
```
다음 명령 중 하나를 실행합니다.
+ Docker: `python quick-start.py --consoleclient`
+ WSL: `python quick-start.py —-consoleclient --al2`
기본적으로 단일 작업자에서 단일 파티션으로 시뮬레이션을 시작합니다. `/Samples/PathfindingSample/tools/` 폴더`--schema {file name}.yaml`에서를 전달하여 다른 구성을 시작할 수 있습니다.
**참고**
이 스크립트의 기능에 [상세 자습서: 샘플 애플리케이션을 빌드하면서 세부 정보를 학습합니다.](getting-started_detailed.md) 대한 자세한 설명은 섹션을 참조하세요.
## 2단계: Unreal Engine 클라이언트로 빠른 시작(옵션 2)
[Unreal Engine 뷰 클라이언트 시작](working-with_unreal-client.md)을 참조하세요.
## 시뮬레이션 중지 및 삭제
다음으로 이동합니다.
```
sdk-folder/Samples/PathfindingSample/tools/cloud
```
시뮬레이션의 이름을 찾습니다.
```
aws simspaceweaver list-simulations
```
시뮬레이션 중지 및 삭제
```
python stop-and-delete.py --simulation simulation-name
```
## 문제 해결
+ **FileNotFoundError: cmake**
```
subprocess.run('cmake')
...
FileNotFoundError: The system cannot find the file specified
```
+ **해결 방법:** 스크립트가 명령을 찾을 수 없습니다`cmake`. 최소 권장 CMake 버전이 설치되어 있고 PATH의 `cmake` 명령으로 호출할 수 있는지 확인하세요. 명령을 사용하여 `cmake -version` 확인합니다.
+ **ImportError: libweaver\$1app\$1sdk\$1python\$1v1을 가져오는 동안 DLL 로드가 실패했습니다. 지정된 모듈을 찾을 수 없습니다. **
+ **해결 방법:**이 오류는 Python 3.9를 사용하여 Weaver Python SDK를 시작하지 않을 때 발생합니다. “python” 명령과 연결된 python 버전이 Python 3.9인지 확인하세요. `python --version` 명령을 실행하여 확인할 수 있습니다.
+ **Docker 빌드를 시작한 후 빠른 시작 스크립트가에 멈춰 있습니다.**
+ **해결 방법:** Docker가 워밍업하는 데 몇 분 정도 걸리는 경우가 있습니다. 이 문제가 약 5분 이상 지속되면 Docker 또는 시스템을 다시 시작하십시오.
+ **target\$1compile\$1features CXX 컴파일러 "GNU"에 대해 알려진 기능이 없습니다.**
+ **해결 방법:** 도커 캐시를 지우고, Weaverappbuilder 도커 이미지를 삭제하고, 프로젝트 빌드 아티팩트를 삭제하고,를 다시 실행합니다`setup.py`. 이렇게 하면 Docker 환경이 재설정되고 오류가 해결됩니다.
# 상세 자습서: 샘플 애플리케이션을 빌드하면서 세부 정보를 학습합니다.
[빠른 시작 자습서](getting-started_quickstart.md)에서는 `quick-start.py` 및를 사용하여 샘플 시뮬레이션을 빌드, 시작, 중지 및 삭제하는 방법을 다루었습니다`stop-and-delete.py`. 이 자습서에서는 이러한 스크립트의 작동 방식과 이러한 스크립트가 사용자 지정 Weaver 시뮬레이션의 유연성을 극대화하는 데 사용할 수 있는 추가 파라미터를 자세히 살펴봅니다.
**요구 사항**
시작하기 전에 먼저 [에 대한 설정 SimSpace Weaver](setting-up.md)의 단계를 완료해야 합니다.
## 1단계: 로깅 활성화(선택 사항)
**로깅 켜기**
1. 다음으로 이동합니다.
```
sdk-folder/Samples/PathfindingSample/tools
```
1. 텍스트 편집기에서 스키마 파일을 엽니다.
