L'ottimizzazione dei costi è uno dei pilastri del Framework ben progettato di AWSed è un processo continuo di perfezionamento e miglioramento nell'arco del ciclo di vita di un carico di lavoro. Consente di creare e gestire sistemi consapevoli dei costi che riducono al minimo i costi, massimizzano il ritorno sull'investimento e ottengono risultati aziendali.
Amazon Sage Maker è un servizio di machine learning (ML) completamente gestito che offre una varietà di opzioni e funzionalità di ottimizzazione dei costi come la formazione spot gestita, endpoint multi-modello, AWS Inferenza, ML Savings Plans e molti altri che aiutano a ridurre il costo totale di proprietà (TCO) dei carichi di lavoro ML rispetto ad altre opzioni basate su cloud, come l'autogestione Cloud di calcolo elastico di Amazon (Amazon EC2) e gestito da AWS Servizio Amazon Elastic Kubernetes (Amazon EKS).
AWS si impegna ad aiutarti a ottenere i massimi risparmi offrendo un servizio completo e opzioni di prezzo. Forniamo strumenti per una gestione flessibile dei costi e una migliore visibilità dei costi dettagliati e dell'utilizzo dei carichi di lavoro.
Nel 2021 abbiamo lanciato Servizi proattivi di AWS Support come parte del Supporto aziendale AWS piano. Sin dalla sua introduzione, abbiamo aiutato centinaia di clienti a ottimizzare i loro carichi di lavoro, impostare limiti e migliorare la visibilità dei costi e dell'utilizzo dei loro carichi di lavoro ML.
In questo post condividiamo le lezioni apprese e ti guidiamo attraverso i vari modi per analizzare l'utilizzo di SageMaker e identificare le opportunità di ottimizzazione dei costi.
Analizza i costi di SageMaker utilizzando AWS Cost Explorer
Esplora costi AWS fornisce visualizzazioni preconfigurate che mostrano informazioni sulle tendenze dei costi e ti danno un vantaggio nella comprensione della cronologia e delle tendenze dei costi. Consente di filtrare e raggruppare in base a valori quali servizio AWS, tipo di utilizzo, tag di allocazione dei costi, tipo di istanza EC2, e ancora più. Se utilizzi la fatturazione consolidata, puoi anche filtrare per account collegato. Inoltre, puoi impostare intervalli di tempo e granularità, nonché prevedere i costi futuri in base ai costi storici e ai dati di utilizzo.
Iniziamo utilizzando Cost Explorer per identificare le opportunità di ottimizzazione dei costi in SageMaker.
- Nella console di Cost Explorer, scegli SageMaker per Servizi e scegli Applica filtri.
- È possibile impostare l'intervallo di tempo e la granularità desiderati, nonché il file Raggruppa per parametro.
- È possibile visualizzare i dati del grafico in formato grafico a barre, a linee o in pila.
- Dopo aver ottenuto i risultati desiderati con filtri e raggruppamenti, puoi scaricare i risultati scegliendo Scarica come CSV o salvare il rapporto scegliendo Salva nella libreria dei rapporti.
Lo screenshot seguente mostra i costi mensili di SageMaker per l'intervallo di date selezionato, raggruppati per regione.
Per indicazioni generali sull'utilizzo di Cost Explorer, fare riferimento a Il nuovo look e i casi d'uso comuni di AWS Cost Explorer.
Facoltativamente, puoi abilitare Report sui costi e sull'utilizzo di AWS (AWS CUR) per ottenere informazioni sui dati di costo e utilizzo per i tuoi account. Il report contiene i dettagli sul consumo orario di AWS. È memorizzato in Servizio di archiviazione semplice Amazon (Amazon S3) nell'account del pagatore, che consolida i dati per tutti gli account collegati. Puoi interrogare il report per analizzare le tendenze del tuo utilizzo e intraprendere le azioni appropriate per ottimizzare i costi. Amazzone Atena è un servizio di query serverless che puoi utilizzare per analizzare i dati del tuo report in Amazon S3 utilizzando SQL standard. Per ulteriori informazioni e query di esempio, fare riferimento a Libreria di query AWS CUR.
