Kostenoptimierung ist eine der Säulen der AWS Well-Architated-Framework, und es handelt sich um einen kontinuierlichen Prozess der Verfeinerung und Verbesserung über den gesamten Lebenszyklus eines Workloads. Es ermöglicht den Aufbau und Betrieb kostenbewusster Systeme, die Kosten minimieren, die Kapitalrendite maximieren und Geschäftsergebnisse erzielen.
Amazon Sage Maker ist ein vollständig verwalteter Dienst für maschinelles Lernen (ML), der eine Vielzahl von Optionen und Funktionen zur Kostenoptimierung bietet, wie z. B. verwaltetes Spot-Training, Endpunkte mit mehreren Modellen, AWS-Inferenz, ML-Sparpläne und viele andere, die dazu beitragen, die Gesamtbetriebskosten (TCO) von ML-Workloads im Vergleich zu anderen cloudbasierten Optionen, wie z. B. selbstverwalteten, zu senken Amazon Elastic Compute-Cloud (Amazon EC2) und AWS-verwaltet Amazon Elastic Kubernetes-Service (Amazon EKS).
AWS ist bestrebt, Ihnen durch das Angebot umfassender Service- und Preisoptionen dabei zu helfen, die größtmöglichen Einsparungen zu erzielen. Wir bieten Tools für ein flexibles Kostenmanagement und eine verbesserte Transparenz der detaillierten Kosten und Nutzung Ihrer Workloads.
Im Jahr 2021 haben wir gestartet Proaktive AWS-Support-Services als Teil der AWS Enterprise-Support planen. Seit der Einführung haben wir Hunderten von Kunden dabei geholfen, ihre Arbeitslasten zu optimieren, Leitplanken festzulegen und die Transparenz der Kosten und Nutzung ihrer ML-Arbeitslasten zu verbessern.
In diesem Beitrag teilen wir die gewonnenen Erkenntnisse und führen Sie durch die verschiedenen Möglichkeiten, Ihre SageMaker-Nutzung zu analysieren und Möglichkeiten zur Kostenoptimierung zu identifizieren.
Analysieren Sie die SageMaker-Kosten mit AWS Cost Explorer
AWS-Kosten-Explorer bietet vorkonfigurierte Ansichten, die Informationen zu Ihren Kostentrends anzeigen und Ihnen einen Vorsprung beim Verständnis Ihres Kostenverlaufs und Ihrer Kostentrends verschaffen. Sie können nach Werten wie AWS-Service, Nutzungstyp, Kostenzuordnungs-Tags, EC2-Instanztyp usw. filtern und gruppieren. und vieles mehr. Wenn Sie die konsolidierte Abrechnung verwenden, können Sie auch nach verknüpftem Konto filtern. Darüber hinaus können Sie Zeitintervalle und Granularität festlegen sowie zukünftige Kosten auf der Grundlage Ihrer historischen Kosten- und Nutzungsdaten prognostizieren.
Beginnen wir mit der Verwendung von Cost Explorer, um Möglichkeiten zur Kostenoptimierung in SageMaker zu identifizieren.
- Wählen Sie in der Cost Explorer-Konsole die Option aus SageMaker für Service und wählen Sie Filter anwenden.
- Sie können das gewünschte Zeitintervall und die Granularität sowie die festlegen Gruppiere nach Parameters.
- Sie können die Diagrammdaten im Balken-, Linien- oder Stapeldiagrammformat anzeigen.
- Nachdem Sie mit Filtern und Gruppierungen Ihre gewünschten Ergebnisse erzielt haben, können Sie Ihre Ergebnisse entweder herunterladen, indem Sie wählen Als CSV-Datei herunterladen oder speichern Sie den Bericht, indem Sie wählen In Berichtsbibliothek speichern.
Der folgende Screenshot zeigt die SageMaker-Kosten pro Monat für den ausgewählten Zeitraum, gruppiert nach Region.
Allgemeine Hinweise zur Verwendung von Cost Explorer finden Sie unter Das neue Erscheinungsbild und die häufigen Anwendungsfälle von AWS Cost Explorer.