```
pathfinding-single-worker-schema.yaml
```
1. 파일 시작 부분에 있는 `simulation_properties:` 섹션을 찾습니다.
```
simulation_properties:
default_entity_index_key_type: "Vector3"
```
1. `simulation_properties:` 줄 뒤에 다음 두 줄을 삽입합니다.
```
log_destination_service: "logs"
log_destination_resource_name: "MySimulationLogs"
```
1. `simulation_properties:` 섹션이 다음과 같은지 확인합니다.
```
simulation_properties:
log_destination_service: "logs"
log_destination_resource_name: "MySimulationLogs"
default_entity_index_key_type: "Vector3"
```
1. 파일을 저장하고 텍스트 편집기를 종료합니다.
## 2단계: 시뮬레이션 시작
[빠른 시작 자습서](getting-started_quickstart.md)에서 볼 수 있듯이 샘플 시뮬레이션을 시작하는 가장 기본적인 단계는 다음과 같습니다.
1. 다음으로 이동합니다.
```
sdk-folder/Samples/PathfindingSample/tools/cloud
```
1. 다음 명령 중 하나를 실행합니다.
+ **Docker:** `python quick-start.py`
+ **WSL:** `python quick-start.py --al2`
이 스크립트는 일반적인 터미널 명령을 자동화하며,이 모든 명령은를 사용하여 수동으로 실행할 수 있습니다 AWS CLI. 이 단계는 다음과 같습니다.
1. Weaver 스키마를 S3에 업로드합니다.
+ SimSpace Weaver 는 스키마를 사용하여 시뮬레이션을 구성합니다. 스키마는 YAML 형식의 일반 텍스트 파일입니다. 자세한 내용은 [시뮬레이션 구성](working-with_configuring-simulation.md) 섹션을 참조하세요.
1. 사용자 지정 컨테이너를 빌드하고 업로드합니다(선택 사항).
+ 스키마가 사용자 지정 컨테이너를 정의하는 경우 빠른 시작 스크립트는 도커 이미지를 빌드하여 Amazon ECR에 업로드합니다. 자세한 내용은 [사용자 지정 컨테이너](working-with_custom-containers.md) 단원을 참조하십시오. 이 기능의 예는 `PythonBubblesSample` 스키마를 참조하십시오.
1. 프로젝트를 빌드합니다.
+ `quick-start.py`는에 정의된 `build_project` 함수를 호출합니다`build.py`. 이 단계는 프로젝트에 따라 달라집니다. PathfindingSample의 경우 CMake가 사용됩니다. 에서 찾을 수 있는 CMake 및 Docker 명령입니다`build.py`.
1. 빌드 아티팩트를 S3에 업로드합니다.
+ S3 버킷을 확인하여 모든 업로드가 성공했는지 확인할 수 있습니다. Amazon S3 사용에 대한 자세한 내용은 *Amazon Simple Storage Service 사용 설명서*의 [Amazon S3 버킷 생성, 구성, 작업](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/creating-buckets-s3.html)을 참조하세요.
+ 샘플 애플리케이션 zip 및 S3 버킷은 다음 이름 형식을 사용합니다.
+ `weaver-sample-bucket-account-number-region`
+ 공간 앱: `ProjectNameSpatial.zip`
+ 보기(사용자 지정) 앱: `ProjectNameView.zip`
1. 시뮬레이션을 시작합니다.
+ 통화 주변의 래퍼입니다`aws simspaceweaver start-simulation` AWS CLI . 자세한 내용은 [AWS CLI 명령 참조](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/simspaceweaver/)를 참조하세요 SimSpace Weaver.
+ 시뮬레이션 상태가 `STARTED` 또는 `FAILED` 상태가 될 때까지 스크립트가 반복됩니다. 시뮬레이션을 시작하는 데 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.
1. 시뮬레이션 세부 정보를 가져옵니다.
