Amazon SageMaker में संसाधन टैगिंग का उपयोग करके ML परिवेशों और कार्यभार के लिए एंटरप्राइज़-स्तरीय लागत आवंटन सेट करें

जैसे-जैसे व्यवसाय और आईटी नेता मशीन लर्निंग (एमएल) को अपनाने में तेजी लाना चाहते हैं, उद्यम की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए आपके एमएल वातावरण के लिए खर्च और लागत आवंटन को समझने की आवश्यकता बढ़ रही है। उचित लागत प्रबंधन और शासन के बिना, आपका एमएल खर्च आपके मासिक एडब्ल्यूएस बिल में आश्चर्य पैदा कर सकता है। अमेज़न SageMaker क्लाउड में एक पूरी तरह से प्रबंधित एमएल प्लेटफॉर्म है जो हमारे उद्यम ग्राहकों को लागत आवंटन उपायों को स्थापित करने और आपकी टीमों, व्यावसायिक इकाइयों, उत्पादों आदि द्वारा विस्तृत लागत और उपयोग में दृश्यता में सुधार करने के लिए उपकरणों और संसाधनों से लैस करता है।

इस पोस्ट में, हम आपके सेजमेकर पर्यावरण और कार्यभार के लिए लागत आवंटन के संबंध में सुझाव और सर्वोत्तम अभ्यास साझा करते हैं। सेजमेकर में शामिल लगभग सभी एडब्ल्यूएस सेवाओं में, संसाधनों पर टैग लागू करना लागतों को ट्रैक करने का एक मानक तरीका है। ये टैग आउट-द-बॉक्स समाधानों के माध्यम से आपके एमएल खर्च को ट्रैक करने, रिपोर्ट करने और निगरानी करने में आपकी सहायता कर सकते हैं: AWS लागत एक्सप्लोरर और एडब्ल्यूएस बजट, साथ ही साथ के डेटा पर निर्मित कस्टम समाधान एडब्ल्यूएस लागत और उपयोग रिपोर्ट (सीयूआर)।

लागत आवंटन टैगिंग

AWS पर लागत आवंटन तीन चरणों वाली प्रक्रिया है:

1. जोड़ना लागत आवंटन टैग अपने संसाधनों के लिए।
2. में अपने टैग सक्रिय करें लागत आवंटन टैग AWS बिलिंग कंसोल का अनुभाग।
3. लागत आवंटन रिपोर्टिंग को ट्रैक और फ़िल्टर करने के लिए टैग का उपयोग करें।

आपके द्वारा संसाधनों में टैग बनाने और संलग्न करने के बाद, वे AWS बिलिंग कंसोल में दिखाई देते हैं लागत आवंटन टैग के तहत खंड उपयोगकर्ता-परिभाषित लागत आवंटन टैग. टैग बनने के बाद उन्हें प्रदर्शित होने में 24 घंटे तक लग सकते हैं। फिर आपको इन टैग्स को अपने संसाधनों के लिए ट्रैक करना शुरू करने के लिए AWS के लिए सक्रिय करना होगा। आमतौर पर, किसी टैग के सक्रिय होने के बाद, टैग को कॉस्ट एक्सप्लोरर में दिखने में लगभग 24-48 घंटे लगते हैं। यह जांचने का सबसे आसान तरीका है कि आपके टैग काम कर रहे हैं या नहीं, कॉस्ट एक्सप्लोरर में टैग फिल्टर में अपने नए टैग की तलाश करें। यदि यह वहां है, तो आप अपनी लागत आवंटन रिपोर्टिंग के लिए टैग का उपयोग करने के लिए तैयार हैं। फिर आप अपने परिणामों को टैग कुंजियों द्वारा समूहित करना या टैग मानों द्वारा फ़िल्टर करना चुन सकते हैं, जैसा कि निम्नलिखित स्क्रीनशॉट में दिखाया गया है।

