Amazon Sage Maker est une plate-forme d'apprentissage automatique (ML) entièrement gérée qui offre un ensemble complet de services qui servent les charges de travail ML de bout en bout. Comme recommandé par AWS comme bonne pratique, les clients ont utilisé des comptes distincts pour simplifier la gestion des stratégies pour les utilisateurs et isoler les ressources par charge de travail et compte. Cependant, lorsque davantage d'utilisateurs et d'équipes utilisent la plate-forme ML dans le cloud, la surveillance des charges de travail ML volumineuses dans un environnement multicompte évolutif devient plus difficile. Pour une meilleure observabilité, les clients recherchent des solutions pour surveiller l'utilisation des ressources entre comptes et suivre les activités, telles que le lancement et l'état d'exécution des tâches, ce qui est essentiel pour leurs exigences en matière de gouvernance et de gestion du ML.
Les services SageMaker, tels que le traitement, la formation et l'hébergement, collectent les métriques et les journaux des instances en cours d'exécution et les transmettent aux utilisateurs. Amazon Cloud Watch comptes. Pour afficher les détails de ces travaux dans différents comptes, vous devez vous connecter à chaque compte, rechercher les travaux correspondants et consulter l'état. Il n'y a pas de fenêtre unique qui puisse facilement afficher ces informations inter-comptes et multi-tâches. De plus, l'équipe d'administration du cloud doit fournir aux individus un accès à différents comptes de charge de travail SageMaker, ce qui ajoute des frais de gestion supplémentaires pour l'équipe de la plateforme cloud.
Dans cet article, nous présentons un tableau de bord d'observabilité entre comptes qui fournit une vue centralisée pour surveiller les activités et les ressources des utilisateurs SageMaker sur plusieurs comptes. Il permet aux utilisateurs finaux et à l'équipe de gestion du cloud de surveiller efficacement les charges de travail ML en cours d'exécution, de visualiser l'état de ces charges de travail et de retracer différentes activités de compte à certains moments. Avec ce tableau de bord, vous n'avez pas besoin de naviguer depuis la console SageMaker et de cliquer sur chaque travail pour trouver les détails des journaux de travail. Au lieu de cela, vous pouvez facilement afficher les tâches en cours d'exécution et l'état des tâches, résoudre les problèmes des tâches et configurer des alertes lorsque des problèmes sont identifiés dans les comptes partagés, tels que l'échec d'une tâche, des ressources sous-utilisées, etc. Vous pouvez également contrôler l'accès à ce tableau de bord de surveillance centralisé ou partager le tableau de bord avec les autorités compétentes pour les exigences d'audit et de gestion.
Présentation de la solution
Cette solution est conçue pour permettre une surveillance centralisée des travaux et des activités SageMaker dans un environnement multi-comptes. La solution est conçue pour ne pas dépendre de Organisations AWS, mais peut être adopté facilement dans une organisation ou Tour de contrôle AWS environnement. Cette solution peut aider l'équipe d'exploitation à avoir une vue d'ensemble de toutes les charges de travail SageMaker réparties sur plusieurs comptes de charge de travail à partir d'un seul écran. Il a également une option pour activer Observabilité entre comptes CloudWatch sur les comptes de charge de travail SageMaker pour fournir un accès aux télémétries de surveillance telles que les métriques, les journaux et les traces à partir du compte de surveillance centralisé. Un exemple de tableau de bord est illustré dans la capture d'écran suivante.
Le schéma suivant montre l'architecture de cette solution de tableau de bord centralisé.