Optional können Sie aktivieren AWS-Kosten- und Nutzungsberichte (AWS CUR), um Einblicke in die Kosten- und Nutzungsdaten Ihrer Konten zu erhalten. Der Bericht enthält stündliche AWS-Verbrauchsdetails. Es ist darin gespeichert Amazon Simple Storage-Service (Amazon S3) im Zahlerkonto, das die Daten aller verknüpften Konten konsolidiert. Sie können den Bericht abfragen, um Trends in Ihrer Nutzung zu analysieren und geeignete Maßnahmen zur Kostenoptimierung zu ergreifen. Amazonas Athena ist ein serverloser Abfragedienst, mit dem Sie die Daten aus Ihrem Bericht in Amazon S3 mithilfe von Standard-SQL analysieren können. Weitere Informationen und Beispielabfragen finden Sie im AWS CUR-Abfragebibliothek.
Der folgende Code ist ein Beispiel für eine AWS CUR-Abfrage, um die SageMaker-Kosten für die letzten drei Nutzungsmonate zu erhalten:
Sie können auch AWS CUR-Daten einspeisen Amazon QuickSight, wo Sie es für Berichts- oder Visualisierungszwecke nach Belieben aufteilen können. Anweisungen zum Erfassen von CUR-Daten in QuickSight finden Sie unter Wie kann ich den AWS Cost and Usage Report (CUR) in Amazon QuickSight aufnehmen und visualisieren.
Analysieren Sie die Kosten für SageMaker-Nutzungstypen
Ihre monatlichen SageMaker-Kosten ergeben sich aus verschiedenen SageMaker-Nutzungsarten, wie unter anderem Notebook-Instanzen, Hosting, Schulung und Verarbeitung. Auswählen des SageMaker-Dienstfilters und Gruppieren nach Nutzungsart Die Dimension im Cost Explorer gibt Ihnen einen allgemeinen Überblick über die Kostenverteilung basierend auf dem SageMaker-Nutzungstyp. Die Nutzungsart wird im Format angezeigt
Der folgende Screenshot zeigt die Kostenverteilung gruppiert nach SageMaker-Nutzungstypen, wenn ein Konto die Nutzung auf Notebooks und gemeldet hat Amazon SageMaker-Studio KernelGateway-Apps.
Allgemeine Best Practices zur Optimierung der SageMaker-Kosten
In diesem Abschnitt geben wir allgemeine Empfehlungen zur Kosteneinsparung bei der Verwendung von SageMaker.
Tagging
A Etikett ist eine Bezeichnung, die Sie einer AWS-Ressource zuweisen. Du kannst Verwenden Sie Tags, um Ihre Ressourcen zu organisieren nach Benutzern, Abteilungen oder Kostenstellen und verfolgen Sie Ihre Kosten detailliert. Kostenzuordnungs-Tags können zur Kategorisierung von Kosten verwendet werden Kosten-Explorer or Kosten- und Nutzungsberichte. Tipps und Best Practices zur Kostenzuteilung für Ihre SageMaker-Umgebung und Workloads finden Sie unter Richten Sie mithilfe von Ressourcen-Tagging in Amazon SageMaker eine Kostenzuordnung auf Unternehmensebene für ML-Umgebungen und Workloads ein
AWS-Budgets
AWS-Budgets gibt Ihnen Einblick in Ihre ML-Kosten auf AWS und hilft Ihnen, Ihre SageMaker-Kosten zu verfolgen, einschließlich Entwicklung, Schulung und Hosting. Sie können damit benutzerdefinierte Budgets festlegen, um Ihre Kosten und Nutzung von den einfachsten bis zu den komplexesten Anwendungsfällen zu verfolgen. AWS Budgets unterstützt auch E-Mail oder Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS)-Benachrichtigung, wenn die tatsächlichen oder prognostizierten Kosten und Nutzung Ihren Budgetschwellenwert überschreiten oder wenn die tatsächliche Nutzung oder Abdeckung Ihrer Sparpläne unter Ihren gewünschten Schwellenwert fällt.