एक बात ध्यान दें: यदि आप उपयोग करते हैं AWS संगठन और लिंक किए गए AWS खाते हैं, टैग केवल प्राथमिक भुगतानकर्ता खाते में सक्रिय किए जा सकते हैं। वैकल्पिक रूप से, आप उन AWS खातों के लिए CUR को भी सक्रिय कर सकते हैं जो आपके सक्रिय टैग द्वारा समूहीकृत आपके उपयोग और लागतों के साथ एक CSV फ़ाइल के रूप में लागत आवंटन रिपोर्ट को सक्षम करते हैं। यह आपको अपनी लागतों की अधिक विस्तृत ट्रैकिंग देता है और अपने स्वयं के कस्टम रिपोर्टिंग समाधान सेट करना आसान बनाता है।

सेजमेकर में टैगिंग

उच्च स्तर पर, सेजमेकर संसाधनों को टैग करना दो बकेट में बांटा जा सकता है:

• सेजमेकर नोटबुक वातावरण को टैग करना, या तो अमेज़ॅन सैजमेकर स्टूडियो डोमेन और डोमेन उपयोगकर्ता, या सेजमेकर नोटबुक इंस्टेंस
• सेजमेकर-प्रबंधित नौकरियों (लेबलिंग, प्रोसेसिंग, प्रशिक्षण, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग, बैच ट्रांसफॉर्म, और अधिक) और संसाधनों (जैसे मॉडल, वर्क टीम, एंडपॉइंट कॉन्फ़िगरेशन और एंडपॉइंट) को टैग करना

हम इस पोस्ट में इन्हें और अधिक विस्तार से कवर करते हैं और अच्छी टैगिंग स्वच्छता सुनिश्चित करने के लिए शासन नियंत्रण कैसे लागू करें, इस पर कुछ समाधान प्रदान करते हैं।

सेजमेकर स्टूडियो डोमेन और उपयोगकर्ताओं को टैग करना

स्टूडियो एमएल के लिए एक वेब-आधारित, एकीकृत विकास वातावरण (आईडीई) है जो आपको अपने एमएल मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने, डिबग करने, तैनात करने और निगरानी करने देता है। आप स्टूडियो नोटबुक को जल्दी से लॉन्च कर सकते हैं, और अपने काम को बाधित किए बिना अंतर्निहित गणना संसाधनों को गतिशील रूप से डायल अप या डाउन कर सकते हैं।

इन गतिशील संसाधनों को स्वचालित रूप से टैग करने के लिए, आपको सेजमेकर डोमेन और उन डोमेन उपयोगकर्ताओं को टैग असाइन करने की आवश्यकता है, जिनके पास उन संसाधनों तक पहुंच का प्रावधान है। आप इन टैग्स को के टैग पैरामीटर में निर्दिष्ट कर सकते हैं क्रिएट-डोमेन or क्रिएट-यूजर-प्रोफाइल प्रोफ़ाइल या डोमेन निर्माण के दौरान, या आप उन्हें बाद में का उपयोग करके जोड़ सकते हैं टैगों को जोड़ें एपीआई। स्टूडियो स्वचालित रूप से इन टैग को कॉपी करता है और डोमेन में या विशिष्ट उपयोगकर्ताओं द्वारा बनाई गई स्टूडियो नोटबुक को असाइन करता है। आप स्टूडियो कंट्रोल पैनल में डोमेन सेटिंग्स को संपादित करके सेजमेकर डोमेन में टैग भी जोड़ सकते हैं।

निर्माण के दौरान प्रोफ़ाइल को टैग असाइन करने का एक उदाहरण निम्नलिखित है।

aws sagemaker create-user-profile --domain-id  --user-profile-name data-scientist-full --tags Key=studiouserid,Value= --user-settings ExecutionRole=arn:aws:iam:::role/SageMakerStudioExecutionRole_datascientist-full

मौजूदा डोमेन और उपयोगकर्ताओं को टैग करने के लिए, का उपयोग करें add-tags एपीआई। टैग तब किसी भी नई नोटबुक पर लागू होते हैं। इन टैग्स को अपनी मौजूदा नोटबुक पर लागू करने के लिए, आपको उस उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल से संबंधित स्टूडियो ऐप (कर्नेल गेटवे और ज्यूपिटर सर्वर) को पुनरारंभ करना होगा। इससे नोटबुक डेटा में कोई हानि नहीं होगी। इसका संदर्भ लें सेजमेकर स्टूडियो और स्टूडियो ऐप्स को शट डाउन और अपडेट करें अपने स्टूडियो ऐप्स को हटाने और पुनः आरंभ करने का तरीका जानने के लिए।

