Crear una solución lista para producción en la nube implica una serie de compensaciones entre recursos, tiempo, expectativas del cliente y resultados comerciales. El Marco bien diseñado de AWS le ayuda a comprender los beneficios y riesgos de las decisiones que toma mientras crea cargas de trabajo en AWS.
Un proyecto de procesamiento inteligente de documentos (IDP) generalmente combina el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para leer y comprender un documento y extraer términos o palabras específicos. La lente personalizada de buena arquitectura de IDP describe los pasos para realizar una revisión de buena arquitectura de AWS y le ayuda a evaluar e identificar los riesgos en sus cargas de trabajo de IDP. También proporciona orientación para abordar desafíos comunes, lo que le permite diseñar sus cargas de trabajo de IDP de acuerdo con las mejores prácticas.
Esta publicación se centra en el pilar de optimización de costos de la solución IDP. Una carga de trabajo con costos optimizados utiliza completamente todos los recursos, logra un resultado al precio más bajo posible y cumple con sus requisitos funcionales. Comenzamos con una introducción del pilar de optimización de costos y los principios de diseño, y luego profundizamos en las cuatro áreas de enfoque: gestión financiera, provisión de recursos, gestión de datos y monitoreo de costos. Al leer esta publicación, aprenderá sobre el pilar de optimización de costos en el marco de buena arquitectura con el estudio de caso de IDP.
Criterios de diseño
La optimización de costos es un proceso continuo de refinamiento y mejora a lo largo del ciclo de vida de una carga de trabajo. Las prácticas de esta publicación pueden ayudarlo a crear y operar cargas de trabajo IDP conscientes de los costos que logren resultados comerciales al tiempo que minimizan los costos y permiten que su organización maximice el retorno de la inversión.
Varios principios pueden ayudarle a mejorar la optimización de costes. Consideremos diferentes fases del proyecto. Por ejemplo, durante la fase de planificación del proyecto, debe invertir en habilidades y herramientas de gestión financiera en la nube y alinear los equipos de finanzas y tecnología para incorporar perspectivas comerciales y tecnológicas. En la fase de desarrollo del proyecto, recomendamos adoptar un modelo de consumo y ajustar el uso de forma dinámica. Cuando esté listo para la producción, siempre controle y analice los gastos.
Tenga en cuenta lo siguiente mientras analizamos las mejores prácticas:
- Implementar la gestión financiera en la nube – Para lograr el éxito financiero y acelerar la realización del valor empresarial con su solución IDP, debe invertir en gestión financiera en la nube. Su organización debe dedicar el tiempo y los recursos necesarios para desarrollar capacidades en este nuevo dominio de tecnología y gestión de uso.
- Cultivar una asociación entre tecnología y finanzas – Involucre a los equipos de finanzas y tecnología en discusiones sobre costos y uso mientras construye su solución IDP y en todas las etapas de su viaje a la nube. Los equipos deben reunirse y discutir periódicamente temas como los objetivos y metas organizacionales con su solución IDP, el estado actual de costos y uso, y las prácticas financieras y contables.
- Adoptar un modelo de consumo y ajustarlo dinámicamente – Proporcione recursos y administre datos con conocimiento de costos, y administre la etapa y el entorno de su proyecto con optimización de costos a lo largo del tiempo. Pague solo por los recursos que consume y aumente o disminuya el uso según los requisitos comerciales. Por ejemplo, los entornos de desarrollo y prueba para su solución IDP normalmente solo se utilizan 8 horas al día durante la semana laboral. Al detener los recursos del entorno de desarrollo y prueba cuando no están en uso, como fuera de las 40 horas laborales por semana, puede reducir los costos en un 75 % en comparación con ejecutarlos continuamente durante 168 horas por semana.
- Monitorear, atribuir y analizar el gasto. – Medir el resultado empresarial de la carga de trabajo y los costos asociados con la entrega. Utilice estos datos para comprender los beneficios que obtiene al aumentar la producción, aumentar la funcionalidad y reducir los costos con su flujo de trabajo IDP. AWS proporciona herramientas como Reloj en la nube de Amazon, etiquetasy Seguimiento de la nube de AWS Para que sea sencillo identificar con precisión el costo y el uso de las cargas de trabajo, asegúrese de utilizar recursos para medir el retorno de la inversión (ROI) y permita a los propietarios de las cargas de trabajo optimizar sus recursos y reducir los costos.