AWS Budgets ist auch in Cost Explorer integriert, sodass Sie Ihre Kosten- und Nutzungsfaktoren einfach anzeigen und analysieren können. AWS-Chatbot, sodass Sie AWS-Budgetbenachrichtigungen in Ihrem angegebenen Slack-Kanal oder Amazon Chime-Raum erhalten können, und AWS-Servicekatalog, damit Sie die Kosten Ihrer genehmigten AWS-Portfolios und -Produkte verfolgen können. Sie können auch Benachrichtigungen einrichten und eine Benachrichtigung erhalten, wenn Ihre Kosten oder Nutzung Ihren budgetierten Betrag übersteigt (oder voraussichtlich übersteigen wird). Nachdem Sie Ihr Budget erstellt haben, können Sie den Fortschritt in der AWS Budgets-Konsole verfolgen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten Sie Ihre Kosten mit AWS Budgets.
AWS-Abrechnungskonsole
Das AWS-Abrechnungskonsole ermöglicht es Ihnen, Ihre AWS-Ausgaben einfach zu verstehen, Rechnungen anzuzeigen und zu bezahlen, Rechnungspräferenzen und Steuereinstellungen zu verwalten und auf zusätzliche Cloud-Finanzverwaltungsdienste zuzugreifen. Sie können schnell beurteilen, ob Ihre monatlichen Ausgaben mit früheren Zeiträumen, Prognosen oder Budgets übereinstimmen, und zeitnah Nachforschungen anstellen und Korrekturmaßnahmen ergreifen. Sie können die Dashboard-Seite der AWS Billing-Konsole verwenden, um einen allgemeinen Überblick über Ihre AWS-Ausgaben zu erhalten. Sie können damit auch Ihren Service oder Ihre Region mit den höchsten Kosten identifizieren und Trends bei Ihren Ausgaben in den letzten Monaten anzeigen sowie verschiedene Aufschlüsselungen Ihrer AWS-Nutzung anzeigen.
Das AWS-Zusammenfassung Der Abschnitt der Seite bietet einen Überblick über Ihre AWS-Kosten für alle Konten, Regionen, Dienstanbieter und Dienste sowie andere KPIs. Es bietet auch einen Vergleich mit Ihren prognostizierten Gesamtkosten für den aktuellen Monat. Der Höchste Kosten Der Abschnitt zeigt Ihren Top-Service, Ihr Top-Konto oder Ihre Top-Region nach geschätzten MTD-Ausgaben (Monat bis heute). Der Kostentrend nach den fünf wichtigsten Diensten Der Abschnitt zeigt den Kostentrend für Ihre fünf wichtigsten Dienste für die letzten drei bis sechs abgeschlossenen Abrechnungszeiträume.
Planung und Prognose
Prognosen sind ein wesentlicher Bestandteil, um den Überblick über Ihre Cloud-Kosten und -Nutzung zu behalten, und werden umso wichtiger, je größer Ihr Unternehmen ist.
AWS bietet mehrere Optionen, die Ihnen bei der Prognose Ihrer Kosten helfen. Der Prognosefunktion Mit dem Cost Explorer haben Sie die Möglichkeit, benutzerdefinierte Nutzungsprognosen zu erstellen, um einen Überblick über Ihre erwarteten zukünftigen Kosten zu erhalten. Der integrierte ML-gestützte Prognose Mit QuickSight können Sie Ihre wichtigsten Geschäftskennzahlen einfach per Mausklick prognostizieren. Es bietet eine unkomplizierte Möglichkeit, mithilfe von ML Vorhersagen zu beliebigen Zeitreihendaten zu treffen, und zwar mit minimaler Einrichtungszeit und ohne ML-Erfahrung.
