Cloud Object Storage 에서 스토리지 공간 관리 | IBM Cloud Pak for Data as a Service

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Cloud Object Storage 에서 스토리지 공간 관리

마지막 업데이트 날짜: 2024년 11월 28일

Cloud Object Storage 에서 스토리지 공간 관리

IBM Cloud의 Cloud Object Storage 서비스 인스턴스 페이지에서 작업공간에 대한 스토리지 버킷을 모니터하고 관리할 수 있습니다.

Cloud Object Storage 는 각 프로젝트, 배치 영역 및 카탈로그 작업공간에 대한 스토리지 버킷을 제공합니다. Cloud Object Storage 버킷은 작업공간을 작성할 때 자동으로 작성됩니다. 작업공간에서 명시적으로 추가하거나 작성하는 자산의 파일은 버킷에 저장됩니다. 또한 다양한 도구가 자동으로 시스템 파일 (예: 로그) 을 작업공간 버킷에 저장합니다. 표준 플랜의 무료 티어에 대한 양을 초과하는 스토리지에 대해 매월 비용이 청구됩니다. Cloud Object Storage 요금제에 대한 자세한 내용은 IBM Cloud Object Storage 서비스 요금제를 참조하세요.

필수 권한

IBM Cloud에서 Cloud Object Storage 를 보거나 관리하려면 IBM Cloud 계정에서 다음 역할 중 하나가 있어야 합니다.

IBM Cloud 계정의 소유자 또는 관리자 역할입니다.

IBM Cloud Object Storage 서비스에 대한 관리자 또는 작성자 IAM 역할입니다.

작업공간의 Cloud Object Storage 인스턴스 및 버킷 식별

작업공간의 협업자인 경우 Cloud Object Storage 인스턴스 및 해당 작업공간의 스토리지 버킷을 식별할 수 있습니다.

프로젝트 또는 배치 영역의 경우 버킷 정보는 관리 페이지의 스토리지 섹션에 있습니다. 버킷 이름을 클릭하면 IBM Cloud 로 이동하여 프로젝트 또는 배치 영역과 연관된 Cloud Object Storage 인스턴스에 대한 버킷 목록이 표시됩니다. Cloud Object Storage 서비스 인스턴스 이름이 페이지 맨 위에 표시됩니다.

프로젝트 또는 배치 영역의 경우 Cloud Object Storage 인스턴스 이름 및 버킷 정보는 스토리지 섹션의 관리 페이지에 있습니다.

카탈로그의 경우 버킷 정보는 설정 페이지의 Cloud Object Storage 섹션에 있습니다.

IBM Cloud 에서 Cloud Object Storage 관리

IBM Cloud 대시보드의 리소스 목록 > 스토리지 페이지에서 Cloud Object Storage 를 관리할 수 있습니다. 예를 들면, 자산을 업로드하고 다운로드하고, 버킷을 관리하고, Cloud Object Storage 인스턴스를 위한 인증 정보와 기타 보안 설정을 구성할 수 있습니다.

Cloud Pak for Data as a Service의 Cloud Object Storage 인스턴스를 관리하려면 탐색 메뉴에서 서비스 > 서비스 인스턴스 를 선택한 후 Cloud Object Storage 서비스 인스턴스의 이름을 클릭하십시오. 인스턴스 페이지가 IBM Cloud에서 열립니다. 버킷 이름을 클릭하여 해당 파일을 보거나 파일을 다운로드하거나 기타 태스크를 수행할 수 있습니다.

오브젝트 스토리지 인스턴스를 관리하는 방법을 보려면 이 비디오를 보십시오.

이 비디오는 이 문서의 개념 및 태스크를 학습하기 위한 시각적 방법을 제공합니다.