सेजमेकर नोटबुक इंस्टेंसेस को टैग करना

सेजमेकर नोटबुक इंस्टेंस के मामले में, टैगिंग इंस्टेंस पर ही लागू होती है। टैग एक ही उदाहरण में चल रहे सभी संसाधनों को असाइन किए जाते हैं। आप टैग पैरामीटर का उपयोग करके प्रोग्राम के रूप में टैग निर्दिष्ट कर सकते हैं बनाना-नोटबुक-उदाहरण एपीआई या उदाहरण निर्माण के दौरान उन्हें सेजमेकर कंसोल के माध्यम से जोड़ें। आप का उपयोग करके कभी भी टैग जोड़ या अपडेट कर सकते हैं टैगों को जोड़ें एपीआई या सेजमेकर कंसोल के माध्यम से।

ध्यान दें कि इसमें सेजमेकर प्रबंधित नौकरियां और संसाधन जैसे प्रशिक्षण और प्रसंस्करण नौकरियां शामिल नहीं हैं क्योंकि वे उदाहरण के बजाय सेवा वातावरण में हैं। अगले भाग में, हम इन संसाधनों पर अधिक विस्तार से टैगिंग लागू करने के तरीके के बारे में जानेंगे।

सेजमेकर प्रबंधित नौकरियों और संसाधनों को टैग करना

सेजमेकर प्रबंधित नौकरियों और संसाधनों के लिए, टैगिंग को लागू किया जाना चाहिए tags प्रत्येक एपीआई अनुरोध के हिस्से के रूप में विशेषता। एक SKLearnProcessor उदाहरण निम्नलिखित कोड में दिखाया गया है। आप अन्य सेजमेकर प्रबंधित नौकरियों और संसाधनों को टैग असाइन करने के तरीके के बारे में अधिक उदाहरण प्राप्त कर सकते हैं गीथहब रेपो.

from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.sklearn.processing import SKLearnProcessor

processing_tags = [{' Key':"cost-center','Value':'TF2WorkflowProcessing'}]
sklearn_processorl = SKLearnProcessor(framework_version='0.23-1' ,
									 role=get_execution_role(),
									 instance_type='ml.m5.xlarge',
									 instance_count=2,
									 tags=processing_tags)

सेजमेकर पाइपलाइनों को टैग करना

सेजमेकर पाइपलाइनों के मामले में, आप प्रत्येक व्यक्तिगत चरण के बजाय संपूर्ण पाइपलाइन को समग्र रूप से टैग कर सकते हैं। सेजमेकर पाइपलाइन स्वचालित रूप से प्रत्येक पाइपलाइन चरण में टैग का प्रचार करती है। यदि आवश्यक हो तो आपके पास अभी भी अलग-अलग चरणों में अतिरिक्त, अलग टैग जोड़ने का विकल्प है। Studio UI में, पाइपलाइन टैग मेटाडेटा अनुभाग में दिखाई देते हैं।

पाइपलाइन में टैग लागू करने के लिए, सेजमेकर पायथन एसडीके का उपयोग करें:

pipeline_tags = [ {'Key': 'pipeline-type', 'Value': 'TF2WorkflowPipeline'}]
pipeline.upsert(role_arn=role, tags=pipeline_tags)
execution = pipeline.start()

IAM नीतियों का उपयोग करके टैगिंग लागू करें

हालांकि टैगिंग क्लाउड प्रबंधन और शासन रणनीतियों को लागू करने के लिए एक प्रभावी तंत्र है, सही टैगिंग व्यवहार को लागू करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है यदि आप इसे अंतिम उपयोगकर्ताओं पर छोड़ देते हैं। यदि कोई विशिष्ट टैग गायब है, तो आप एमएल संसाधन निर्माण को कैसे रोकते हैं, आप कैसे सुनिश्चित करते हैं कि सही टैग लागू किए गए हैं, और आप उपयोगकर्ताओं को मौजूदा टैग को हटाने से कैसे रोकते हैं?

