L'optimisation des coûts est l'un des piliers de la Framework AWS Well-Architected, et il s'agit d'un processus continu d'affinement et d'amélioration tout au long du cycle de vie d'une charge de travail. Il permet de créer et d'exploiter des systèmes conscients des coûts qui minimisent les coûts, maximisent le retour sur investissement et obtiennent des résultats commerciaux.
Amazon Sage Maker est un service d'apprentissage automatique (ML) entièrement géré qui offre une variété d'options et de fonctionnalités d'optimisation des coûts telles que la formation ponctuelle gérée, les points de terminaison multimodèles, Inférence AWS, ML Savings Plans et bien d'autres qui contribuent à réduire le coût total de possession (TCO) des charges de travail ML par rapport à d'autres options basées sur le cloud, telles que l'autogestion Cloud de calcul élastique Amazon (Amazon EC2) et géré par AWS Service Amazon Elastic Kubernetes (Amazon EKS).
AWS s'engage à vous aider à réaliser les économies les plus élevées en offrant des options de service et de tarification étendues. Nous fournissons des outils pour une gestion flexible des coûts et une meilleure visibilité des coûts détaillés et de l'utilisation de vos charges de travail.
En 2021, nous avons lancé Services proactifs d'assistance AWS dans le cadre de la Prise en charge des entreprises AWS plan. Depuis son introduction, nous avons aidé des centaines de clients à optimiser leurs charges de travail, à définir des garde-fous et à améliorer la visibilité du coût et de l'utilisation de leurs charges de travail ML.
Dans cet article, nous partageons les leçons apprises et vous expliquons les différentes manières d'analyser votre utilisation de SageMaker et d'identifier les opportunités d'optimisation des coûts.
Analysez les coûts de SageMaker à l'aide d'AWS Cost Explorer
Explorateur de coûts AWS fournit des vues préconfigurées qui affichent des informations sur vos tendances de coûts et vous donnent une longueur d'avance sur la compréhension de votre historique et de vos tendances de coûts. Il vous permet de filtrer et de regrouper par valeurs telles que le service AWS, le type d'utilisation, les balises de répartition des coûts, le type d'instance EC2, et plus encore. Si vous utilisez la facturation consolidée, vous pouvez également filtrer par compte lié. En outre, vous pouvez définir des intervalles de temps et une granularité, ainsi que prévoir les coûts futurs en fonction de vos données historiques de coût et d'utilisation.
Commençons par utiliser Cost Explorer pour identifier les opportunités d'optimisation des coûts dans SageMaker.
- Sur la console Cost Explorer, choisissez SageMaker en Service et choisissez Appliquer des filtres.
- Vous pouvez définir l'intervalle de temps et la granularité souhaités, ainsi que Par groupe paramètre.
- Vous pouvez afficher les données du graphique au format barre, ligne ou pile.
- Une fois que vous avez atteint les résultats souhaités avec les filtres et les regroupements, vous pouvez soit télécharger vos résultats en choisissant Télécharger au format CSV ou enregistrez le rapport en choisissant Enregistrer dans la bibliothèque de rapports.
La capture d'écran suivante montre les coûts SageMaker par mois pour la plage de dates sélectionnée, regroupés par région.
Pour obtenir des conseils généraux sur l'utilisation de Cost Explorer, reportez-vous à Nouveau look d'AWS Cost Explorer et cas d'utilisation courants.
En option, vous pouvez activer Rapports de coût et d'utilisation AWS (AWS CUR) pour obtenir des informations sur les données de coût et d'utilisation de vos comptes. Le rapport contient les détails de la consommation AWS horaire. Il est stocké dans Service de stockage simple Amazon (Amazon S3) dans le compte payeur, qui consolide les données de tous les comptes liés. Vous pouvez interroger le rapport pour analyser les tendances de votre utilisation et prendre les mesures appropriées pour optimiser les coûts. Amazone Athéna est un service de requête sans serveur que vous pouvez utiliser pour analyser les données de votre rapport dans Amazon S3 à l'aide de SQL standard. Pour plus d'informations et des exemples de requêtes, reportez-vous au Bibliothèque de requêtes AWS CUR.