Il codice seguente è un esempio di una query AWS CUR per ottenere i costi di SageMaker per gli ultimi 3 mesi di utilizzo:
Puoi anche inserire i dati AWS CUR in Amazon QuickSight, dove puoi affettarlo e tagliarlo come preferisci per scopi di reportistica o visualizzazione. Per istruzioni sull'acquisizione dei dati CUR in QuickSight, vedere Come assimilare e visualizzare il rapporto sui costi e l'utilizzo (CUR) di AWS in Amazon QuickSight.
Analizza i costi per i tipi di utilizzo di SageMaker
Il tuo costo mensile di SageMaker deriva da diversi tipi di utilizzo di SageMaker come istanze notebook, hosting, formazione ed elaborazione, tra gli altri. Selezione del filtro del servizio SageMaker e raggruppamento in base a Tipo di utilizzo dimensione in Cost Explorer ti dà un'idea generale della distribuzione dei costi in base al tipo di utilizzo di SageMaker. Il tipo di utilizzo viene visualizzato nel formato
Lo screenshot seguente mostra la distribuzione dei costi raggruppata per tipi di utilizzo di SageMaker quando un account ha segnalato l'utilizzo su notebook e Amazon Sage Maker Studio App KernelGateway.
Best practice generali per l'ottimizzazione dei costi di SageMaker
In questa sezione, condividiamo consigli generali per risparmiare sui costi durante l'utilizzo di SageMaker.
Tagging
A etichetta è un'etichetta che assegni a una risorsa AWS. Puoi usa i tag per organizzare le tue risorse per utenti, reparti o centri di costo e tenere traccia dei costi a livello dettagliato. I tag di allocazione dei costi possono essere utilizzati per classificare i costi in Esploratore di costi or Rapporti sui costi e sull'utilizzo. Per suggerimenti e best practice sull'allocazione dei costi per l'ambiente SageMaker e i carichi di lavoro, fare riferimento a Configura l'allocazione dei costi a livello aziendale per ambienti e carichi di lavoro ML utilizzando la codifica delle risorse in Amazon SageMaker
Budget AWS
Budget AWS ti offre visibilità sui tuoi costi ML su AWS e ti aiuta a tenere traccia dei tuoi costi SageMaker, inclusi sviluppo, formazione e hosting. Ti consente di impostare budget personalizzati per tenere traccia dei costi e dell'utilizzo, dai casi d'uso più semplici a quelli più complessi. AWS Budgets supporta anche e-mail o Servizio di notifica semplice Amazon (Amazon SNS) notifica quando il costo e l'utilizzo effettivi o previsti superano la soglia del budget o quando l'utilizzo o la copertura effettivi di Savings Plans scende al di sotto della soglia desiderata.
AWS Budgets è inoltre integrato con Cost Explorer, in modo da poter visualizzare e analizzare facilmente i driver di costo e utilizzo, Chatbot AWS, in modo da poter ricevere avvisi sul budget AWS nel canale Slack designato o nella stanza Amazon Chime e Catalogo dei servizi AWS, così puoi tenere traccia dei costi sui portafogli e prodotti AWS approvati. Puoi anche impostare avvisi e ricevere una notifica quando il tuo costo o utilizzo supera (o si prevede che superi) l'importo preventivato. Dopo aver creato il tuo budget, puoi tenere traccia dei progressi nella console AWS Budgets. Per ulteriori informazioni, vedere Gestisci i tuoi costi con AWS Budgets.