Áreas de enfoque
Los principios de diseño y las mejores prácticas del pilar de optimización de costos se basan en los conocimientos recopilados de nuestros clientes y nuestras comunidades de especialistas técnicos de IDP. Utilícelos como guía y soporte para sus decisiones de diseño y alinéelos con los requisitos comerciales de su solución IDP. La aplicación de la lente personalizada de buena arquitectura de IDP le ayuda a validar la resiliencia y la eficiencia de su solución IDP y proporciona recomendaciones para abordar cualquier brecha que pueda identificar.
Es posible que haya encontrado casos en los que el equipo financiero realiza de forma independiente una planificación financiera para su uso de la nube, que resultó verse interrumpido por la complejidad técnica. También es posible ignorar la gestión de recursos y datos al prestar servicios, creando así elementos de costos inesperados en sus facturaciones. En esta publicación, lo ayudamos a navegar a través de estas situaciones y le brindamos pautas para la optimización de costos con su solución IDP, para que no tenga que aprender estas lecciones de una manera costosa. Las siguientes son cuatro áreas de mejores prácticas para la optimización de costos de una solución IDP en la nube: gestión financiera, aprovisionamiento de recursos, gestión de datos y monitoreo de costos.
Gestión financiera
Establecer un equipo que pueda asumir la responsabilidad de la optimización de costos es fundamental para la adopción exitosa de la tecnología en la nube, y esto también se aplica a la creación de una solución IDP. Los equipos relevantes tanto de tecnología como de finanzas dentro de su organización deben participar en las discusiones sobre costos y uso en todas las etapas al crear su solución IDP y a lo largo de su viaje a la nube. Los siguientes son algunos pasos clave de implementación para establecer un equipo de gestión financiera en la nube dedicado:
- Definir miembros clave – Asegúrese de que todas las partes relevantes de su organización contribuyan y tengan participación en la gestión de costos. Lo más importante es que es necesario establecer una colaboración entre las finanzas y la tecnología. Considere los siguientes grupos generales e incluya miembros con experiencia en áreas financieras y comerciales, así como en tecnología, para integrar el conocimiento para una mejor gestión financiera:
- Pistas financieras – Los directores financieros, controladores financieros, planificadores financieros, analistas de negocios, adquisiciones, abastecimiento y cuentas por pagar deben comprender el modelo de consumo de la nube, las opciones de compra y el proceso de facturación mensual. Finanzas necesita asociarse con equipos de tecnología para crear y socializar una historia de valor de TI, ayudando a los equipos de negocios a comprender cómo el gasto en tecnología se vincula con los resultados comerciales.
- La tecnología lleva – Los líderes tecnológicos (incluidos los propietarios de productos y aplicaciones) deben conocer los requisitos financieros (por ejemplo, restricciones presupuestarias), así como los requisitos comerciales (por ejemplo, acuerdos de nivel de servicio). Esto permite implementar la carga de trabajo para lograr los objetivos deseados de la organización.
- Definir objetivos y métricas. – La función necesita entregar valor a la organización de diferentes maneras. Estos objetivos están definidos y evolucionarán continuamente a medida que evoluciona la organización. Esta función también debe informar periódicamente a la organización sobre la capacidad de optimización de costos de la organización.
- Establecer una cadencia regular – El grupo debe reunirse periódicamente para revisar sus objetivos y métricas. Una cadencia típica implica revisar el estado de la organización, los programas o servicios que se están ejecutando actualmente y las métricas financieras y de optimización generales.
Aprovisionamiento de recursos
Dadas las diversas configuraciones y modelos de precios de los servicios de AWS como parte de la solución IDP, solo debe aprovisionar recursos en función de lo que necesita y ajustar su aprovisionamiento con el tiempo para alinearse con los requisitos de su negocio o etapa de desarrollo. Además, asegúrese de aprovechar los servicios gratuitos que ofrece AWS para reducir el costo general. Al aprovisionar recursos para su solución IDP, considere las siguientes mejores prácticas:
- Decidir entre inferencia asincrónica o inferencia sincrónica – Debe adoptar la inferencia sincrónica para el procesamiento en tiempo real de un solo documento. Elija trabajos asincrónicos para analizar documentos grandes o varios documentos en un lote, porque los trabajos asincrónicos manejan lotes grandes de manera más rentable.
- Administrar unidades de inferencia de puntos finales de Amazon Comprehend – Dependiendo de sus necesidades, puede ajustar el rendimiento de su Amazon Comprehend punto final después de crearlo. Esto se puede lograr actualizando las unidades de inferencia (UI) del punto final. Si no utiliza activamente el punto final durante un período prolongado, debe configurar una política de escalado automático para reducir sus costos. Si ya no utiliza un punto final, puede eliminarlo para evitar incurrir en costos adicionales.