Le code suivant est un exemple de requête AWS CUR pour obtenir les coûts SageMaker pour les 3 derniers mois d'utilisation :
Vous pouvez également alimenter les données AWS CUR dans Amazon QuickSight, où vous pouvez le découper et le découper comme vous le souhaitez à des fins de création de rapports ou de visualisation. Pour obtenir des instructions sur l'ingestion de données CUR dans QuickSight, consultez Comment puis-je ingérer et visualiser le rapport d'utilisation et de coût AWS (CUR) dans Amazon QuickSight.
Analyser les coûts pour les types d'utilisation de SageMaker
Votre coût mensuel SageMaker provient de différents types d'utilisation de SageMaker tels que les instances de bloc-notes, l'hébergement, la formation et le traitement, entre autres. Sélection du filtre de service SageMaker et regroupement par Type d'utilisation La dimension dans Cost Explorer vous donne une idée générale de la répartition des coûts en fonction du type d'utilisation de SageMaker. Le type d'utilisation est affiché au format
La capture d'écran suivante montre la répartition des coûts regroupée par types d'utilisation de SageMaker lorsqu'un compte a signalé une utilisation sur des ordinateurs portables et Amazon SageMakerStudio Applications KernelGateway.
Meilleures pratiques générales pour optimiser les coûts de SageMaker
Dans cette section, nous partageons des recommandations générales pour économiser sur les coûts lors de l'utilisation de SageMaker.
Étiquetage
A Étiquette est une étiquette que vous attribuez à une ressource AWS. Tu peux utilisez des balises pour organiser vos ressources par utilisateurs, départements ou centres de coûts, et suivez vos coûts de manière détaillée. Les balises de répartition des coûts peuvent être utilisées pour classer les coûts dans Explorateur de coûts or Rapports de coût et d'utilisation. Pour obtenir des conseils et des meilleures pratiques concernant la répartition des coûts pour votre environnement et vos charges de travail SageMaker, reportez-vous à Configurez la répartition des coûts au niveau de l'entreprise pour les environnements ML et les charges de travail à l'aide du balisage des ressources dans Amazon SageMaker
Budgets AWS
Budgets AWS vous donne une visibilité sur votre coût ML sur AWS et vous aide à suivre votre coût SageMaker, y compris le développement, la formation et l'hébergement. Il vous permet de définir des budgets personnalisés pour suivre vos coûts et votre utilisation, des cas d'utilisation les plus simples aux plus complexes. AWS Budgets prend également en charge les e-mails ou Service de notification simple d'Amazon (Amazon SNS) lorsque le coût et l'utilisation réels ou prévus dépassent votre seuil budgétaire, ou lorsque l'utilisation ou la couverture réelle de vos plans d'économies tombe en dessous du seuil souhaité.
AWS Budgets est également intégré à Cost Explorer, ce qui vous permet de visualiser et d'analyser facilement vos inducteurs de coût et d'utilisation, Chatbot AWS, afin que vous puissiez recevoir des alertes AWS Budget dans votre canal Slack désigné ou votre salle Amazon Chime, et Catalogue de services AWS, afin que vous puissiez suivre les coûts de vos portefeuilles et produits AWS approuvés. Vous pouvez également définir des alertes et recevoir une notification lorsque votre coût ou votre utilisation dépasse (ou devrait dépasser) le montant budgété. Après avoir créé votre budget, vous pouvez suivre la progression sur la console AWS Budgets. Pour plus d'informations, voir Gestion de vos coûts avec AWS Budgets.