SageMaker a une intégration native avec le Amazon Event Bridge, qui surveille les événements de changement d'état dans SageMaker. EventBridge vous permet d'automatiser SageMaker et de répondre automatiquement à des événements tels qu'un changement de statut de tâche de formation ou un changement de statut de point de terminaison. Les événements de SageMaker sont livrés à EventBridge en temps quasi réel. Pour plus d'informations sur les événements SageMaker surveillés par EventBridge, reportez-vous à Automatisation d'Amazon SageMaker avec Amazon EventBridge. En plus des événements natifs SageMaker, AWS CloudTrail publie des événements lorsque vous effectuez des appels d'API, qui sont également diffusés vers EventBridge afin que cela puisse être utilisé par de nombreux cas d'utilisation d'automatisation ou de surveillance en aval. Dans notre solution, nous utilisons les règles EventBridge dans les comptes de charge de travail pour diffuser les événements de service SageMaker et les événements d'API vers le bus d'événements du compte de surveillance pour une surveillance centralisée.
Dans le compte de surveillance centralisé, les événements sont capturés par une règle EventBridge et ensuite traités dans différentes cibles :
- Un groupe de journaux CloudWatch, à utiliser pour les éléments suivants :
- À des fins d'audit et d'archivage. Pour plus d'informations, reportez-vous au Guide de l'utilisateur d'Amazon CloudWatch Logs.
- Analyse des données de journal avec Informations sur les journaux CloudWatch requêtes. CloudWatch Logs Insights vous permet de rechercher et d'analyser de manière interactive vos données de journaux dans CloudWatch Logs. Vous pouvez effectuer des requêtes pour vous aider à répondre plus efficacement aux problèmes opérationnels. Si un problème survient, vous pouvez utiliser CloudWatch Logs Insights pour identifier les causes potentielles et valider les correctifs déployés.
- Prise en charge du widget de requête CloudWatch Metrics Insights pour les opérations de haut niveau dans le tableau de bord CloudWatch, l'ajout de la requête CloudWatch Insights aux tableaux de bord et l'exportation des résultats de la requête.
- An AWS Lambda fonction pour effectuer les tâches suivantes :
- Exécutez une logique personnalisée pour augmenter les événements de service SageMaker. Un exemple consiste à effectuer une requête de métrique sur les métriques d'utilisation de l'hôte de travail SageMaker lorsqu'un événement d'achèvement de travail est reçu.
- Convertir les informations d'événement en métriques dans certains formats de journal aussi ingérés que EMF journaux. Pour plus d'informations, reportez-vous à Intégrer des métriques dans les journaux.
L'exemple de cet article est pris en charge par le natif Observabilité entre comptes CloudWatch fonctionnalité pour obtenir des métriques, des journaux et un accès à la trace entre comptes. Comme indiqué au bas du diagramme d'architecture, il s'intègre à cette fonctionnalité pour activer les métriques et les journaux entre comptes. Pour activer cela, les autorisations et ressources nécessaires doivent être créées à la fois dans les comptes de surveillance et les comptes de charge de travail source.
Vous pouvez utiliser cette solution pour des comptes AWS gérés par des organisations ou des comptes autonomes. Les sections suivantes expliquent les étapes de chaque scénario. Notez que dans chaque scénario, les étapes sont effectuées dans différents comptes AWS. Pour votre commodité, le type de compte pour effectuer l'étape est mis en surbrillance au début de chaque étape.
Pré-requis
Avant de commencer cette procédure, clonez notre code source à partir du GitHub repo dans votre environnement local ou AWSCloud9. De plus, vous avez besoin des éléments suivants :
Déployer la solution dans un environnement Organisations
Si le compte de surveillance et tous les comptes de charge de travail SageMaker se trouvent tous dans la même organisation, l'infrastructure requise dans les comptes de charge de travail source est créée automatiquement via un AWS CloudFormation StackSet à partir du compte principal de l'organisation. Par conséquent, aucun déploiement manuel de l'infrastructure dans les comptes de charge de travail source n'est requis. Lorsqu'un nouveau compte est créé ou qu'un compte existant est déplacé vers une unité organisationnelle (OU) cible, la pile d'infrastructure de charge de travail source est automatiquement déployée et incluse dans la portée de la surveillance centralisée.
Configurer les ressources du compte de surveillance
Nous devons collecter les informations de compte AWS suivantes pour configurer les ressources du compte de surveillance, que nous utiliserons ultérieurement comme entrées pour le script de configuration.