Sie können auch Amazon-Prognose, ein vollständig verwalteter Dienst, der ML verwendet, um hochpräzise Prognosen zu liefern und Prognosen für bestimmte AWS-Dienste mit von AWS CUR gesammelten Daten zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Prognose der AWS-Ausgaben mithilfe der AWS-Kosten- und Nutzungsberichte, AWS Glue DataBrew und Amazon Forecast.
Weitere Informationen zu Kostenprognoseoptionen finden Sie unter Nutzen Sie die richtigen Tools für Ihre Cloud-Kostenprognose.
Richtige Dimensionierung der Instanz
Sie können die SageMaker-Kosten optimieren und nur für das bezahlen, was Sie wirklich benötigen, indem Sie die richtigen Ressourcen auswählen. Sie sollten die SageMaker-Recheninstanzen vor dem Kauf eines Sparplans richtig dimensionieren, um eine angemessene Verpflichtung einzugehen und maximale Kosteneinsparungen zu erzielen. SageMaker bietet derzeit an ML-Recheninstanzen auf den verschiedenen Instanzfamilien. Maschinelles Lernen ist ein iterativer Prozess mit unterschiedlichen Rechenanforderungen für verschiedene Phasen des ML-Lebenszyklus, von der Datenvorverarbeitung über das Modelltraining bis hin zum Modellhosting. Die Identifizierung des richtigen Typs von Recheninstanzen ist eine Herausforderung und kann zu einer Überbereitstellung von Ressourcen und damit zu höheren Kosten führen. Die modulare Architektur von SageMaker ermöglicht es Ihnen, die Skalierbarkeit, Leistung und Preisgestaltung Ihrer ML-Workloads basierend auf der Phase des ML-Lebenszyklus zu optimieren. Weitere Einzelheiten finden Sie im Rechenressourcen mit der richtigen Größe für Amazon SageMaker-Notebooks, Verarbeitung von Jobs, Schulung und Bereitstellung Abschnitt des Beitrags Sorgen Sie für effiziente Rechenressourcen auf Amazon SageMaker.
Amazon SageMaker-Sparpläne
Amazon SageMaker Savings Plans ist ein flexibles Preismodell für SageMaker. Es bietet ermäßigte Tarife im Gegenzug für die Verpflichtung zu einer gleichbleibenden Nutzungsmenge (gemessen in $/Stunde) für eine Laufzeit von 1 oder 3 Jahren. Sparpläne bieten durch ihr nutzungsbasiertes Modell Flexibilität und helfen Ihnen, Ihre Kosten um bis zu 64 % zu senken. Diese Tarife gelten automatisch für berechtigte SageMaker ML-Instanznutzungen, einschließlich Studio-Notebooks, SageMaker-Notebook-Instanzen, SageMaker Processing, SageMaker Data Wrangler, SageMaker-Schulung, SageMaker-Echtzeitinferenz und SageMaker-Stapeltransformation, unabhängig von Instanzfamilie, Größe oder Region. Dies macht es Ihnen leicht, die Einsparungen zu maximieren, unabhängig davon, wie sich Ihre Anwendungsfälle und Ihr Verbrauch im Laufe der Zeit entwickeln, und Sie können bis zu 64 % im Vergleich zum On-Demand-Preis sparen.
Sie könnten beispielsweise mit kleinen Instanzen beginnen, um mit verschiedenen Algorithmen an einem Bruchteil Ihres Datensatzes zu experimentieren. Anschließend könnten Sie zu größeren Instanzen wechseln, um Daten vorzubereiten und im großen Maßstab anhand Ihres gesamten Datensatzes zu trainieren. Schließlich könnten Sie Ihre Modelle in mehreren Regionen bereitstellen, um Ihren Benutzern Vorhersagen mit geringer Latenz bereitzustellen. Alle Änderungen der Instanzgröße und Bereitstellungen in neuen Regionen würden durch denselben Sparplan abgedeckt, ohne dass Ihrerseits Verwaltungsaufwand erforderlich wäre.