+ **DescribeSimulation** API는 상태를 포함하여 시뮬레이션에 대한 세부 정보를 제공합니다. 시뮬레이션은 다음 상태 중 하나일 수 있습니다.
**시뮬레이션 수명 주기 상태**
1. **`STARTING`** - **StartSimulation** 호출 후 초기 상태
1. **`STARTED`** - 모든 공간 앱이 실행되고 정상임
1. **`STOPPING`** - **StopSimulation** 호출 후 초기 상태
1. **`STOPPED`** - 모든 컴퓨팅 리소스가 중지됨
1. **`DELETING`** - **DeleteSimulation** 호출 후 초기 상태
1. **`DELETED`** - 시뮬레이션에 할당된 모든 리소스가 삭제됨
1. **`FAILED`** - 시뮬레이션에 심각한 오류/장애가 발생하여 중지됨
1. **`SNAPSHOT_IN_PROGRESS`** - [스냅샷](working-with_snapshots.md)이 진행 중임
**시뮬레이션 세부 정보 가져오기**
1. **ListSimulations** API를 직접적으로 호출합니다.
```
aws simspaceweaver list-simulations
```
스크립트에는 다음과 같이 각 시뮬레이션에 대한 세부 정보가 표시되어야 합니다.
```
{
"Status": "STARTED",
"CreationTime": 1664921418.09,
"Name": "MyProjectSimulation_22-10-04_22_10_15",
"Arn": "arn:aws:simspaceweaver:us-west-2:111122223333:simulation/MyProjectSimulation_22-10-04_22_10_15",
"TargetStatus": "STARTED"
}
```
1. **DescribeSimulation**을 호출하여 시뮬레이션 세부 정보를 가져옵니다. *simulation-name*을 이전 단계의 출력에서 시뮬레이션의 **Name**으로 바꿉니다.
```
aws simspaceweaver describe-simulation --simulation simulation-name
```
스크립트에는 다음과 같이 지정된 시뮬레이션에 대한 세부 정보가 표시되어야 합니다.
```
{
"Status": "STARTED",
"CreationTime": 1664921418.09,
"Name": "MyProjectSimulation_22-10-04_22_10_15",
"Arn": "arn:aws:simspaceweaver:us-west-2:111122223333:simulation/MyProjectSimulation_22-10-04_22_10_15",
"TargetStatus": "STARTED"
}
```
1. 사용자 지정 앱을 시작합니다.
+ SimSpace Weaver 는 사용자 지정 앱의 수명 주기를 관리하지 않습니다. 사용자 지정 앱을 시작해야 합니다. 시뮬레이션 클럭을 시작하기 전에 사용자 지정 앱을 시작하는 것이 가장 좋지만, 클럭을 시작한 후에 사용자 지정 앱을 시작할 수도 있습니다.
**StartApp** API를 호출하여 사용자 지정 앱을 시작할 수 있습니다.
```
aws simspaceweaver start-app --simulation simulation-name --name app-name --domain domain-name
```
**StartApp** API 직접 호출은 사용자가 제공한 이름을 사용하여 사용자 지정 앱의 새 인스턴스를 만들고 시작합니다. 이미 존재하는 앱의 이름을 입력하면 오류가 발생합니다. 특정 앱(인스턴스)을 다시 시작하려면 먼저 해당 앱을 중지하고 삭제해야 합니다.
**참고**
시뮬레이션 상태가 `STARTED`여야 사용자 지정 앱을 시작할 수 있습니다.
샘플 애플리케이션은 시뮬레이션을 볼 수 있는 `ViewApp` 사용자 지정 앱을 제공합니다. 이 앱은 시뮬레이션 클라이언트를 연결하는 데 필요한 고정 IP 주소와 포트 번호를 제공합니다(이 방법은 이 자습서의 이후 단계에서 설명). **domain**은 실행 코드와 시작 옵션이 동일한 앱 클래스라고 생각할 수 있습니다. **app name**은 앱의 인스턴스를 식별합니다. SimSpace Weaver 개념에 대한 자세한 내용은 단원을 참조하십시오[의 주요 개념 SimSpace Weaver](what-is_key-concepts.md).