आप इसका उपयोग करके इसे पूरा कर सकते हैं AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (आईएएम) नीतियां। निम्नलिखित कोड एक नीति का एक उदाहरण है जो सेजमेकर क्रियाओं को रोकता है जैसे: CreateDomain or CreateNotebookInstance यदि अनुरोध में पर्यावरण कुंजी और सूची मानों में से एक नहीं है। ForAllValues के साथ संशोधक aws:TagKeys कंडीशन कुंजी इंगित करती है कि केवल कुंजी environment अनुरोध में अनुमति है। यह उपयोगकर्ताओं को अन्य कुंजियों को शामिल करने से रोकता है, जैसे कि गलती से उपयोग करना Environment के बजाय environment.

"sagemaker:CreateTrainingJob"
      ],
      "{
      "Sid": "SageMakerEnforceEnvtOnCreate",
      "Action": [
        "sagemaker:CreateDomain",
        "sagemaker:CreateEndpoint",
        "sagemaker:CreateNotebookInstance",
        Effect": "Allow",
      "Resource": "*",
  "Condition": {
            "StringEquals": {
                "aws:RequestTag/environment": [
                    "dev","staging","production"
                ]
            },
            "ForAllValues:StringEquals": {"aws:TagKeys": "environment"}
        }
      }

टैग नीतियां और सेवा नियंत्रण नीतियां (एससीपी) आपके एमएल संसाधनों के निर्माण और लेबलिंग को मानकीकृत करने का एक अच्छा तरीका हो सकता है। टैगिंग रणनीति को लागू करने के तरीके के बारे में अधिक जानकारी के लिए जो संगठन स्तर पर टैगिंग को लागू और मान्य करता है, देखें लागत आवंटन ब्लॉग श्रृंखला #3: एडब्ल्यूएस संसाधन टैग लागू और मान्य करें.

लागत आवंटन रिपोर्टिंग

आप कॉस्ट एक्सप्लोरर पर दृश्यों को फ़िल्टर करके टैग देख सकते हैं, a मासिक लागत आवंटन रिपोर्ट, या CUR की जांच करके।

कॉस्ट एक्सप्लोरर में विज़ुअलाइज़िंग टैग

कॉस्ट एक्सप्लोरर एक ऐसा टूल है जो आपको अपनी लागत और उपयोग को देखने और विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है। आप मुख्य ग्राफ़ का उपयोग करके अपने उपयोग और लागतों का पता लगा सकते हैं: कॉस्ट एक्सप्लोरर लागत और उपयोग रिपोर्ट। कॉस्ट एक्सप्लोरर का उपयोग कैसे करें, इस पर एक त्वरित वीडियो के लिए, देखें मैं अपने खर्च और उपयोग का विश्लेषण करने के लिए कॉस्ट एक्सप्लोरर का उपयोग कैसे कर सकता हूं?

लागत एक्सप्लोरर के साथ, आप टैग द्वारा अपनी एडब्ल्यूएस लागतों को देखने के तरीके को फ़िल्टर कर सकते हैं। समूह द्वारा हमें टैग कुंजियों द्वारा परिणामों को फ़िल्टर करने की अनुमति देता है जैसे कि Environment, Deploymentया, Cost Center. टैग फ़िल्टर कुंजी की परवाह किए बिना हमारे इच्छित मान का चयन करने में हमारी सहायता करता है। उदाहरणों में शामिल Production और Staging. ध्यान रखें कि टैग जोड़ने और सक्रिय करने के बाद आपको संसाधनों को चलाना होगा; अन्यथा, कॉस्ट एक्सप्लोरर के पास कोई उपयोग डेटा नहीं होगा और टैग मान को फ़िल्टर या समूह के अनुसार विकल्प के रूप में प्रदर्शित नहीं किया जाएगा।