Für jede Art von SageMaker-Nutzung, die für SageMaker-Sparpläne in Frage kommt, gibt es eine Tarif für Sparpläne und einen On-Demand-Tarif. Wenn Sie sich für die SageMaker-Sparpläne anmelden, wird Ihnen der Sparplansatz für Ihre Nutzung bis zu Ihrer Verpflichtung berechnet. Jede über die Verpflichtung hinausgehende Nutzung wird zu On-Demand-Tarifen berechnet. Die AWS Cost Management-Konsole bietet Ihnen Folgendes: Empfehlungen die es einfach machen, die richtige Verpflichtungsstufe für einen Sparplan zu finden. Diese Empfehlungen basieren auf Folgendem:
- Ihre SageMaker-Nutzung in den letzten 7, 30 oder 60 Tagen. Sie sollten den Zeitraum auswählen, der Ihre zukünftige Nutzung am besten widerspiegelt.
- Die Laufzeit Ihres Plans: 1 Jahr oder 3 Jahre.
- Ihre Zahlungsoption: Keine Vorauszahlung, Teilweise Vorauszahlung (50 % oder mehr) oder Komplette Vorauszahlung. Einige Kunden bevorzugen (oder müssen) diese letzte Option, weil sie dadurch einen klaren und vorhersehbaren Überblick über ihre SageMaker-Rechnung erhalten.
Die Empfehlungen basieren auf Ihrer historischen Nutzung im ausgewählten Lookback-Zeitraum und stellen keine Prognose Ihrer Nutzung dar. Wählen Sie unbedingt einen Lookback-Zeitraum aus, der Ihre zukünftige Nutzung widerspiegelt. Ein 3-Jahres-Plan bietet den höchsten Abzinsungssatz; Ebenso bietet die Zahlungsoption „Alle Vorauszahlungen“ den höchsten Rabattsatz im Vergleich zu den Zahlungsoptionen „Keine Vorauszahlung“ oder „Teilweise Vorauszahlung“. Arbeitslasten und Nutzung ändern sich typischerweise im Laufe der Zeit und ein konsistentes, stabiles Nutzungsmuster macht einen guten Kandidaten für einen Sparplan aus. Wenn Sie viele kurzlebige oder einmalige Arbeitslasten haben, kann es schwierig sein, die richtige Zusage für die Rechennutzung (gemessen pro Stunde) auszuwählen. Es wird empfohlen, im Laufe der Zeit immer wieder kleine Beträge an Sparplan-Verpflichtungen zu erwerben. Dadurch wird sichergestellt, dass Sie ein hohes Maß an Versicherungsschutz aufrechterhalten, um Ihre Rabatte zu maximieren, und dass Ihre Pläne jederzeit eng an Ihre Arbeitsbelastung und Ihre Organisationsanforderungen angepasst sind.
Informationen zu den Empfehlungen zum Sparplan finden Sie unter Reduzieren Sie Ihre Kosten für maschinelles Lernen mit Instanzpreissenkungen und Sparplänen für Amazon SageMaker.
Auslastungsbericht
Für aktive Sparpläne: Nutzungsberichte sind in der Savings Plans-Konsole verfügbar, um den Prozentsatz der tatsächlich genutzten Verpflichtung anzuzeigen. Sie können Ihren Savings Plans-Nutzungsbericht verwenden, um visuell zu verstehen, wie viel von Ihrem Savings Plans-Engagement Sie im konfigurierten Zeitraum nutzen und wie hoch Ihre Ersparnisse im Vergleich zu On-Demand-Preisen sind. Wenn Sie beispielsweise eine Zusage von 10 $/Stunde haben und Ihre mit Savings Plans-Tarifen abgerechnete Nutzung insgesamt 9.80 $ pro Stunde beträgt, beträgt Ihre Auslastung für diese Stunde 98 %. Sie können die Auslastung Ihrer Sparpläne je nach Ihrem Lookback-Zeitraum auf stündlicher, täglicher oder monatlicher Granularität anzeigen. Sie können Filter nach Sparplantyp, Mitgliedskonto, Region und Instanzfamilie anwenden Filter Abschnitt. Wenn Sie Benutzer eines Verwaltungskontos sind, können Sie die aggregierte Nutzung für die gesamte Consolidated Billing Family sehen.