**DescribeApp** API를 사용하여 사용자 지정 앱을 시작한 후 상태를 확인할 수 있습니다.
```
aws simspaceweaver describe-app --simulation simulation-name --app app-name --domain domain-name
```
**이 자습서에서 보기 앱 시작**
1. **StartApp**에 대해를 호출합니다`ViewApp`.
```
aws simspaceweaver start-app --simulation simulation-name --name ViewApp --domain MyViewDomain
```
1. **DescribeApp**을 호출하여 사용자 지정 앱의 상태를 확인합니다.
```
aws simspaceweaver describe-app --simulation simulation-name --app ViewApp --domain MyViewDomain
```
사용자 지정 앱(인스턴스)의 상태가 `STARTED`이면 **DescribeApp**의 출력에는 해당 사용자 지정 앱(인스턴스)의 IP 주소 및 포트 번호가 포함됩니다. 다음 예제 출력에서 IP 주소는 `Address` 값이고 포트 번호는 `EndpointInfo` 블록의 `Actual` 값입니다.
```
{
"Status": "STARTED",
"Domain": "MyViewDomain",
"TargetStatus": "STARTED",
"Simulation": "MyProjectSimulation_22-10-04_22_10_15",
"LaunchOverrides": {
"LaunchCommands": []
},
"EndpointInfo": {
"IngressPortMappings": [
{
"Declared": 7000,
"Actual": 4321
}
],
"Address": "198.51.100.135"
},
"Name": "ViewApp"
}
```
**참고**
`Declared`의 값은 앱 코드가 바인딩되어야 하는 포트 번호입니다. 의 값은가 클라이언트에 SimSpace Weaver 노출하여 앱에 연결하는 포트 번호`Actual`입니다.는 `Declared`포트를 `Actual` 포트에 SimSpace Weaver 매핑합니다.
**참고**
에 설명된 절차를 사용하여 시작된 사용자 지정 앱의 IP 주소와 포트 번호를 [사용자 지정 앱의 IP 주소 및 포트 번호 가져오기IP 주소 및 포트 번호 가져오기](working-with_get-ip.md) 가져올 수 있습니다.
1. 시계를 시작합니다.
+ 시뮬레이션을 처음 만들면 클럭이 있지만 실행되지는 않습니다. 클럭이 실행되지 않을 때는 시뮬레이션이 클럭의 상태를 업데이트하지 않습니다. 클럭을 시작하면 앱에 틱이 전송되기 시작합니다. 각 틱마다 공간 앱은 자신이 소유한 엔터티를 단계별로 살펴보고 결과를에 커밋합니다. SimSpace Weaver
**참고**
클럭을 시작하는 데 30\$160초가 걸릴 수 있습니다.
**StartClock** API를 직접적으로 호출합니다.
```
aws simspaceweaver start-clock --simulation simulation-name
```
**참고**
**StartClock** API는 **ListSimulations** API를 사용하여 찾을 수 있는 `simulation-name`을 사용합니다.
```
aws simspaceweaver list-simulations
```
**빠른 시작 파라미터**
+ -h, --help
+ 이러한 파라미터를 나열합니다.
+ --정리
+ 빌드하기 전에 빌드 디렉터리의 내용을 삭제합니다.
+ --al2
+ Docker 대신 네이티브 머신에 직접 빌드됩니다. WSL과 같은 Amazon Linux 2 환경에서 실행되는 경우에만이 옵션을 사용합니다.
+ --uploadonly
+ 스키마와 앱 zip만 Amazon S3에 업로드하고 시뮬레이션을 시작하지 마세요.
+ --nobuild
+ 프로젝트 재구축을 건너뜁니다.
+ --nocontainer
+ 스키마에 나열된 시뮬레이션 컨테이너 재구축을 건너뜁니다.