자막

비디오와 자막 동기화

동영상 대본
시간	대본
00:00	이 비디오는 IBM Cloud Object Storage 인스턴스를 관리하는 방법을 보여줍니다.
00:06	프로젝트를 생성하면 IBM Cloud Object Storage 인스턴스가 프로젝트와 연결됩니다.
00:15	관리 탭에서 연관된 오브젝트 스토리지 인스턴스를 보고 IBM Cloud에서 이를 관리하는 옵션이 있습니다.
00:24	IBM Cloud Object Storage는 버킷을 사용하여 데이터를 구성합니다.
00:30	이 인스턴스에는 "jupyter Notebook" 프로젝트가 작성될 때 작성된 "jupyter노트북" 접두어가 있는 버킷이 포함되어 있다는 것을 알 수 있습니다.
00:41	해당 버킷을 열면 해당 프로젝트에 추가한 모든 파일이 표시됩니다.
00:47	여기에서 오브젝트를 다운로드하거나 버킷에서 이를 삭제할 수 있습니다.
00:53	또한 오브젝트 SQL URL을 보고 애플리케이션에서 해당 오브젝트에 액세스할 수 있습니다.
01:00	여기서 버킷에 오브젝트를 추가할 수 있습니다.
01:03	파일을 선택하여 스토리지에 업로드할 때까지 기다리십시오.
01:10	그런 다음 프로젝트의 파일 슬라이드 아웃 패널에서 해당 파일을 사용할 수 있습니다.
01:16	버킷을 작성하십시오.
01:20	사전 정의된 설정을 기반으로 표준 또는 아카이브 버킷을 작성하거나 사용자 정의 버킷을 작성할 수 있습니다.
01:28	IBM Cloud Object Storage 시스템에서 고유해야 하는 버킷 이름을 제공하십시오.
01:35	복원성을 선택하십시오.
01:38	교차 지역은 더 높은 가용성과 내구성을 제공하며 지역은 더 높은 성능을 제공합니다.
01:45	단일 사이트 옵션은 단일 사이트 내의 디바이스 간에만 데이터를 분배합니다.
01:52	그런 다음 워크로드 근접성을 기반으로 위치를 선택하십시오.
01:57	그런 다음 액세스 빈도에 따라 데이터를 저장하는 비용을 정의하는 스토리지 클래스를 선택하십시오.
02:05	스마트 티어는 스토리지에 대한 자동 비용 최적화를 제공합니다.
02:11	표준은 빈번한 액세스를 나타냅니다.
02:14	볼트는 덜 빈번하게 액세스하기 위한 것입니다.
02:18	그리고 콜드 볼트는 드물게 액세스하기 위한 것입니다.
02:21	규칙, 키 및 서비스를 추가하기 위한 다른 선택적 설정이 있습니다.
02:27	이러한 옵션에 대한 자세한 내용은 문서를 참조하십시오.
02:32	준비가 되면 버킷을 작성합니다.
02:35	여기서 파일을 해당 버킷에 추가할 수 있습니다.
02:40	액세스 정책 패널에서 IAM 정책(ID 및 액세스 관리)을 사용하여 버킷에 대한 액세스를 관리할 수 있습니다.
02:50	구성 패널에서 Key Protect 암호화 키 및 버킷 인스턴스 CRN 및 엔드포인트에 대한 정보를 찾아 애플리케이션의 버킷에 있는 데이터에 액세스할 수 있습니다.
03:01	엔드포인트 패널에서도 동일한 정보 중 일부를 찾을 수 있습니다.
03:06	서비스 신임 정보 패널에서, 애플리케이션에서 인스턴스로 인증할 API와 액세스 키를 찾을 수 있습니다.
03:15	또한 오브젝트 스토리지를 클라우드 파운드리 애플리케이션에 연결하고 사용 세부사항을 확인하며 계획 세부사항을 볼 수 있습니다.
03:26	Cloud Pak for Data as a Service 문서에서 더 많은 동영상을 보십시오.

IBM Cloud 에서 버킷에 파일 추가

IBM Cloud에서 Cloud Object Storage 버킷으로 작업하여 버킷에 파일을 추가할 수 있습니다. 그러나 이러한 파일은 자산으로 변환할 때까지 프로젝트 자산이 아닙니다. 프로젝트 스토리지의 파일을 자산으로 변환을 참조하십시오.

버킷에서 파일 삭제

Cloud Object Storage 자원 관리를 위한 권장 사례는 Cloud Pak for Data as a Service의 작업공간에서 더 이상 필요하지 않은 자산을 삭제하는 것입니다. 작업공간에서 자산을 삭제하면 연관된 모든 사용자 작성 및 시스템 생성 파일이 스토리지 버킷에서 자동으로 삭제됩니다. 예를 들어, AutoAI 실험을 삭제하면 각 모델 후보 파이프라인의 2진 파일, 자동 생성 노트북 및 메타데이터 파일이 Cloud Object Storage 버킷에서 제거됩니다.

중요:

여유 공간을 확보하기 위해 IBM Cloud 의 Cloud Object Storage 버킷에서 항목을 삭제하는 데 대한 지원을 받으려면 IBM 지원 센터에 문의하십시오. 작업공간에서 항목을 삭제하는 대신 Cloud Object Storage 버킷에서 항목을 삭제하면 프로젝트, 카탈로그 또는 공간의 무결성에 부정적인 영향을 주어 작동하지 않게 될 수 있습니다.

UI의 작업공간 내에서 또는 명령행에서 자산을 삭제할 수 있습니다. 예를 들어, watsonx.ai 런타임 REST API 또는 The ibm-watson-machine-learning Python 라이브러리를 사용하여 AutoAI 자산 및 모든 지원 파일을 삭제할 수 있습니다.

API를 사용하여 AutoAI 자산을 삭제하려면 {id} 를 자산 ID로 바꾼 후 다음 명령을 실행하십시오.

DELETE /ml/api/v4/trainings/{id}?hard_delete=true

ibm-watson-machine-learning Python SDK를 사용하여 AutoAI 자산을 삭제하려면 {id} 를 자산 ID로 대체한 후 다음 명령을 실행하십시오.

client.trainings.cancel(training_uid={id}, hard_delete=True)

자세한 정보

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