Console de facturation AWS
La Console de facturation AWS vous permet de comprendre facilement vos dépenses AWS, d'afficher et de payer des factures, de gérer les préférences de facturation et les paramètres fiscaux, et d'accéder à des services de gestion financière cloud supplémentaires. Vous pouvez évaluer rapidement si vos dépenses mensuelles sont conformes aux périodes précédentes, aux prévisions ou au budget, et enquêter et prendre des mesures correctives en temps opportun. Vous pouvez utiliser la page du tableau de bord de la console AWS Billing pour obtenir une vue générale de vos dépenses AWS. Vous pouvez également l'utiliser pour identifier votre service ou votre région le plus coûteux et afficher les tendances de vos dépenses au cours des derniers mois, ainsi que pour voir diverses répartitions de votre utilisation d'AWS.
La Résumé AWS La section de la page donne un aperçu de vos coûts AWS pour tous les comptes, régions, fournisseurs de services et services, ainsi que d'autres KPI. Il fournit également une comparaison avec vos coûts totaux prévus pour le mois en cours. Le Coût le plus élevé affiche votre principal service, compte ou région par dépenses mensuelles estimées à ce jour (MTD). Le Tendance des coûts par cinq principaux services montre la tendance des coûts de vos cinq principaux services pour les trois à six dernières périodes de facturation fermées.
Planification et prévision
La prévision est un élément essentiel pour maîtriser les coûts et l'utilisation de votre cloud, et devient encore plus importante à mesure que votre entreprise évolue.
AWS propose plusieurs options pour vous aider à prévoir vos coûts. Le fonction de prévision de Cost Explorer vous donne la possibilité de créer des prévisions d'utilisation personnalisées pour avoir une vue d'ensemble de vos coûts futurs prévus. Le prévisions intégrées alimentées par le ML de QuickSight vous permet de prévoir vos indicateurs commerciaux clés avec une simplicité pointer-cliquer. Il offre un moyen simple d'utiliser ML pour faire des prédictions sur toutes les données de séries chronologiques avec un temps de configuration minimal et aucune expérience ML requise.
Vous pouvez également utiliser Prévisions Amazon, un service entièrement géré qui utilise ML pour fournir des prévisions très précises, afin de générer des prévisions pour des services AWS spécifiques avec des données collectées à partir d'AWS CUR. Pour plus d'informations, voir Prévision des dépenses AWS à l'aide des rapports de coût et d'utilisation AWS, AWS Glue DataBrew et Amazon Forecast.
Pour plus d'informations sur les options de prévision des coûts, voir Utiliser les bons outils pour vos prévisions de coûts cloud.
Dimensionnement correct de l'instance
Vous pouvez optimiser les coûts de SageMaker et ne payer que ce dont vous avez vraiment besoin en sélectionnant les bonnes ressources. Vous devez dimensionner correctement les instances de calcul SageMaker avant d'acheter un plan d'économies afin de fournir un engagement approprié et d'obtenir des économies maximales. SageMaker propose actuellement Instances de calcul ML sur les différentes familles d'instances. L'apprentissage automatique est un processus itératif avec des exigences de calcul variables pour différentes étapes du cycle de vie ML, du prétraitement des données à la formation et à l'hébergement de modèles. L'identification du bon type d'instance de calcul est difficile et peut entraîner un surapprovisionnement des ressources et donc une augmentation des coûts. L'architecture modulaire de SageMaker vous permet d'optimiser l'évolutivité, les performances et la tarification de vos charges de travail ML en fonction de l'étape du cycle de vie ML. Pour plus de détails, reportez-vous au Redimensionnement des ressources de calcul pour les blocs-notes Amazon SageMaker, le traitement des tâches, la formation et le déploiement partie du poste Assurez des ressources de calcul efficaces sur Amazon SageMaker.