Entrée | Description | Exemple |
Région d'origine | Région dans laquelle les charges de travail s'exécutent. | ap-southeast-2 |
Nom du profil de l'AWS CLI du compte de surveillance | Vous pouvez trouver le nom du profil à partir de ~/.aws/config . Ceci est facultatif. S'il n'est pas fourni, il utilise les informations d'identification AWS par défaut de la chaîne. |
. |
Chemin d'accès à l'unité d'organisation de la charge de travail SageMaker | Le chemin d'unité d'organisation qui contient les comptes de charge de travail SageMaker. Garder le / au bout du chemin. |
o-1a2b3c4d5e/r-saaa/ou-saaa-1a2b3c4d/ |
Pour récupérer le chemin de l'unité d'organisation, vous pouvez accéder à la console Organisations, et sous Comptes AWS, trouvez les informations pour construire le chemin OU. Pour l'exemple suivant, le chemin d'unité d'organisation correspondant est o-ye3wn3kyh6/r-taql/ou-taql-wu7296by/
.
Après avoir récupéré ces informations, exécutez la commande suivante pour déployer les ressources requises sur le compte de surveillance :
Vous pouvez obtenir les sorties suivantes à partir du déploiement. Notez les sorties à utiliser à l'étape suivante lors du déploiement de la pile de comptes de gestion.
Configurer les ressources du compte principal
Nous devons collecter les informations de compte AWS suivantes pour configurer les ressources du compte de gestion, que nous utiliserons ultérieurement comme entrées pour le script de configuration.
Entrée | Description | Exemple |
Région d'origine | Région dans laquelle les charges de travail s'exécutent. Cela devrait être le même que la pile de surveillance. | ap-southeast-2 |
Nom du profil AWS CLI du compte de gestion | Vous pouvez trouver le nom du profil à partir de ~/.aws/config . Ceci est facultatif. S'il n'est pas fourni, il utilise les informations d'identification AWS par défaut de la chaîne. |
. |
ID d'unité d'organisation de charge de travail SageMaker | Ici, nous utilisons uniquement l'ID OU, pas le chemin. | ou-saaa-1a2b3c4d |
ID du compte de surveillance | ID de compte sur lequel la pile de surveillance est déployée. | . |
Nom du rôle du compte de surveillance | La sortie pour MonitoringAccountRoleName de l'étape précédente. |
. |
Surveillance de l'ARN du bus d'événements du compte | La sortie pour MonitoringAccountEventbusARN de l'étape précédente. |
. |
Identifiant du récepteur du compte de surveillance | La sortie de MonitoringAccountSinkIdentifier de l'étape précédente. |
. |
Vous pouvez déployer les ressources du compte principal en exécutant la commande suivante :
Déployer la solution dans un environnement non organisationnel
Si votre environnement n'utilise pas d'organisations, la pile d'infrastructure de compte de surveillance est déployée de la même manière, mais avec quelques modifications. Cependant, la pile d'infrastructure de charge de travail doit être déployée manuellement dans chaque compte de charge de travail. Par conséquent, cette méthode convient à un environnement avec un nombre limité de comptes. Pour un environnement de grande taille, il est recommandé d'envisager d'utiliser des organisations.
Configurer les ressources du compte de surveillance
Nous devons collecter les informations de compte AWS suivantes pour configurer les ressources du compte de surveillance, que nous utiliserons ultérieurement comme entrées pour le script de configuration.
Entrée | Description | Exemple |
Région d'origine | Région dans laquelle les charges de travail s'exécutent. | ap-southeast-2 |
Liste des comptes de charge de travail SageMaker | Une liste des comptes qui exécutent la charge de travail SageMaker et diffusent les événements vers le compte de surveillance, séparés par des virgules. | 111111111111,222222222222 |
Nom du profil de l'AWS CLI du compte de surveillance | Vous pouvez trouver le nom du profil à partir de ~/.aws/config . Ceci est facultatif. S'il n'est pas fourni, il utilise les informations d'identification AWS par défaut de la chaîne. |
. |
Nous pouvons déployer les ressources du compte de surveillance en exécutant la commande suivante après avoir collecté les informations nécessaires :
Nous obtenons les sorties suivantes lorsque le déploiement est terminé. Notez les sorties à utiliser à l'étape suivante lors du déploiement de la pile de comptes de gestion.