निम्न स्क्रीनशॉट सभी मानों द्वारा फ़िल्टर करने का एक उदाहरण है BusinessUnit टैग।

CUR . में टैग की जांच करना

लागत और उपयोग रिपोर्ट में उपलब्ध लागत और उपयोग डेटा का सबसे व्यापक सेट शामिल है। रिपोर्ट में AWS उत्पाद, उपयोग प्रकार और आपके AWS खाते द्वारा उपयोग किए जाने वाले संचालन के प्रत्येक अद्वितीय संयोजन के लिए लाइन आइटम शामिल हैं। आप सूचना को घंटे या दिन के अनुसार एकत्रित करने के लिए CUR को अनुकूलित कर सकते हैं। मासिक लागत आवंटन रिपोर्ट लागत आवंटन रिपोर्टिंग स्थापित करने का एक तरीका है। आप एक सेट कर सकते हैं मासिक लागत आवंटन रिपोर्ट जो उत्पाद श्रेणी और लिंक किए गए खाता उपयोगकर्ता द्वारा आपके खाते के लिए AWS उपयोग को सूचीबद्ध करता है। रिपोर्ट में वही पंक्ति वस्तुएँ हैं जो विस्तृत बिलिंग रिपोर्ट और आपकी टैग कुंजियों के लिए अतिरिक्त कॉलम। आप इसे सेट अप कर सकते हैं और इन चरणों का पालन करके अपनी रिपोर्ट डाउनलोड कर सकते हैं मासिक लागत आवंटन रिपोर्ट.

निम्न स्क्रीनशॉट दिखाता है कि कैसे उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित टैग कुंजियाँ CUR में दिखाई देती हैं। उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित टैग कुंजियों में उपसर्ग होता है userइस तरह के रूप में, user:Department और user:CostCenter. AWS द्वारा जेनरेट की गई टैग कुंजियों में उपसर्ग होता है aws.

Amazon Athena और Amazon QuickSight का उपयोग करके CUR की कल्पना करें

अमेज़न एथेना एक इंटरैक्टिव क्वेरी सेवा है जो मानक SQL का उपयोग करके Amazon S3 में डेटा का विश्लेषण करना आसान बनाती है। एथेना सर्वर रहित है, इसलिए प्रबंधन के लिए कोई बुनियादी ढांचा नहीं है, और आप केवल उन प्रश्नों के लिए भुगतान करते हैं जो आप चलाते हैं। एथेना को सीयूआर के साथ एकीकृत करने के लिए, देखें अमेज़ॅन एथेना का उपयोग करके लागत और उपयोग रिपोर्ट की पूछताछ. फिर आप मानक SQL का उपयोग करके CUR डेटा को क्वेरी करने के लिए कस्टम क्वेरी बना सकते हैं। निम्न स्क्रीनशॉट उन सभी संसाधनों को फ़िल्टर करने के लिए एक क्वेरी का एक उदाहरण है, जिनका मूल्य TF2WorkflowTraining के लिए है cost-center टैग।

select * from {$table_name} where resource_tags_user_cost-center= 'TF2WorkflowTraining'

निम्नलिखित उदाहरण में, हम यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि कौन से संसाधनों में मूल्य गायब हैं cost-center टैग।

SELECT
 bill_payer_account_id, line_item_usage_account_id, DATE_FORMAT((line_item_usage_start_date), '%Y-%m-%d') AS day_line_item_usage_start_date, line_item_resource_id, line_item_usage_type, resource_tags_user_cost-center
FROM
{$table_name} 
WHERE
 resource_tags_user_cost-center IS NULL
AND line_item_product_code = 'AmazonSageMaker'

अधिक जानकारी और उदाहरण क्वेरीज़ में पाई जा सकती हैं एडब्ल्यूएस सीयूआर क्वेरी लाइब्रेरी.

आप इसमें CUR डेटा भी फीड कर सकते हैं अमेज़न क्विकसाइट, जहां आप रिपोर्टिंग या विज़ुअलाइज़ेशन उद्देश्यों के लिए इसे किसी भी तरह से स्लाइस और डाइस कर सकते हैं। CUR डेटा को QuickSight में अंतर्ग्रहण करने के निर्देशों के लिए, देखें मैं Amazon QuickSight में AWS लागत और उपयोग रिपोर्ट (CUR) को कैसे अंतर्ग्रहण और कल्पना कर सकता हूं?.