Plans d'épargne Amazon SageMaker
Amazon SageMaker Savings Plans est un modèle de tarification flexible pour SageMaker. Il offre des tarifs réduits en échange d'un engagement à une quantité constante d'utilisation (mesurée en $/heure) pour une durée de 1 an ou 3 ans. Les Savings Plans offrent de la flexibilité grâce à leur modèle basé sur l'utilisation et vous aident à réduire vos coûts jusqu'à 64 %. Ces tarifs s'appliquent automatiquement aux utilisations d'instances SageMaker ML éligibles, y compris les blocs-notes Studio, les instances de bloc-notes SageMaker, le traitement SageMaker, Gestionnaire de données SageMaker, la formation SageMaker, l'inférence en temps réel SageMaker et la transformation par lots SageMaker, quelle que soit la famille, la taille ou la région de l'instance. Cela vous permet de maximiser facilement les économies, quelle que soit l'évolution de vos cas d'utilisation et de votre consommation dans le temps, et vous pouvez économiser jusqu'à 64 % par rapport au prix à la demande.
Par exemple, vous pouvez commencer avec de petites instances pour expérimenter différents algorithmes sur une fraction de votre jeu de données. Ensuite, vous pouvez passer à des instances plus grandes pour préparer les données et vous entraîner à grande échelle par rapport à votre ensemble de données complet. Enfin, vous pouvez déployer vos modèles dans plusieurs régions pour proposer des prédictions à faible latence à vos utilisateurs. Toutes les modifications de taille d'instance et les déploiements dans de nouvelles régions seraient couverts par le même plan d'économies, sans aucun effort de gestion requis de votre part.
Chaque type d'utilisation de SageMaker éligible aux plans d'épargne SageMaker a un Tarif Plans Épargnes et un tarif On-Demand. Lorsque vous vous inscrivez aux plans d'épargne SageMaker, le taux du plan d'épargne vous sera facturé pour votre utilisation jusqu'à votre engagement. Toute utilisation au-delà de l'engagement sera facturée aux tarifs à la demande. La console AWS Cost Management vous fournit recommandations qui permettent de trouver facilement le bon niveau d'engagement pour un Plan d'Epargne. Ces recommandations sont basées sur les éléments suivants :
- Votre utilisation de SageMaker au cours des 7, 30 ou 60 derniers jours. Vous devez sélectionner la période qui représente le mieux votre utilisation future.
- La durée de votre plan : 1 an ou 3 ans.
- Votre option de paiement : Pas d'avance, Partiellement à l'avance (50 % ou plus) ou Tout à l'avance. Certains clients préfèrent (ou doivent utiliser) cette dernière option, car elle leur donne une vue claire et prévisible de leur facture SageMaker.
Les recommandations sont basées sur votre utilisation historique au cours de la période d'analyse sélectionnée et ne prévoient pas votre utilisation. Assurez-vous de sélectionner une période d'analyse qui reflète votre utilisation future. Un plan à terme de 3 ans offre le taux d'actualisation le plus élevé ; de même, une option de paiement Tout à l'avance offre le taux de remise le plus élevé par rapport aux options de paiement Pas d'avance ou Partiellement à l'avance. Les charges de travail et l'utilisation changent généralement au fil du temps et un modèle d'utilisation constant et stable constitue un bon candidat pour un plan d'économies. Si vous avez beaucoup de charges de travail de courte durée ou ponctuelles, il peut être difficile de sélectionner le bon engagement pour l'utilisation du calcul (mesurée par heure). Il est recommandé d'acheter continuellement de petites quantités d'engagement de plans d'épargne au fil du temps. Cela garantit que vous maintenez des niveaux de couverture élevés pour maximiser vos remises, et vos plans correspondent étroitement à votre charge de travail et aux exigences de votre organisation à tout moment.
Pour comprendre les recommandations du plan d'épargne, consultez Réduisez vos coûts d'apprentissage automatique avec des réductions de prix d'instance et des plans d'économies pour Amazon SageMaker.