- Administrar puntos finales de Amazon SageMaker – De manera similar, para las organizaciones que apuntan a la selección del tipo de inferencia y la administración del tiempo de ejecución de puntos finales, puede implementar modelos de código abierto en Amazon SageMaker. SageMaker proporciona diferentes opciones para inferencias de modelosy puede eliminar puntos finales que no se estén utilizando o configurar un escalado automático política para reducir sus costos en terminales modelo.
Gestión de datos
Los datos desempeñan un papel clave en toda su solución IDP, desde la creación hasta la entrega. A partir de la ingesta inicial, los datos se envían a través de diferentes etapas de procesamiento y, finalmente, se devuelven como salida a los usuarios finales. Es importante comprender cómo su elección de gestión de datos afectará el costo general de la solución IDP. Considere las siguientes mejores prácticas:
- Adopte la organización por niveles inteligente de Amazon S3 - El Clase de almacenamiento de niveles inteligentes de Amazon S3 está diseñado para optimizar los costos de almacenamiento en Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3) moviendo automáticamente los datos al nivel de acceso más rentable cuando los patrones de acceso cambian, sin gastos operativos ni impacto en el rendimiento. Hay dos maneras para mover datos a S3 Intelligent-Tiering:
- Directamente PUT datos en S3 Intelligent-Tiering especificando
INTELLIGENT_TIERING
existentesx-amz-storage-class
cabecera. - Definición Configuraciones del ciclo de vida de S3 para realizar la transición de objetos de S3 Standard o S3 Standard-Infrequent Access a S3 Intelligent-Tiering.
- Directamente PUT datos en S3 Intelligent-Tiering especificando
- Aplicar políticas de retención de datos en todo el flujo de trabajo de IDP – Utilice configuraciones del ciclo de vida de S3 en un depósito de S3 para definir las acciones que Amazon S3 debe realizar durante el ciclo de vida de un objeto, así como la eliminación al final del ciclo de vida del objeto, según sus requisitos comerciales.
- Divida documentos en páginas individuales para un procesamiento de FeatureType específico –
FeatureType
es un parámetro para las llamadas a la API de análisis de documentos (tanto sincrónico y asincrónico) en Amazon Textil. Al momento de escribir este artículo, incluye los siguientes valores:TABLES
,FORMS
,QUERIES
,SIGNATURES
yLAYOUT
. Amazon Textract cobra según la cantidad de páginas e imágenes procesadas. Es posible que no todas las páginas incluyan la información que necesita extraer. Dividir documentos en páginas individuales y centrarse solo en las páginas con elFeatureType
que necesita puede ayudar a evitar procesamientos innecesarios, reduciendo así su costo total.
Hasta ahora, hemos analizado las mejores prácticas sobre la implementación y el despliegue de su solución IDP. Cuando su solución IDP está implementada y lista para producción, el monitoreo de costos es un área importante para que pueda observar y controlar los costos directamente. En la siguiente sección, analizamos cómo realizar mejor el monitoreo de costos con su solución IDP.
Monitoreo de costos
La optimización de costos comienza con una comprensión granular del desglose de costos y uso; la capacidad de modelar y pronosticar gastos, uso y funciones futuros; y la implementación de mecanismos suficientes para alinear el costo y el uso con los objetivos de su organización. Para mejorar la optimización de costos de su solución IDP, siga estas mejores prácticas.
Monitoreo de costos de diseño durante la vida útil del flujo de trabajo IDP
Definir e implementar un método para rastrear los recursos y sus asociaciones con el sistema IDP a lo largo de su vida. Puede utilizar etiquetas para identificar la carga de trabajo o la función del recurso:
- Implementar un esquema de etiquetado – Implementar un esquema de etiquetado que identifique la carga de trabajo a la que pertenece el recurso, verificando que todos los recursos dentro de la carga de trabajo estén etiquetados en consecuencia. El etiquetado le ayuda a categorizar los recursos por propósito, equipo, entorno u otros criterios relevantes para su negocio. Para obtener más detalles sobre el etiquetado de casos de uso, estrategias y técnicas, consulte Mejores prácticas para etiquetar recursos de AWS.
- El etiquetado a nivel de servicio permite un seguimiento y control más detallados de sus costos. Por ejemplo, con Amazon Comprehend en un flujo de trabajo IDP, puede utilizar etiquetas en trabajos de análisis de Amazon Comprehend, modelos de clasificación personalizados, modelos de reconocimiento de entidades personalizados y puntos finales para organizar sus recursos de Amazon Comprehend y proporcionar monitoreo y control de costos basados en etiquetas.