टैग का उपयोग करके बजट की निगरानी

AWS बजट अप्रत्याशित रूप से खर्च होने पर प्रारंभिक चेतावनी प्रदान करने का एक शानदार तरीका है। आप कस्टम बजट बना सकते हैं जो आपको तब सचेत करते हैं जब आपकी एमएल लागत और उपयोग आपकी उपयोगकर्ता-निर्धारित थ्रेसहोल्ड से अधिक हो जाते हैं (या इससे अधिक होने का अनुमान है)। AWS बजट के साथ, आप अपनी कुल मासिक ML लागतों की निगरानी कर सकते हैं या विशिष्ट उपयोग आयामों से जुड़ी लागतों को ट्रैक करने के लिए अपने बजट को फ़िल्टर कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप बजट का दायरा सेट कर सकते हैं ताकि सेजमेकर संसाधन लागत को टैग किया जा सके cost-center: ML-Marketing, जैसा कि निम्न स्क्रीनशॉट में दिखाया गया है। AWS बजट कैसे सेट करें, इस पर अतिरिक्त आयामों और विस्तृत निर्देशों के लिए, देखें यहाँ उत्पन्न करें.

- बजट अलर्ट, जब आपकी बजट सीमा पार हो जाती है (या होने वाली है) तो आप सूचनाएं भेज सकते हैं। इन अलर्ट को a . पर भी पोस्ट किया जा सकता है अमेज़न सरल अधिसूचना सेवा (अमेज़ॅन एसएनएस) विषय। एक AWS लाम्बा एसएनएस विषय की सदस्यता लेने वाले फ़ंक्शन को तब लागू किया जाता है, और कोई भी प्रोग्रामेटिक रूप से लागू करने योग्य कार्रवाई की जा सकती है।

AWS बजट आपको कॉन्फ़िगर करने की सुविधा भी देता है बजट कार्रवाई, जो ऐसे कदम हैं जो आप बजट सीमा से अधिक होने पर (वास्तविक या अनुमानित राशि) उठा सकते हैं। नियंत्रण का यह स्तर आपको अपने खाते में अनजाने में किए गए अधिक खर्च को कम करने की अनुमति देता है। आप अपने खाते में लागत और उपयोग के लिए विशिष्ट प्रतिक्रियाओं को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं जो स्वचालित रूप से या एक बजट लक्ष्य को पार कर जाने पर वर्कफ़्लो अनुमोदन प्रक्रिया के माध्यम से लागू किया जाएगा। यह सुनिश्चित करने के लिए वास्तव में एक शक्तिशाली समाधान है कि आपका एमएल खर्च व्यवसाय के लक्ष्यों के अनुरूप है। आप चुन सकते हैं कि किस प्रकार की कार्रवाई करनी है। उदाहरण के लिए, जब एक बजट सीमा पार हो जाती है, तो आप विशिष्ट IAM उपयोगकर्ताओं को व्यवस्थापक अनुमतियों से केवल-पढ़ने के लिए स्थानांतरित कर सकते हैं। संगठनों का उपयोग करने वाले ग्राहकों के लिए, आप संपूर्ण संगठनात्मक इकाई को व्यवस्थापक से केवल-पढ़ने के लिए स्थानांतरित करके क्रियाओं को लागू कर सकते हैं। बजट कार्रवाइयों का उपयोग करके लागत का प्रबंधन कैसे करें, इस बारे में अधिक जानकारी के लिए देखें अपने AWS बहु-खाता परिवेश में लागत वृद्धि का प्रबंधन कैसे करें - भाग 1.