Rapport d'utilisation
Pour les plans d'épargne actifs, rapports d'utilisation sont disponibles sur la console Savings Plans pour voir le pourcentage de l'engagement que vous avez réellement utilisé. Vous pouvez utiliser votre rapport d'utilisation des Savings Plans pour comprendre visuellement la part de votre engagement Savings Plans que vous utilisez sur la période configurée, ainsi que vos économies par rapport aux prix à la demande. Par exemple, si vous avez un engagement de 10 USD/heure et que votre utilisation facturée avec les tarifs Savings Plans totalise 9.80 USD pour l'heure, votre utilisation pour cette heure est de 98 %. Vous pouvez voir l'utilisation de vos Savings Plans avec une granularité horaire, quotidienne ou mensuelle, en fonction de votre période d'analyse. Vous pouvez appliquer des filtres par type de plans d'épargne, compte de membre, région et famille d'instances dans le Filtre(s) section. Si vous êtes un utilisateur d'un compte principal, vous pouvez voir l'utilisation agrégée pour l'ensemble de la famille de facturation consolidée.
La capture d'écran suivante montre un exemple de rapport d'utilisation. Vous pouvez voir que même si la couverture des plans d'épargne n'est pas de 100 % plusieurs jours consécutifs, l'épargne nette totale est toujours positive. Sans les plans d'économies, vous seriez facturé aux tarifs à la demande pour l'utilisation. Pour réaliser un maximum d'économies et éviter un engagement excessif, il est recommandé de sélectionner le bon engagement en fonction d'une utilisation cohérente et optimisée de vos charges de travail SageMaker.
Rapport de couverture
De même, rapports de couverture vous montrer combien de vos dépenses éligibles ont été couvertes par le plan. Pour comprendre comment la couverture est calculée, consultez Utilisation de votre rapport de couverture.
La capture d'écran suivante montre un exemple de rapport de couverture. Vous pouvez voir que la couverture moyenne pour la période sélectionnée est de 92 %, ainsi que les dépenses à la demande qui n'étaient pas couvertes par le plan. En fonction des dépenses à la demande non couvertes par le plan, vous pouvez éventuellement acheter un plan d'économies supplémentaire pour obtenir un maximum d'économies. En outre, il est recommandé de dimensionner correctement les instances de calcul SageMaker avant d'acheter un Savings Plan et de comprendre la taille de la charge de travail pour éviter de sur- ou sous-engager l'utilisation du Savings Plan.
Pour plus de détails sur la manière dont les Savings Plans s'appliquent à votre utilisation d'AWS, reportez-vous à Comprendre comment les Savings Plans s'appliquent à votre utilisation d'AWS.
Conclusion
L'apprentissage automatique s'est imposé comme un outil puissant dans tous les secteurs, mais la formation de nouveaux modèles et l'exécution de modèles ML pour l'inférence peuvent être coûteuses. L'un des avantages de l'exécution de ML sur SageMaker est l'ensemble de fonctionnalités large et approfondi offrant des stratégies d'optimisation des coûts sans affecter les performances ou l'agilité. Cet article a mis en évidence les outils et options AWS pour analyser vos coûts SageMaker, identifier les tendances et mettre en œuvre des alertes proactives et les meilleures pratiques d'optimisation.
À propos des auteurs
Deepali Rajale est spécialiste senior IA/ML chez AWS. Elle travaille avec des entreprises clientes en fournissant des conseils techniques sur les meilleures pratiques pour le déploiement et la maintenance des solutions AI/ML dans l'écosystème AWS. Elle a travaillé avec un large éventail d'organisations sur divers cas d'utilisation d'apprentissage en profondeur impliquant la PNL et la vision par ordinateur. Elle se passionne pour donner aux organisations les moyens de tirer parti de l'IA générative pour améliorer leur expérience d'utilisation. Dans ses temps libres, elle aime les films, la musique et la littérature.
Uri Rosenberg est le responsable technique spécialisé en IA et ML pour l'Europe, le Moyen-Orient et l'Afrique. Basé en Israël, Uri s'efforce d'autonomiser les entreprises clientes sur tout ce qui concerne le ML pour concevoir, construire et exploiter à grande échelle. Dans ses temps libres, il aime faire du vélo, de la randonnée et voyager dans le temps.
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- La source: 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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