+ --콘솔리언트
+ config.py 나열된 콘솔 클라이언트를 자동으로 빌드하고 연결합니다.
+ --스키마 SCHEMA
+ 이 호출에서 사용할 스키마입니다. config.py 기본값은 'SCHEMA'입니다.
+ --name NAME
+ 시뮬레이션의 이름입니다. 기본값은 config.py 'PROJECT\$1NAME'-date-time입니다.
## 3단계: 로그 확인(선택 사항)
SimSpace Weaver 는 앱의 시뮬레이션 관리 메시지와 콘솔 출력을 Amazon CloudWatch Logs에 기록합니다. 로그 작업에 대한 자세한 내용은 *Amazon CloudWatch Logs 사용 설명서*의 [로그 그룹 및 로그 스트림 작업](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html)을 참조하세요.
CloudWatch Logs에서 생성하는 각 시뮬레이션에는 자체 로그 그룹이 있습니다. 로그 그룹의 이름은 시뮬레이션 스키마에 지정됩니다. 다음 스키마 스니펫에서 `log_destination_service`의 값은 `logs`입니다. 즉, `log_destination_resource_name`의 값은 로그 그룹의 이름입니다. 이 경우 로그 그룹은 `MySimulationLogs`입니다.
```
simulation_properties:
log_destination_service: "logs"
log_destination_resource_name: "MySimulationLogs"
default_entity_index_key_type: "Vector3"
```
시뮬레이션을 시작한 후 **DescribeSimulation** API를 사용하여 시뮬레이션에 사용할 로그 그룹의 이름을 찾을 수도 있습니다.
```
aws simspaceweaver describe-simulation --simulation simulation-name
```
다음 예제는 로깅 구성을 설명하는 **DescribeSimulation**의 출력 부분을 보여줍니다. 로그 그룹의 이름은 `LogGroupArn` 끝에 표시됩니다.
```
"LoggingConfiguration": {
"Destinations": [
{
"CloudWatchLogsLogGroup": {
"LogGroupArn": "arn:aws:logs:us-west-2:111122223333:log-group:MySimulationLogs"
}
}
]
},
```
각 시뮬레이션 로그 그룹에는 여러 로그 스트림이 포함되어 있습니다.
+ **관리 로그 스트림** - SimSpace Weaver 서비스에서 생성된 시뮬레이션 관리 메시지입니다.
```
/sim/management
```
+ **오류 로그 스트림** - SimSpace Weaver 서비스에서 생성된 오류 메시지입니다. 이 로그 스트림은 오류가 있는 경우에만 존재합니다.는 앱에서 작성한 오류를 자체 앱 로그 스트림에 SimSpace Weaver 저장합니다(다음 로그 스트림 참조).
```
/sim/errors
```
+ **공간 앱 로그 스트림**(각 작업자의 공간 앱당 1개) - 공간 앱에서 생성된 콘솔 출력입니다. 각 공간 앱은 자체 로그 스트림에 씁니다. *spatial-app-id*는 *worker-id* 끝의 후행 슬래시 뒤에 오는 모든 문자입니다.
```
/domain/spatial-domain-name/app/worker-worker-id/spatial-app-id
```
+ **사용자 지정 앱 로그 스트림**(각 사용자 지정 앱 인스턴스당 1개) - 사용자 지정 앱에서 생성된 콘솔 출력입니다. 각 사용자 지정 앱 인스턴스는 자체 로그 스트림에 씁니다.
```
/domain/custom-domain-name/app/custom-app-name/random-id
```
+ **서비스 앱 로그 스트림**(각 서비스 앱 인스턴스당 1개) - 서비스 앱에서 생성된 콘솔 출력입니다. 각 공간 앱은 자체 로그 스트림에 씁니다. *service-app-id*는 *service-app-name* 끝의 후행 슬래시 뒤에 오는 모든 문자입니다.