आप दैनिक, साप्ताहिक या मासिक ताल पर अपने मौजूदा बजट के प्रदर्शन की निगरानी के लिए एक रिपोर्ट भी सेट कर सकते हैं और उस रिपोर्ट को अधिकतम 50 ईमेल पते पर वितरित कर सकते हैं। साथ एडब्ल्यूएस बजट रिपोर्ट, आप सेजमेकर से संबंधित सभी बजटों को एक रिपोर्ट में जोड़ सकते हैं। यह सुविधा आपको एक ही स्थान से अपने सेजमेकर पदचिह्न को ट्रैक करने में सक्षम बनाती है, जैसा कि निम्नलिखित स्क्रीनशॉट में दिखाया गया है। आप इन रिपोर्टों को दैनिक, साप्ताहिक या मासिक ताल पर प्राप्त करने का विकल्प चुन सकते हैं (मैंने चुना है साप्ताहिक इस उदाहरण के लिए), और सप्ताह का वह दिन चुनें जब आप उन्हें प्राप्त करना चाहते हैं।

यह सुविधा आपके हितधारकों को आपकी सेजमेकर की लागतों और उपयोग के साथ अद्यतित रखने के लिए उपयोगी है, और उन्हें यह देखने में मदद करती है कि खर्च कब अपेक्षित रूप से चलन में नहीं है।

इस कॉन्फ़िगरेशन को सेट करने के बाद, आपको निम्न के जैसा एक ईमेल प्राप्त होना चाहिए।

निष्कर्ष

इस पोस्ट में, हमने दिखाया कि आप सेजमेकर के लिए लागत आवंटन टैगिंग कैसे सेट कर सकते हैं और अपने सेजमेकर पर्यावरण और वर्कलोड के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को टैग करने के लिए साझा टिप्स। फिर हमने आपके एमएल खर्च में दृश्यता को बेहतर बनाने में आपकी मदद करने के लिए कॉस्ट एक्सप्लोरर और सीयूआर जैसे विभिन्न रिपोर्टिंग विकल्पों पर चर्चा की। अंत में, हमने आपके संगठन के एमएल खर्च पर नजर रखने में आपकी मदद करने के लिए एडब्ल्यूएस बजट और बजट सारांश रिपोर्ट का प्रदर्शन किया।

लागत आवंटन टैग को लागू करने और सक्रिय करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए, देखें उपयोगकर्ता-निर्धारित लागत आवंटन Tags.

लेखक के बारे में

शॉन मॉर्गन एडब्ल्यूएस में एआई/एमएल सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं। उनके पास सेमीकंडक्टर और अकादमिक अनुसंधान क्षेत्रों में अनुभव है, और ग्राहकों को एडब्ल्यूएस पर अपने लक्ष्यों तक पहुंचने में मदद करने के लिए अपने अनुभव का उपयोग करते हैं। अपने खाली समय में, शॉन एक सक्रिय ओपन-सोर्स योगदानकर्ता और अनुरक्षक है, और TensorFlow ऐड-ऑन के लिए विशेष रुचि समूह लीड है।

ब्रेंट रैबोव्स्की AWS में डेटा विज्ञान पर केंद्रित है, और अपनी स्वयं की डेटा विज्ञान परियोजनाओं के साथ AWS ग्राहकों की सहायता के लिए अपनी विशेषज्ञता का लाभ उठाता है।

नीलेश शेट्टी एडब्ल्यूएस में एक वरिष्ठ तकनीकी खाता प्रबंधक के रूप में है, जहां वह उद्यम सहायता ग्राहकों को एडब्ल्यूएस पर अपने क्लाउड संचालन को कारगर बनाने में मदद करता है। उन्हें मशीन लर्निंग का शौक है और उन्हें सलाहकार, वास्तुकार और डेवलपर के रूप में काम करने का अनुभव है। काम के अलावा, उन्हें संगीत सुनना और खेल देखना पसंद है।

जेम्स वू एडब्ल्यूएस में वरिष्ठ एआई/एमएल विशेषज्ञ समाधान वास्तुकार हैं। ग्राहकों को एआई/एमएल समाधान डिजाइन और निर्माण में मदद करना। जेम्स के काम में एमएल उपयोग के मामलों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है, जिसमें प्राथमिक रुचि कंप्यूटर विज़न, डीप लर्निंग और पूरे उद्यम में एमएल स्केलिंग है। एडब्ल्यूएस में शामिल होने से पहले, जेम्स इंजीनियरिंग में 10 साल और मार्केटिंग और विज्ञापन उद्योगों में 6 साल सहित 4 से अधिक वर्षों के लिए एक वास्तुकार, डेवलपर और प्रौद्योगिकी नेता थे।