Console di fatturazione AWS
I Console di fatturazione AWS ti consente di comprendere facilmente le tue spese AWS, visualizzare e pagare le fatture, gestire le preferenze di fatturazione e le impostazioni fiscali e accedere a ulteriori servizi di gestione finanziaria nel cloud. Puoi valutare rapidamente se la tua spesa mensile è in linea con periodi, previsioni o budget precedenti, indagare e intraprendere azioni correttive in modo tempestivo. Puoi utilizzare la pagina del dashboard della console AWS Billing per ottenere una visione generale della tua spesa AWS. Puoi anche usarlo per identificare il tuo servizio o la tua regione con il costo più elevato e visualizzare le tendenze della tua spesa negli ultimi mesi, nonché per vedere varie analisi del tuo utilizzo di AWS.
I Riepilogo dell'AWS La sezione della pagina offre una panoramica dei costi AWS per tutti gli account, le regioni, i fornitori di servizi e i servizi e altri KPI. Fornisce inoltre un confronto con i costi totali previsti per il mese corrente. IL Costo massimo mostra il servizio, l'account o la regione principali in base alla spesa stimata da inizio mese (MTD). IL Andamento dei costi per i primi cinque servizi La sezione mostra l'andamento dei costi per i primi cinque servizi per gli ultimi tre-sei periodi di fatturazione chiusi.
Pianificazione e previsione
La previsione è una parte essenziale per rimanere al passo con i costi e l'utilizzo del cloud e diventa ancora più importante man mano che la tua azienda cresce.
AWS ha diverse opzioni per aiutarti a prevedere i tuoi costi. IL funzione di previsione di Cost Explorer ti dà la possibilità di creare previsioni di utilizzo personalizzate per ottenere una visuale sui tuoi costi futuri previsti. IL previsione integrata basata su ML di QuickSight ti consente di prevedere le tue principali metriche aziendali con la semplicità del punta e clicca. Offre un modo semplice per utilizzare ML per fare previsioni su qualsiasi dato di serie temporali con tempi di configurazione minimi e nessuna esperienza ML richiesta.
È inoltre possibile utilizzare Previsioni Amazon, un servizio completamente gestito che utilizza ML per fornire previsioni altamente accurate, per generare previsioni per servizi AWS specifici con i dati raccolti da AWS CUR. Per ulteriori informazioni, vedere Previsione della spesa AWS utilizzando i rapporti sui costi e l'utilizzo di AWS, AWS Glue DataBrew e Amazon Forecast.
Per ulteriori informazioni sulle opzioni di previsione dei costi, vedere Utilizzo degli strumenti giusti per la previsione dei costi del cloud.
Ridimensionamento corretto dell'istanza
Puoi ottimizzare i costi di SageMaker e pagare solo ciò di cui hai veramente bisogno selezionando le risorse giuste. È necessario dimensionare correttamente le istanze di calcolo SageMaker prima di acquistare un piano di risparmio per fornire un impegno adeguato e ottenere il massimo risparmio sui costi. SageMaker attualmente offre Istanze di calcolo ML sulle varie famiglie di istanze. L'apprendimento automatico è un processo iterativo con requisiti di elaborazione variabili per le diverse fasi del ciclo di vita del machine learning, dalla preelaborazione dei dati all'addestramento e all'hosting del modello. Identificare il giusto tipo di istanza di calcolo è impegnativo e può portare a un provisioning eccessivo delle risorse e quindi a un aumento dei costi. L'architettura modulare di SageMaker ti consente di ottimizzare la scalabilità, le prestazioni e i prezzi dei tuoi carichi di lavoro ML in base alla fase del ciclo di vita ML. Per maggiori dettagli, consultare il Ridimensionamento corretto delle risorse di elaborazione per notebook Amazon SageMaker, processi di elaborazione, formazione e distribuzione sezione del post Garantisci risorse di calcolo efficienti su Amazon SageMaker.