Configurer l'infrastructure de surveillance des comptes de charge de travail
Nous devons collecter les informations de compte AWS suivantes pour configurer l'infrastructure de surveillance du compte de charge de travail, que nous utiliserons ultérieurement comme entrées pour le script de configuration.
Entrée | Description | Exemple |
Région d'origine | Région dans laquelle les charges de travail s'exécutent. Cela devrait être le même que la pile de surveillance. | ap-southeast-2 |
ID du compte de surveillance | ID de compte sur lequel la pile de surveillance est déployée. | . |
Nom du rôle du compte de surveillance | La sortie pour MonitoringAccountRoleName de l'étape précédente. |
. |
Surveillance de l'ARN du bus d'événements du compte | La sortie pour MonitoringAccountEventbusARN de l'étape précédente. |
. |
Identifiant du récepteur du compte de surveillance | La sortie de MonitoringAccountSinkIdentifier de l'étape précédente. |
. |
Nom du profil AWS CLI du compte de charge de travail | Vous pouvez trouver le nom du profil à partir de ~/.aws/config . Ceci est facultatif. S'il n'est pas fourni, il utilise les informations d'identification AWS par défaut de la chaîne. |
. |
Nous pouvons déployer les ressources du compte de surveillance en exécutant la commande suivante :
Visualisez les tâches ML sur le tableau de bord CloudWatch
Pour vérifier si la solution fonctionne, nous devons exécuter plusieurs tâches de traitement SageMaker et tâches de formation SageMaker sur les comptes de charge de travail que nous avons utilisés dans les sections précédentes. Le tableau de bord CloudWatch est personnalisable en fonction de vos propres scénarios. Notre exemple de tableau de bord se compose de widgets permettant de visualiser les tâches de traitement SageMaker et les tâches de formation SageMaker. Toutes les tâches de surveillance des comptes de charge de travail sont affichées dans ce tableau de bord. Dans chaque type de travail, nous affichons trois widgets, qui sont le nombre total de travaux, le nombre de travaux en échec et les détails de chaque travail. Dans notre exemple, nous avons deux comptes de charge de travail. Grâce à ce tableau de bord, nous pouvons facilement trouver qu'un compte de charge de travail a à la fois des tâches de traitement et des tâches de formation, et qu'un autre compte de charge de travail n'a que des tâches de formation. Comme pour les fonctions que nous utilisons dans CloudWatch, nous pouvons définir l'intervalle d'actualisation, spécifier le type de graphique et effectuer un zoom avant ou arrière, ou nous pouvons exécuter des actions telles que le téléchargement de journaux dans un fichier CSV.
Personnalisez votre tableau de bord
La solution fournie dans le référentiel GitHub inclut à la fois la surveillance des tâches SageMaker Training et SageMaker Processing. Si vous souhaitez ajouter d'autres tableaux de bord pour surveiller d'autres tâches SageMaker, telles que les tâches de transformation par lots, vous pouvez suivre les instructions de cette section pour personnaliser votre tableau de bord. En modifiant le fichier index.py, vous pouvez personnaliser les champs que vous souhaitez afficher sur le tableau de bord. Vous pouvez accéder à tous les détails capturés par CloudWatch via EventBridge. Dans la fonction Lambda, vous pouvez choisir les champs nécessaires que vous souhaitez afficher sur le tableau de bord. Voir le code suivant :
Pour personnaliser le tableau de bord ou les widgets, vous pouvez modifier le code source dans le fichier monitoring-account-infra-stack.ts. Notez que les noms de champ que vous utilisez dans ce fichier doivent être les mêmes que ceux (les clés de job_detail
) défini dans le fichier Lambda :
Après avoir modifié le tableau de bord, vous devez redéployer cette solution à partir de zéro. Vous pouvez exécuter le bloc-notes Jupyter fourni dans le référentiel GitHub pour réexécuter le pipeline SageMaker, qui relancera les tâches de traitement SageMaker. Lorsque les tâches sont terminées, vous pouvez accéder à la console CloudWatch et sous Tableaux de bord dans le volet de navigation, choisissez Tableaux de bord personnalisés. Vous pouvez trouver le tableau de bord nommé SageMaker-Monitoring-Dashboard.
