47 알려진 문제
이 페이지에는 Oracle AI Data Platform에서 식별된 현재 제한 사항, 버그 및 동작 불일치가 나열됩니다.
이러한 문제는 적극적으로 추적되고 있으며 향후 업데이트에서 해결될 예정입니다.
AI 데이터 플랫폼 리소스(예: 작업영역, 컴퓨트)와 관련된 이슈를 보고하는 경우 자원의 ID도 공유해야 합니다. 리소스가 나열된 페이지로 이동하여 
작업을 누르고 ID 복사를 누르면 리소스 ID를 찾을 수 있습니다.
표 47-1 알려진 문제
| 리소스 | Category | 오류 및 문제 찾기 방법 | 임시해결책 | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | AI Data Platform 인스턴스 | UPDATE | AI Data Platform 인스턴스의 태그 업데이트는 AI Data Platform에서 동일한 구획에 이미 생성된 하위 리소스에 소급 적용되지 않습니다. | 태그 업데이트는 태그 변경 후 고객 테넌시에서 새로 생성된 리소스에만 적용됩니다.
모든 리소스에서 일관성 있는 태그 값이 필요한 경우 기존 하위 리소스의 태그를 수동으로 업데이트합니다. |
| 2 | AI Data Platform 인스턴스 | UPDATE | 사용자가 이미 다른 AI Data Platform 인스턴스와 태그 지정/연결된 버킷을 사용하여 외부 테이블을 선택하거나 생성하는 경우 서비스 블록이 재사용됩니다. 원래 인스턴스에서 외부 테이블을 삭제해도 새 AI 데이터 플랫폼 인스턴스에서 동일한 버킷을 재사용할 수 없습니다. | 현재 해결 방법이 없습니다. 버킷이 선택되고 External Table이 생성되면 연관이 수정됩니다. 고객은 다른 AI 데이터 플랫폼 인스턴스로 새 외부 테이블을 생성하고 이 새 위치에 데이터를 복사해야 하는 경우 새 버킷을 프로비저닝해야 합니다. |
| 3 | AI Data Platform 인스턴스 | CREATE | 단일 버킷 위치는 동시에 외부 테이블에 대한 여러 AI 데이터 플랫폼 인스턴스에서 참조할 수 없습니다. 동일한 버킷을 재사용하려고 시도하면 검증이 실패합니다. | 현재 해결 방법이 없습니다. 각 AI 데이터 플랫폼 인스턴스에는 외부 테이블에 대한 고유 전용 버킷이 필요합니다. 고객은 새 AI 데이터 플랫폼 인스턴스에서 새 외부 테이블을 생성하려면 인스턴스당 별도의 버킷을 생성해야 합니다. |
| 4 | AI Data Platform 인스턴스 | UPDATE | 인스턴스 생성 후에는 태그 네임스페이스를 편집할 수 없습니다. | 현재 임시해결책 없음 |
| 5 | 자동 채움 | CREATE | 버킷이 이미 다른 AI Data Platform 인스턴스로 태그가 지정된 경우 자동 채우기 생성이 실패합니다. |
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| 6 | 컴퓨트 | UPDATE | 클러스터가 활성 상태인 동안에만 현재 업데이트가 가능합니다. 정지된 클러스터를 현재 업데이트할 수 없습니다. | 정지된 클러스터를 업데이트하려면 클러스터를 시작하고 업데이트하거나 해당 클러스터를 삭제한 후 변경사항으로 다시 만들 수 있습니다. |
| 7 | 작업영역 | 이동 | 작업 영역 페이지에서 한 번에 여러 항목을 선택하여 여러 항목을 이동하는 것은 현재 불가능합니다. | 사용자는 먼저 해당 항목을 선택한 다음 작업 메뉴에서 이동을 선택하여 한 번에 하나의 항목을 이동할 수 있습니다. |