```
/domain/service-domain-name/app/service-app-name/service-app-id
```
**참고**
샘플 애플리케이션에는 서비스 앱이 없습니다.
## 4단계: 시뮬레이션 보기
SimSpace Weaver 앱 SDK는 샘플 애플리케이션을 볼 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다. Unreal Engine 개발에 대한 로컬 지원이 없는 경우 샘플 콘솔 클라이언트를 사용할 수 있습니다. Unreal Engine 클라이언트에 대한 지침은 Windows를 사용한다고 가정합니다.
콘솔 클라이언트는 발생하는 엔터티 이벤트 목록을 표시합니다. 클라이언트는 `ViewApp`에서 엔터티 이벤트 정보를 가져옵니다. 콘솔 클라이언트가 이벤트 목록을 표시하면 시뮬레이션의 `ViewApp` 및 활동을 통해 네트워크 연결을 확인합니다.
`PathfindingSample` 시뮬레이션은 2차원 평면에 고정된 엔터티와 움직이는 엔터티를 만듭니다. 움직이는 엔터티는 고정된 엔터티 주위를 이동합니다. Unreal Engine 클라이언트는 엔터티 이벤트를 시각화합니다.
### 콘솔 클라이언트
`--consoleclient` 옵션을 포함`quick-start.py`하면에서 샘플을 시작할 때 콘솔 클라이언트를 자동으로 빌드하고 연결할 수 있습니다. 가 이미 호출된 후 콘솔 클라이언트를 빌드하고 연결하려면 다음을 수행합니다`quick-start.py`.
다음으로 이동합니다.
```
sdk-folder/Clients/TCP/CppConsoleClient
```
스크립트를 실행하여 클라이언트를 빌드하고 연결합니다.
```
python start_client.py --host ip-address --port port-number
```
스크립트는 다음을 수행합니다.
1. CMake를 사용하여 콘솔 클라이언트를 빌드합니다.
1. 지정된 IP 주소와 포트 번호로 빌드된 실행 파일을 시작합니다.
```
.\WeaverNngConsoleClient.exe --url tcp://ip-address:port-number
```
### Unreal Engine 클라이언트
[Unreal Engine 뷰 클라이언트 시작](working-with_unreal-client.md)을(를) 참조하세요.
## 5단계: 시뮬레이션 중지 및 삭제
다음으로 이동합니다.
```
sdk-folder/Samples/PathfindingSample/tools/cloud
```
시뮬레이션의 이름을 찾습니다.
```
aws simspaceweaver list-simulations
```
시뮬레이션을 중지하고 삭제합니다.
```
python stop-and-delete.py --simulation simulation-name
```
스크립트는 다음을 수행합니다`stop-and-delete.py`.
1. AWS CLI 명령을 호출하여 시뮬레이션을 중지합니다.
+ `aws simspaceweaver stop-simulation`
+ 자세한 내용은 [AWS CLI 명령 참조](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/simspaceweaver/stop-simulation.html)를 참조하세요 SimSpace Weaver.
1. AWS CLI 명령을 호출하여 시뮬레이션을 삭제합니다.
+ `aws simpaceweaver delete-simulation`
+ 자세한 내용은 [AWS CLI 명령 참조](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/simspaceweaver/delete-simulation.html)를 참조하세요 SimSpace Weaver.
**stop-and-delete 파라미터**
+ -h, --help
+ 이러한 파라미터를 나열합니다.
+ --시뮬레이션 시뮬레이션
+ stop-and-delete 시뮬레이션의 이름입니다.
+ --stop
+ 시뮬레이션만 중지합니다. 삭제하지 않습니다.
+ - 삭제
+ 시뮬레이션만 삭제합니다. 시뮬레이션이 `STOPPED` 또는 인 경우에만 작동합니다`FAILED`.
## 문제 해결
빠른 시작 자습서[문제 해결](getting-started_quickstart.md#getting-started_quickstart_troubleshooting)의 섹션을 참조하세요.