- Cuando el etiquetado en el nivel de servicio no es aplicable, puede navegar a otros recursos para obtener informes de asignación de costos. Por ejemplo, debido a que Amazon Textract cobra por página, puede realizar un seguimiento del número de llamadas API sincrónicas a Amazon Textract para realizar cálculos de costos (cada llamada API sincrónica se asigna a una página del documento). Si tiene documentos grandes y desea utilizar API asincrónicas, puede usar bibliotecas de código abierto para contar el número de páginas o usar Atenea amazónica a escriba consultas y extraiga la información de sus registros de CloudTrail para extraer la información de la página para el seguimiento de costos.
- Implementar el rendimiento de la carga de trabajo o el monitoreo de salida – Implementar monitoreo o alarmas del rendimiento de la carga de trabajo, iniciando en solicitudes de entrada o finalización de salida. Configúrelo para proporcionar notificaciones cuando las solicitudes o resultados de la carga de trabajo caigan a cero, lo que indica que los recursos de la carga de trabajo ya no se utilizan. Incorporar un factor de tiempo si la carga de trabajo cae periódicamente a cero en condiciones normales.
- Recursos grupales de AWS – Crear grupos para recursos de AWS. Puedes usar Grupos de recursos de AWS para organizar y administrar sus recursos de AWS que se encuentran en la misma región. Puede agregar etiquetas a la mayoría de sus recursos para ayudar a identificar y ordenar sus recursos dentro de su organización. Usar Editor de etiquetas para agregar etiquetas a los recursos admitidos de forma masiva. Considere usar Catálogo de servicios de AWS para crear, gestionar y distribuir carteras de productos aprobados a los usuarios finales y gestionar el ciclo de vida del producto.
Utilice herramientas de seguimiento
AWS ofrece una variedad de herramientas y recursos para monitorear el costo y el uso de su solución IDP. La siguiente es una lista de herramientas de AWS que ayudan con el seguimiento y control de costos:
- Presupuestos de AWS – Configurar Presupuestos de AWS en todas las cuentas para su carga de trabajo. Establezca presupuestos para el gasto general de la cuenta y presupuestos para las cargas de trabajo mediante etiquetas. Configure notificaciones en AWS Budgets para recibir alertas cuando exceda los montos presupuestados o cuando sus costos estimados excedan sus presupuestos.
- Explorador de costos de AWS – Configurar Explorador de costos de AWS para su carga de trabajo y cuentas para visualizar sus datos de costos para un análisis más detallado. Cree un panel para la carga de trabajo que realice un seguimiento del gasto general, las métricas de uso clave para la carga de trabajo y las previsiones de costos futuros en función de sus datos históricos de costos.
- Detección de anomalías de costos de AWS - Utilizar Detección de anomalías de costos de AWS para sus cuentas, servicios principales o categorías de costos que creó para monitorear su costo y uso y detectar gastos inusuales. Puede recibir alertas individualmente en informes agregados y recibir alertas en un correo electrónico o en un Servicio de notificación simple de Amazon (Amazon SNS), que permite analizar y determinar la causa raíz de la anomalía e identificar el factor que está impulsando el aumento de costos.
- Herramientas avanzadas – Opcionalmente, puede crear herramientas personalizadas para su organización que proporcionen detalles y granularidad adicionales. Puede implementar capacidades de análisis avanzadas usando Athena y paneles usando Amazon QuickSight. Considere usar Tableros de inteligencia en la nube para paneles avanzados preconfigurados. También puedes trabajar con Socios de AWS y adopte sus soluciones de gestión en la nube para activar el monitoreo y la optimización de la factura en la nube en una ubicación conveniente.
Atribución y análisis de costos.
El proceso de categorización de costos es crucial en la elaboración de presupuestos, la contabilidad, los informes financieros, la toma de decisiones, la evaluación comparativa y la gestión de proyectos. Al clasificar y categorizar los gastos, los equipos pueden comprender mejor los tipos de costos en los que incurrirán a lo largo de su viaje a la nube, lo que les ayudará a tomar decisiones informadas y gestionar los presupuestos de forma eficaz. Para mejorar la atribución y el análisis de costos de su solución IDP, siga estas mejores prácticas:
- Defina las categorías de su organización – Reunirse con las partes interesadas para definir categorías que reflejen la estructura y los requisitos de su organización. Estos se asignarán directamente a la estructura de categorías financieras existentes, como unidad de negocio, presupuesto, centro de costos o departamento.