Piani di risparmio Amazon SageMaker
I piani di risparmio di Amazon SageMaker sono un modello di prezzi flessibile per SageMaker. Offre tariffe scontate in cambio dell'impegno a una quantità costante di utilizzo (misurata in $/ora) per un periodo di 1 o 3 anni. I piani di risparmio offrono flessibilità grazie al loro modello basato sull'utilizzo e aiutano a ridurre i costi fino al 64%. Queste tariffe si applicano automaticamente agli utilizzi idonei delle istanze SageMaker ML, inclusi i notebook Studio, le istanze notebook SageMaker, SageMaker Processing, Gestore di dati SageMaker, addestramento SageMaker, inferenza in tempo reale SageMaker e trasformazione batch SageMaker indipendentemente dalla famiglia di istanze, dalle dimensioni o dalla regione. In questo modo è facile massimizzare i risparmi indipendentemente dall'evoluzione dei casi d'uso e del consumo nel tempo e puoi risparmiare fino al 64% rispetto al prezzo on demand.
Ad esempio, potresti iniziare con piccole istanze per sperimentare diversi algoritmi su una frazione del tuo set di dati. Quindi, potresti passare a istanze più grandi per preparare i dati e addestrarli su larga scala rispetto al tuo set di dati completo. Infine, puoi distribuire i tuoi modelli in diverse regioni per fornire previsioni a bassa latenza ai tuoi utenti. Tutte le modifiche alle dimensioni delle istanze e le distribuzioni nelle nuove regioni sarebbero coperte dallo stesso piano di risparmio, senza alcuno sforzo di gestione richiesto da parte tua.
Ogni tipo di utilizzo di SageMaker idoneo per SageMaker Savings Plans ha un Tariffa Piani di Risparmio e tariffa On Demand. Quando ti iscrivi ai piani di risparmio SageMaker, ti verrà addebitata la tariffa del piano di risparmio per il tuo utilizzo fino al tuo impegno. Qualsiasi utilizzo oltre l'impegno verrà addebitato alle tariffe on demand. La console AWS Cost Management ti offre raccomandazioni che rendono facile trovare il giusto livello di impegno per un piano di risparmio. Queste raccomandazioni si basano su quanto segue:
- Il tuo utilizzo di SageMaker negli ultimi 7, 30 o 60 giorni. Dovresti selezionare il periodo di tempo che meglio rappresenta il tuo utilizzo futuro.
- La durata del tuo piano: 1 anno o 3 anni.
- La tua opzione di pagamento: nessun anticipo, anticipo parziale (50% o più) o anticipo totale. Alcuni clienti preferiscono (o devono utilizzare) quest'ultima opzione, perché offre loro una visione chiara e prevedibile della bolletta SageMaker.
I consigli si basano sul tuo utilizzo storico nel periodo di ricerca selezionato e non prevedono il tuo utilizzo. Assicurati di selezionare un periodo di ricerca che rifletta il tuo utilizzo futuro. Un piano a 3 anni offre il tasso di sconto più elevato; allo stesso modo, un'opzione di pagamento All Upfront offre il tasso di sconto più elevato rispetto alle opzioni di pagamento No Upfront o Partial Upfront. I carichi di lavoro e l'utilizzo in genere cambiano nel tempo e un modello di utilizzo coerente e stazionario è un buon candidato per un piano di risparmio. Se hai molti carichi di lavoro di breve durata o una tantum, selezionare l'impegno giusto per l'utilizzo del calcolo (misurato all'ora) potrebbe essere difficile. Si consiglia di acquistare continuamente piccole quantità di impegno dei piani di risparmio nel tempo. Ciò garantisce il mantenimento di elevati livelli di copertura per massimizzare gli sconti e i piani corrispondono sempre al carico di lavoro e ai requisiti dell'organizzazione.
Per comprendere le raccomandazioni del piano di risparmio, fare riferimento a Riduci i costi di machine learning con riduzioni dei prezzi delle istanze e piani di risparmio per Amazon SageMaker.
