작업 공간의 노트북 제한 사항¶

노트북 서비스 및 런타임¶

노트북 서비스에는 200개의 활성 서비스 계정 제한이 적용됩니다.
다른 작업 공간에 있는 노트북은 서비스를 공유할 수 없습니다.
동일한 작업 공간에 있는 노트북은 기본적으로 공유 서비스에 연결됩니다.
사용자는 작업 공간 내에서 여러 서비스를 생성하고 필요에 따라 노트북을 다른 서비스에 할당할 수 있습니다.
노트북 서비스는 컨테이너 서비스 유지 관리를 위해 주말 동안 다시 시작될 수 있습니다. 다시 시작한 후 노트북을 다시 실행하고 모든 패키지를 다시 설치하여 변수와 패키지를 복원해야 합니다.
Package installation and listing behavior differs between uv and standard pip. Snowflake supports installing packages using uv pip install, and uv pip freeze lists only packages installed using uv pip install. pip freeze lists all packages available in the environment, including packages in the base image, packages installed with standard pip install, and packages installed with uv pip install.
외부 스테이지와의 통신은 지원되지 않습니다.

작업 공간에서 노트북 사용하기¶

노트북 파일, 폴더 또는 작업 공간의 이름을 바꾸면 서비스 연결 해제, 노트북의 출력 캐시 지우기 또는 참조된 파일 업데이트 지연 등 예기치 않은 동작이 발생할 수 있습니다.
연결이 해제된 경우 노트북을 다시 연결해 보세요. 작업 공간의 이름을 바꾼 경우 새 서비스를 생성하고 사용합니다.
개인 작업 공간을 사용하기 위해 더 이상 보조 역할이 필요하지 않습니다.
- 보조 역할이 ALL로 설정되지 않은 경우 사용자는 컴퓨팅 풀 및 EAIs에 대한 OWNERSHIP 또는 USAGE 권한이 있는 역할을 선택하여 서비스를 생성해야 합니다. SQL 파일 및 Git 통합과 같은 기타 개인 작업 공간 기능은 계속 사용할 수 있습니다.
- 계정 세션 정책이 보조 역할의 사용을 차단하는 경우 노트북은 개인 작업 공간에서 실행할 수 없습니다.

노트북 편집 및 실행하기¶

노트북에서 가져온 Python 파일 업데이트(.py)는 활성 노트북 서비스에서 자동으로 감지되지 않습니다. 변경 사항을 적용하려면 파일 업데이트가 자동으로 감지되도록 초기 가져오기 전에 노트북 커널을 다시 시작하거나 :code:`%autoreload`를 사용합니다.
각 셀의 출력 제한은 1MB입니다.
iPywidget은 아직 지원되지 않습니다.
마크다운 셀에 이미지를 삽입하거나 URLs를 통해 원격 이미지를 사용하는 기능은 아직 지원되지 않습니다.

노트북에 이미지를 삽입하려면 이미지를 작업 공간에 업로드하고 Python 셀을 사용하여 표시합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
```
from IPython.display import Image, display
display(Image(filename="path/to/example_image.png"))
```
Copy
더 깔끔하게 표시하려면 코드 셀을 축소하여 이미지 결과만 표시할 수 있습니다.
셀 출력은 .ipynb 파일에 저장되지 않으며, 내보낼 수 없습니다.
SQL 셀은 :doc:`EXECUTE NOTEBOOK PROJECT</sql-reference/sql/execute-notebook-project>`를 실행할 수 없습니다(비대화형 실행). 노트북을 연결하려면 동일한 Python 프로세스에서 다른 노트북을 실행하는 :code:`%run`과 같은 Jupyter 매직을 사용합니다.

현재, :code:`%run`에 의해 호출된 노트북은 순수 Python 프로세스만 지원할 수 있습니다.
대화형 데이터 그리드는 작업 공간의 노트북에서 렌더링되지 않습니다.
셀 참조는 지원되지 않습니다.
SQL 셀은 :code:`%%sql`로 시작하는 Python 셀로 변환될 수 있습니다.
큐 대기 셀은 :ui:`Run all`이 노트북의 모든 셀을 순차적으로 실행하는 경우를 제외하고 지원되지 않습니다.

Using legacy Snowflake Notebooks in Workspaces¶

If you have a legacy Snowflake notebook and would like to use it in Workspaces, you must first export the .ipynb file and any supporting files, then upload them to your workspace.

참고

Not all legacy notebook files will run successfully and may require updates to align with the new environment. The table below outlines the updates available in Notebooks in Workspaces. More dedicated upgrade support will be available soon.

리전	Legacy notebooks	새 노트북
컴퓨팅	사용자는 Warehouse Runtime과 Container Runtime 중에서 선택해야 합니다.	Container Runtime만 사용하여 사용자 경험을 간소화했습니다. 완전 관리형 CPU/GPU 인프라. 보다 효율적인 컴퓨팅 활용(여러 노트북을 동일한 서비스/노드에 연결할 수 있음). SQL 및 Snowpark 코드는 유연성과 비용 성능을 위해 웨어하우스로 계속 푸시다운됩니다.
파일 시스템/IDE환경	부분적으로 지원됩니다.	다음을 포함한 전체 IDE 환경: 하위 폴더를 지원하는 파일 탐색기. 분할 창. 터미널 등 Git 동기화 작업 공간을 사용하면 사용자가 푸시/풀링, 차이점 보기, 분기 전환을 수행할 수 있습니다. 공유 작업 공간은 버전 기록 및 간단한 게시 흐름을 사용하여 팀 협업을 지원합니다.
패키지 관리	Anaconda 채널을 통해 설치된 패키지. 각 노트북에 대해 수동으로 구성해야 하는 EAIs. 스테이지에서 패키지 설치가 지원됩니다.	보다 유연한 패키지 관리 옵션: 작업 공간에 직접 업로드하거나 스테이지/Git 리포지토리의 파일에서 가져옵니다. 외부 소스에서 EAIs를 설치하기 위한 더 간단한 설정. Anaconda 채널은 더 이상 지원되지 않습니다.
Streamlit 지원	지원됨.	지원 안 됨. 시각화를 위해 `matplotlib`, `seaborn`, `plotly`, `altair` 등의 라이브러리를 사용합니다.
Jupyter 호환성	일부 Jupyter 매직이 지원됩니다.	완전히 지원됩니다. `%run`, `%time`, `%autoreload` 등의 Jupyter 매직을 사용합니다.

특정 기능의 가용성 타임라인에 대해 궁금한 점이 있으면 계정 담당자에게 노트북 제품 팀에 문의해 달라고 요청하세요.