ML Jobs에 대한 액세스 제어 요구 사항¶
Snowflake ML Jobs를 사용하려면 사용자는 자신의 역할에 할당된 특정 액세스 권한이 필요합니다. 이 페이지에서는 새 환경을 설정하고 기존 환경을 사용하는 데 필요한 요구 사항을 간략하게 설명합니다.
새 환경 설정하기¶
ML Jobs에 대한 새 환경을 만들려면 다음 권한이 필요합니다.
계정에 대한 CREATE COMPUTE POOL 권한: 새 컴퓨팅 풀을 만드는 데 필요합니다. 또는 기존 컴퓨팅 풀을 사용할 수도 있습니다.
데이터베이스에 대한 CREATE SCHEMA 권한(선택 사항): ML Jobs 및 리소스를 조직하기 위한 새 스키마를 만들려는 경우 필요합니다. 오래된 작업과 페이로드 스테이지를 쉽게 정리하려면 이 방법을 권장합니다.
기존 환경 사용하기¶
기존 환경에서 ML Jobs를 실행하려는 사용자의 경우 다음 권한이 필요합니다.
기본 액세스
ML Jobs가 실행되는 데이터베이스에 대한 USAGE 권한
ML Jobs가 실행되는 스키마에 대한 USAGE 권한
ML Jobs를 만들고 관리하기 위한 스키마에 대한 CREATE SERVICE 권한
ML 워크로드에 사용할 수 있도록 허용하기 위한 컴퓨팅 풀에 대한 USAGE 권한
실행할 ML Job 페이로드를 업로드하기 위한 스테이지에 대한 USAGE 권한
참고
기존 스테이지가 없는 경우 ML Job은 지정된 stage_name 을 사용하여 사용자를 대신하여 스테이지를 생성합니다. 이를 위해서는 스키마에 대한 CREATE STAGE 권한이 필요합니다.
추가 요구 사항¶
데이터 액세스 권한: 사용자는 ML 워크로드가 액세스할 데이터 테이블, 웨어하우스 또는 기타 리소스에 대한 적절한 권한이 필요합니다