Rapporto di utilizzo
Per i piani di risparmio attivi, rapporti di utilizzo sono disponibili sulla console Piani di risparmio per vedere la percentuale dell'impegno che hai effettivamente utilizzato. Puoi utilizzare il report sull'utilizzo di Savings Plans per comprendere visivamente quanto del tuo impegno Savings Plans stai utilizzando nel periodo di tempo configurato, nonché i tuoi risparmi rispetto ai prezzi on demand. Ad esempio, se hai un impegno di $ 10 all'ora e il tuo utilizzo fatturato con le tariffe Savings Plans ammonta a $ 9.80 all'ora, il tuo utilizzo per quell'ora è del 98%. Puoi vedere l'utilizzo dei tuoi piani di risparmio con una granularità oraria, giornaliera o mensile, in base al tuo periodo di riferimento. Puoi applicare filtri in base al tipo di Savings Plans, all'account membro, alla regione e alla famiglia di istanze in Filtri sezione. Se sei un utente in un management account, puoi visualizzare l'utilizzo aggregato per l'intera famiglia di fatturazione consolidata.
Lo screenshot seguente mostra un esempio di report sull'utilizzo. Puoi vedere che anche se la copertura dei piani di risparmio non è del 100% per molti giorni consecutivi, il risparmio netto totale è ancora positivo. Senza piani di risparmio, ti verranno addebitate le tariffe on demand per l'utilizzo. Per ottenere il massimo risparmio ed evitare impegni eccessivi, si consiglia di selezionare l'impegno giusto in base a un utilizzo coerente e ottimizzato dei carichi di lavoro SageMaker.
Rapporto di copertura
Analogamente, rapporti di copertura mostrarti quanta parte della tua spesa idonea è stata coperta dal piano. Per capire come viene calcolata la copertura, fare riferimento a Utilizzando il rapporto sulla copertura.
Lo screenshot seguente mostra un esempio di report di copertura. Puoi vedere che la copertura media per il periodo di tempo selezionato è del 92%, insieme alla spesa on demand non coperta dal piano. In base alla spesa On Demand non coperta dal piano, puoi opzionalmente acquistare un Piano di Risparmio aggiuntivo per ottenere il massimo risparmio. Inoltre, si consiglia di dimensionare correttamente le istanze di calcolo di SageMaker prima di acquistare un piano di risparmio e di comprendere le dimensioni del carico di lavoro per evitare un commit eccessivo o insufficiente dell'utilizzo del piano di risparmio.
Per maggiori dettagli su come i piani di risparmio si applicano al tuo utilizzo di AWS, fai riferimento a Capire come Savings Plans si applica al tuo utilizzo di AWS.
Conclusione
L'apprendimento automatico si è affermato come uno strumento potente in tutti i settori, ma la formazione di nuovi modelli e l'esecuzione di modelli ML per l'inferenza possono essere costosi. Uno dei vantaggi dell'esecuzione di ML su SageMaker è l'ampio e approfondito set di funzionalità che offre strategie di ottimizzazione dei costi senza influire sulle prestazioni o sull'agilità. Questo post ha evidenziato gli strumenti e le opzioni AWS per analizzare i costi di SageMaker, identificare le tendenze e implementare avvisi proattivi e best practice di ottimizzazione.
Informazioni sugli autori
Deepali Rajale è Senior AI/ML Specialist presso AWS. Lavora con i clienti aziendali fornendo indicazioni tecniche con le best practice per la distribuzione e la manutenzione di soluzioni AI/ML nell'ecosistema AWS. Ha lavorato con una vasta gamma di organizzazioni su vari casi d'uso di deep learning che coinvolgono la PNL e la visione artificiale. È appassionata di consentire alle organizzazioni di sfruttare l'IA generativa per migliorare la loro esperienza d'uso. Nel tempo libero le piacciono i film, la musica e la letteratura.
Uri Rosenberg è il responsabile tecnico specializzato in AI e ML per Europa, Medio Oriente e Africa. Con sede in Israele, Uri lavora per consentire ai clienti aziendali su tutto ciò che riguarda il machine learning per progettare, costruire e operare su larga scala. Nel tempo libero ama andare in bicicletta, fare escursioni e viaggiare nel tempo.
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- Fonte: 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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- soglia
- Attraverso
- tempo
- Serie storiche
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