| 8 | 외부 카탈로그 | 새로 고침 | 유저는 외부 카탈로그를 생성하면 백그라운드 작업을 실행하여 외부 소스에서 메타 데이터를 수집합니다. 외부 시스템의 메타 데이터가 외부 카탈로그에 반영되려면 백그라운드 작업이 오랜 시간이 걸립니다. 첫번째 작업이 진행 중인 동안 마스터 카탈로그에서 새로 고침 아이콘을 누르면 백그라운드 작업 처리에 문제가 발생합니다. | 작업이 완료될 때까지 Refresh 버튼을 누르지 않아야 합니다. 사용자는 기록 탭에서 백그라운드 작업의 진행률을 볼 수 있습니다. 작업이 완료되면 예상한 모든 객체가 외부 카탈로그에 나타나지 않으면 Refresh를 누를 수 있습니다. |
| 9 | 외부 카탈로그 | 새로 고침 | 유저는 외부 카탈로그를 생성하면 백그라운드 작업을 실행하여 외부 소스에서 메타 데이터를 수집합니다. 해당 외부 소스의 테이블에 있는 열의 이름에 "$"가 있으면 수집되지 않습니다. | 현재 임시해결책 없음 |
| 10 | 외부 카탈로그 | CREATE | 사용자는 지역 전자 지갑 파일을 사용하여 외부 카탈로그를 생성할 수 없습니다. | 인스턴스 전자 지갑을 사용하여 외부 카탈로그를 생성하거나 인스턴스 세부 정보를 제공하고 외부 카탈로그를 생성할 수 있습니다. |
| 11 | 외부 카탈로그 | LIST | 사용자는 AI 레이크하우스 소스를 사용할 때 외부 카탈로그의 동의어를 나열하거나 사용할 수 없습니다. | 현재 임시해결책 없음 |
| 12 | 데이터 입수 | CREATE | 사용자가 먼저 외부 카탈로그를 생성하지 않으면 노트북을 사용하여 Oracle Autonomous AI Lakehouse 테이블에 쓸 수 없습니다. | 일반적으로 사용자는 먼저 외부 자율운영 AI 레이크하우스 카탈로그를 생성한 다음 자율운영 AI 레이크하우스 테이블에 작성해야 합니다. |
| 13 | 외부/관리 테이블 | CREATE | 입력 데이터가 다중 라인 JSON 형식인 경우 사용자가 외부 테이블을 생성할 수 없습니다. | 현재 임시해결책 없음 |
| 14 | 데이터 공유 | 소비 | 사용자는 델타 공유 프로토콜을 사용하여 공유를 수신할 수 없습니다. | 사용자는 델타 공유 라이브러리의 load_as_spark(<<table_path>>)를 사용하여 데이터 프레임으로 공유 데이터를 로드할 수 있습니다. |
| 15 | 데이터 공유 | 소비 | 사용자는 Autonomous AI Lakehouse에서 AI Data Platform이 공유하는 데이터를 사용할 수 없습니다. | 현재 임시해결책 없음 |
| 16 | 자동 채우기 | CREATE | 대상 위치에 쉼표가 아닌 구분자가 있는 구분된 데이터 파일이 포함되어 있는 경우 자동 채우기 기능은 테이블 생성을 지원하지 않습니다. | 현재 임시해결책 없음 |
| 17 | 워크플로우 | 생성/스케줄 | 현재 일정이 잡힌 작업에는 OCI Object Storage(또는 GenAI 서비스) 직접 액세스가 지원되지 않습니다. | 워크플로우 작업에서 오브젝트 스토리지 액세스를 위한 외부 볼륨을 구성합니다. 생성형 AI 모델에 액세스할 수 있는 현재 임시해결책은 없습니다. |
| 18 | 프라이빗 네트워크에 대해 구성된 작업영역 | AWS S3 버킷 액세스 | 프라이빗 네트워크에 대해 구성된 작업영역의 경우 현재 노트북 및 워크플로우에서 AWS S3 액세스에 대해 알려진 문제가 있습니다. | 개인 네트워크에 대해 구성된 작업공간에 대한 노트북 및 워크플로우에서 AWS S3 버킷에 액세스해야 하는 경우 지원 티켓을 제출하십시오. 해당 티켓의 작업 영역 키를 지정하십시오.