Der folgende Screenshot zeigt ein Beispiel für einen Nutzungsbericht. Sie sehen, dass die gesamte Nettoersparnis dennoch positiv ist, auch wenn die Sparplandeckung an vielen aufeinanderfolgenden Tagen nicht 100 % beträgt. Ohne Sparpläne würden Ihnen für die Nutzung On-Demand-Tarife in Rechnung gestellt. Um maximale Einsparungen zu erzielen und eine übermäßige Zusicherung zu vermeiden, wird empfohlen, die richtige Zusicherung basierend auf einer konsistenten, optimierten Nutzung Ihrer SageMaker-Arbeitslasten auszuwählen.
Berichterstattungsbericht
Ebenso Abdeckungsberichte Zeigen Sie an, wie viel Ihrer berechtigten Ausgaben durch den Plan abgedeckt wurden. Informationen zur Berechnung der Deckung finden Sie unter Verwendung Ihres Abdeckungsberichts.
Der folgende Screenshot zeigt ein Beispiel eines Abdeckungsberichts. Sie können sehen, dass die durchschnittliche Abdeckung für den ausgewählten Zeitraum 92 % beträgt, zusammen mit den On-Demand-Ausgaben, die nicht vom Plan abgedeckt wurden. Basierend auf den On-Demand-Ausgaben, die nicht durch den Plan abgedeckt sind, können Sie optional einen zusätzlichen Sparplan erwerben, um maximale Einsparungen zu erzielen. Außerdem wird empfohlen, vor dem Kauf eines Sparplans die richtige Größe der SageMaker-Recheninstanzen festzulegen und die Arbeitslastgröße zu kennen, um eine Über- oder Unterauslastung der Sparplan-Nutzung zu vermeiden.
Weitere Einzelheiten dazu, wie Savings Plans auf Ihre AWS-Nutzung angewendet werden, finden Sie unter Erfahren Sie, wie sich Sparpläne auf Ihre AWS-Nutzung auswirken.
Zusammenfassung
Maschinelles Lernen hat sich branchenübergreifend als leistungsstarkes Werkzeug etabliert, aber das Trainieren neuer Modelle und das Ausführen von ML-Modellen zur Inferenz kann kostspielig sein. Einer der Vorteile der Ausführung von ML auf SageMaker ist der breite und umfassende Funktionsumfang, der Strategien zur Kostenoptimierung bietet, ohne die Leistung oder Agilität zu beeinträchtigen. In diesem Beitrag wurden die AWS-Tools und -Optionen hervorgehoben, mit denen Sie Ihre SageMaker-Kosten analysieren, Trends erkennen und proaktive Warnungen und Best Practices zur Optimierung implementieren können.
Über die Autoren
Deepali Rajale ist Senior AI/ML-Spezialist bei AWS. Sie arbeitet mit Unternehmenskunden zusammen und bietet technische Beratung mit Best Practices für die Bereitstellung und Wartung von KI/ML-Lösungen im AWS-Ökosystem. Sie hat mit einer Vielzahl von Organisationen an verschiedenen Deep-Learning-Anwendungsfällen mit NLP und Computer Vision gearbeitet. Ihre Leidenschaft liegt darin, Unternehmen dabei zu unterstützen, generative KI zu nutzen, um ihr Nutzungserlebnis zu verbessern. In ihrer Freizeit genießt sie Filme, Musik und Literatur.
Uri Rosenberg ist der AI & ML Specialist Technical Manager für Europa, den Nahen Osten und Afrika. Uri hat seinen Sitz in Israel und arbeitet daran, Unternehmenskunden in allen ML-Themen dabei zu unterstützen, in großem Maßstab zu entwerfen, zu bauen und zu betreiben. In seiner Freizeit fährt er gerne Rad, wandert und reist gerne.
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- Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/part-1-analyze-amazon-sagemaker-spend-and-determine-cost-optimization-opportunities-based-on-usage-part-1/
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