Nettoyer
Si vous n'avez plus besoin de ce tableau de bord personnalisé, vous pouvez nettoyer les ressources. Pour supprimer toutes les ressources créées, utilisez le code de cette section. Le nettoyage est légèrement différent pour un environnement Organisations par rapport à un environnement non Organisations.
Pour un environnement Organizations, utilisez le code suivant :
Pour un environnement non-Organisations, utilisez le code suivant :
Vous pouvez également vous connecter au compte de surveillance, au compte de charge de travail et au compte de gestion pour supprimer les piles de la console CloudFormation.
Conclusion
Dans cet article, nous avons discuté de la mise en œuvre d'une solution centralisée de surveillance et de création de rapports pour SageMaker à l'aide de CloudWatch. En suivant les instructions étape par étape décrites dans cet article, vous pouvez créer un tableau de bord de surveillance multi-comptes qui affiche les métriques clés et consolide les journaux liés à leurs différentes tâches SageMaker à partir de différents comptes en temps réel. Grâce à ce tableau de bord de surveillance centralisé, vous pouvez avoir une meilleure visibilité sur les activités des tâches SageMaker sur plusieurs comptes, résoudre les problèmes plus rapidement et prendre des décisions éclairées basées sur des données en temps réel. Dans l'ensemble, la mise en œuvre d'une solution centralisée de surveillance et de création de rapports à l'aide de CloudWatch offre aux organisations un moyen efficace de gérer leur infrastructure ML basée sur le cloud et l'utilisation des ressources.
Veuillez essayer la solution et nous envoyer vos commentaires, soit en le forum AWS pour Amazon SageMaker, ou via vos contacts AWS habituels.
Pour en savoir plus sur la fonctionnalité d'observabilité entre comptes, veuillez consulter le blog Observabilité entre comptes Amazon CloudWatch
À propos des auteurs
Jie Dong est un architecte cloud AWS basé à Sydney, en Australie. Jie est passionné par l'automatisation et aime développer des solutions pour aider les clients à améliorer leur productivité. Le système piloté par les événements et le framework sans serveur sont son expertise. À son époque, Jie aime travailler à la construction d'une maison intelligente et explorer de nouveaux gadgets pour la maison intelligente.
Mélanie Li, PhD, est un TAM spécialiste principal en IA/ML chez AWS basé à Sydney, en Australie. Elle aide les entreprises clientes à créer des solutions à l'aide d'outils IA/ML de pointe sur AWS et fournit des conseils sur l'architecture et la mise en œuvre de solutions ML avec les meilleures pratiques. Dans ses temps libres, elle aime explorer la nature et passer du temps avec sa famille et ses amis.
Gordon Wang, est spécialiste principal de l'IA/ML TAM chez AWS. Il soutient les clients stratégiques avec les meilleures pratiques AI/ML dans de nombreux secteurs. Il est passionné par la vision par ordinateur, le NLP, l'IA générative et le MLOps. Dans ses temps libres, il aime courir et faire de la randonnée.
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- La source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-centralized-monitoring-and-reporting-solution-for-amazon-sagemaker-using-amazon-cloudwatch/
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- Utilisation
- utilisé
- d'utiliser
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- utilisé
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- divers
- via
- Voir
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- vs
- souhaitez
- Façon..
- we
- web
- services Web
- Quoi
- quand
- qui
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