AI Data Platform 팀은 영구적인 솔루션으로 작업하는 동안 테넌시에 대한 임시해결책을 마련할 것입니다. |
| 19 | 컴퓨트 | 컴퓨트 노트북 모니터 | 표시된 대로 컴퓨트 클러스터에 연결된 모든 노트북은 실제 상태에 관계없이 활성입니다. | 현재 임시해결책 없음
AI Data Platform 팀은 수정 작업을 진행하고 있습니다. 메모장에는 수정이 배포될 때 올바른 상태가 표시됩니다. |
| 20 | AI Data Platform 인스턴스 | 네트워크 소스 및 관리 복구 | 네트워크 소스 기반 액세스 제어는 현재 관리 복구 관련 작업을 다루지 않습니다. | 현재 임시해결책 없음
AI Data Platform 팀은 수정 작업을 진행하고 있습니다. 수정이 릴리스될 때까지 관리자 복구와 관련된 빈번하지 않은 작업을 수행해야 하는 경우 네트워크 소스 기반 액세스 제어를 일시적으로 사용 안함으로 설정할 수 있습니다. |
| 21 | AI Data Platform 인스턴스 | 델타 테이블 | 델타 테이블에 작은 파일이 너무 많으면 델타 테이블 쓰기 및 읽기가 OCI 오브젝트 스토리지 스로틀 오류에 도달합니다. | 현재 임시해결책 없음
AI Data Platform 팀은 압축과 관련된 자동 기능을 위해 노력하고 있습니다. 수정이 릴리스될 때까지 조정 관련 오류를 방지하려면 최적화 명령을 자주 사용하는 것이 좋습니다. |
| 22 | 컴퓨트 | 클러스터 편집 | Spark 클러스터를 편집하는 동안 구성 변경(컴퓨트 아키텍처 변경)은 현재 지원되지 않습니다. | 다른 컴퓨트 구성이 필요한 경우 새 클러스터를 생성할 수 있습니다. 구성 변경이 중요한 사용 사례를 평가하고 있습니다. 사용 사례를 설명하는 지원 요청을 제출하십시오. |
| 23 | 데이터 계보 | 계보 캡처 | 데이터 계보가 노트북 또는 워크플로우 작업에서 실행되는 Apache Spark 구조화된 스트리밍 작업에 대해 현재 생성되지 않았습니다. 결과적으로 계보 그래프에 소스 및 대상 데이터 세트 간의 관계가 표시되지 않을 수 있습니다. | 현재 임시해결책 없음 |
| 24 | AI 데이터 플랫폼 | 브라우저 지원 | AI Data Platform은 Safari 브라우저에서 지원되지 않습니다. 사용자가 Safari를 사용할 때 지원되지 않는 동작이 발생하거나 일부 콘솔 기능에 액세스할 수 없을 수 있습니다. | Google Chrome 또는 Mozilla Firefox와 같은 지원되는 브라우저를 사용합니다. |
| 25 | 컴퓨트 | 빙산 테이블 | Iceberg 지원이 사용으로 설정된 후 다시 시작되지 않은 클러스터에서는 Iceberg 기능을 사용할 수 없습니다. | Iceberg 기능을 사용하기 전에 클러스터를 다시 시작합니다. |
| 26 | 빙산 테이블 | 절차 | remove_orphan_files 프로시저는 지원되지 않습니다.
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| 27 | 빙산 테이블 | 절차 | rewrite_table_path 프로시저는 지원되지 않습니다.
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| 28 | 빙산 테이블 | 절차 | 스냅샷 프로시저의 위치 인수는 지원되지 않습니다. | |
| 29 | 빙산 테이블 | 조회 | Iceberg 테이블이 기본 카탈로그 및 스키마에 있는 경우 snapshots, history, metadata_log_entries, manifests, files, all_data_files, partitions 및 refs 메타데이터 테이블에 대한 질의에는 정규화된 네 부분 이름이 필요합니다. 예를 들어, SELECT * FROM default.<table_name>.snapshots는 지원되지 않습니다.
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세 부분으로 구성된 전체 이름 <catalog>.<schema>.<table>.<metadata_table>를 사용합니다. 예: SELECT * FROM default.default.<table_name>.snapshots.
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| 30 | 빙산 테이블 | 마이그레이션 | migrate 프로시저의 drop_backup 인수는 지원되지 않습니다.
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drop_backup 인수를 지정하지 않고 migrate 프로시저를 실행합니다.
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| 31 | 빙산 테이블 | 마이그레이션 | AI 데이터 플랫폼은 겹치는 테이블 저장 위치를 허용하지 않으므로 외부 테이블을 Iceberg로 마이그레이션하는 것은 지원되지 않습니다. | 현재 해결 방법이 없습니다. |
| 32 | 빙산 테이블 | 마이그레이션 | 기존 Iceberg 테이블 이름 바꾸기는 지원되지 않습니다. | 클러스터를 재시작하고 필요한 이름으로 테이블을 재생성합니다. |