- Defina sus categorías funcionales – Reunirse con las partes interesadas para definir categorías que reflejen las funciones dentro de su negocio. Esta puede ser la carga de trabajo de su IDP o los nombres de las aplicaciones y el tipo de entorno, como producción, pruebas o desarrollo.
- Definir categorías de costos de AWS - Usted puede crear categorías de costos para organizar su información de costos y uso. Usar Categorías de costos de AWS para asignar sus costos y uso de AWS en categorías significativas. Con las categorías de costos, puede organizar sus costos utilizando un motor basado en reglas.
Conclusión
En esta publicación, compartimos principios de diseño, áreas de enfoque y mejores prácticas para la optimización de costos en su flujo de trabajo IDP.
AWS está comprometido con la lente de buena arquitectura de IDP como herramienta viva. A medida que las soluciones IDP y los servicios de IA de AWS relacionados evolucionen, y a medida que haya nuevos servicios de AWS disponibles, actualizaremos la lente de buena arquitectura de IDP en consecuencia.
Para comenzar con IDP en AWS, consulte Guía para el procesamiento inteligente de documentos en AWS para diseñar y construir su aplicación IDP. Para profundizar en las soluciones integrales que cubren la ingesta, clasificación, extracción, enriquecimiento, verificación y validación y consumo de datos, consulte Procesamiento inteligente de documentos con servicios de IA de AWS: Parte 1 y Parte 2. Además, Procesamiento inteligente de documentos con Amazon Textract, Amazon Bedrock y LangChain Cubre cómo ampliar una arquitectura IDP nueva o existente con modelos de lenguaje grandes (LLM). Aprenderá que puede integrar Amazon Textract con LangChain como cargador de documentos, utilice lecho rocoso del amazonas para extraer datos de documentos y utilizar capacidades de IA generativa dentro de las distintas fases de IDP.
Si necesita orientación experta adicional, comuníquese con el equipo de su cuenta de AWS para contratar a un arquitecto de soluciones especializado en IDP.
Acerca de los autores
Suyin Wang es un arquitecto de soluciones especializado en IA/ML en AWS. Tiene formación interdisciplinaria en aprendizaje automático, servicios de información financiera y economía, junto con años de experiencia en la creación de aplicaciones de ciencia de datos y aprendizaje automático que resolvieron problemas empresariales del mundo real. Le gusta ayudar a los clientes a identificar las preguntas comerciales adecuadas y crear las soluciones de IA/ML adecuadas. En su tiempo libre le encanta cantar y cocinar.
Brijesh Pati es arquitecto de soluciones empresariales en AWS. Su principal objetivo es ayudar a los clientes empresariales a adoptar tecnologías de nube para sus cargas de trabajo. Tiene experiencia en desarrollo de aplicaciones y arquitectura empresarial y ha trabajado con clientes de diversas industrias, como deportes, finanzas, energía y servicios profesionales. Sus intereses incluyen arquitecturas sin servidor y AI/ML.
mia chang es un arquitecto de soluciones especializado en aprendizaje automático para Amazon Web Services. Trabaja con clientes en EMEA y comparte las mejores prácticas para ejecutar cargas de trabajo de IA/ML en la nube con su experiencia en matemáticas aplicadas, informática e IA/ML. Se centra en cargas de trabajo específicas de PNL y comparte su experiencia como conferenciante y autora de libros. En su tiempo libre, le gusta hacer senderismo, jugar juegos de mesa y preparar café.
rui cardoso es arquitecto de soluciones asociado en Amazon Web Services (AWS). Se centra en AI/ML e IoT. Trabaja con socios de AWS y los apoya en el desarrollo de soluciones en AWS. Cuando no está trabajando, le gusta andar en bicicleta, hacer senderismo y aprender cosas nuevas.
Tim Condello es arquitecto senior de soluciones especializado en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en Amazon Web Services (AWS). Su enfoque es el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. A Tim le gusta tomar las ideas de los clientes y convertirlas en soluciones escalables.
Jerez Ding es arquitecto senior de soluciones especializado en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en Amazon Web Services (AWS). Tiene una amplia experiencia en aprendizaje automático con un doctorado en informática. Trabaja principalmente con clientes del sector público en diversos desafíos comerciales relacionados con AI/ML, ayudándolos a acelerar su viaje de aprendizaje automático en la nube de AWS. Cuando no ayuda a los clientes, disfruta de las actividades al aire libre.
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