La creazione di una soluzione pronta per la produzione nel cloud comporta una serie di compromessi tra risorse, tempo, aspettative dei clienti e risultati aziendali. IL Framework ben progettato di AWS ti aiuta a comprendere i vantaggi e i rischi delle decisioni che prendi durante la creazione di carichi di lavoro su AWS.
Un progetto di elaborazione intelligente dei documenti (IDP) solitamente combina il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per leggere e comprendere un documento ed estrarre termini o parole specifici. La lente personalizzata IDP Well-Architected delinea i passaggi per eseguire una revisione AWS Well-Architected e ti aiuta a valutare e identificare i rischi nei carichi di lavoro IDP. Fornisce inoltre indicazioni per affrontare le sfide comuni, consentendoti di progettare i carichi di lavoro IDP in base alle migliori pratiche.
Questo post si concentra sul pilastro di ottimizzazione dei costi della soluzione IDP. Un carico di lavoro ottimizzato in termini di costi utilizza completamente tutte le risorse, raggiunge un risultato al prezzo più basso possibile e soddisfa i requisiti funzionali. Inizieremo con un'introduzione del pilastro Ottimizzazione dei costi e dei principi di progettazione, per poi approfondire le quattro aree di interesse: gestione finanziaria, fornitura di risorse, gestione dei dati e monitoraggio dei costi. Leggendo questo post imparerai a conoscere il pilastro dell'ottimizzazione dei costi nel quadro ben architettato con il case study IDP.
Principi di progettazione
L’ottimizzazione dei costi è un processo continuo di perfezionamento e miglioramento nell’arco del ciclo di vita di un carico di lavoro. Le pratiche descritte in questo post possono aiutarti a creare e gestire carichi di lavoro IDP attenti ai costi che raggiungono risultati aziendali riducendo al minimo i costi e consentendo alla tua organizzazione di massimizzare il ritorno sull'investimento.
Diversi principi possono aiutarti a migliorare l’ottimizzazione dei costi. Consideriamo le diverse fasi del progetto. Ad esempio, durante la fase di pianificazione del progetto, dovresti investire in competenze e strumenti di gestione finanziaria del cloud e allineare i team finanziari e tecnologici per incorporare prospettive sia aziendali che tecnologiche. Nella fase di sviluppo del progetto, consigliamo di adottare un modello di consumo e di adattare dinamicamente l'utilizzo. Quando sei pronto per la produzione, monitora e analizza sempre la spesa.
Tieni presente quanto segue mentre discutiamo delle migliori pratiche:
- Implementare la gestione finanziaria nel cloud – Per raggiungere il successo finanziario e accelerare la realizzazione del valore aziendale con la tua soluzione IDP, devi investire nella gestione finanziaria nel cloud. La tua organizzazione deve dedicare il tempo e le risorse necessarie per sviluppare capacità in questo nuovo ambito della tecnologia e della gestione dell'utilizzo.
- Coltivare una partnership tra tecnologia e finanza – Coinvolgi i team finanziari e tecnologici nelle discussioni su costi e utilizzo durante la creazione della tua soluzione IDP e in tutte le fasi del tuo percorso verso il cloud. I team dovrebbero incontrarsi e discutere regolarmente argomenti quali obiettivi e traguardi organizzativi con la soluzione IDP, stato attuale di costi e utilizzo e pratiche finanziarie e contabili.
- Adottare un modello di consumo e adeguarlo dinamicamente – Fornire risorse e gestire i dati con consapevolezza dei costi e gestire la fase e l'ambiente del progetto con l'ottimizzazione dei costi nel tempo. Paga solo per le risorse che consumi e aumenta o diminuisci l'utilizzo in base ai requisiti aziendali. Ad esempio, gli ambienti di sviluppo e test per la tua soluzione IDP vengono generalmente utilizzati solo per 8 ore al giorno durante la settimana lavorativa. Interrompendo le risorse dell'ambiente di sviluppo e test quando non vengono utilizzate, ad esempio al di fuori delle 40 ore lavorative settimanali, è possibile ridurre i costi del 75% rispetto al loro utilizzo continuo per 168 ore settimanali.
- Monitorare, attribuire e analizzare le spese – Misurare il rendimento aziendale del carico di lavoro e i costi associati alla consegna. Utilizza questi dati per comprendere i vantaggi che otterrai aumentando l'output, aumentando la funzionalità e riducendo i costi con il tuo flusso di lavoro IDP. AWS fornisce strumenti come Amazon Cloud Watch, tage AWS CloudTrail per semplificare l'identificazione accurata del costo e dell'utilizzo dei carichi di lavoro, assicurati di utilizzare le risorse per misurare il ritorno sull'investimento (ROI) e consenti ai proprietari dei carichi di lavoro di ottimizzare le proprie risorse e ridurre i costi.
Aree di interesse
I principi di progettazione e le migliori pratiche del pilastro Ottimizzazione dei costi si basano sulle informazioni raccolte dai nostri clienti e dalle nostre comunità di specialisti tecnici IDP. Usali come guida e supporto per le tue decisioni di progettazione e allineali ai requisiti aziendali della tua soluzione IDP. L'applicazione della lente personalizzata IDP Well-Architected ti aiuta a convalidare la resilienza e l'efficienza della tua soluzione IDP e fornisce consigli per colmare eventuali lacune che potresti identificare.
Potresti aver riscontrato casi in cui il team finanziario esegue in modo indipendente la pianificazione finanziaria per l'utilizzo del cloud, che si è rivelata interrotta dalla complessità tecnica. È anche possibile ignorare la gestione delle risorse e dei dati durante il provisioning dei servizi, creando così voci di costo impreviste nelle fatture. In questo post ti aiutiamo a superare queste situazioni e forniamo linee guida per l'ottimizzazione dei costi con la tua soluzione IDP, in modo da non dover imparare queste lezioni in modo costoso. Di seguito sono riportate quattro aree di best practice per l'ottimizzazione dei costi di una soluzione IDP nel cloud: gestione finanziaria, provisioning delle risorse, gestione dei dati e monitoraggio dei costi.
Gestione finanziaria
La creazione di un team che possa assumersi la responsabilità dell'ottimizzazione dei costi è fondamentale per l'adozione di successo della tecnologia cloud, e questo vale anche per la creazione di una soluzione IDP. I team competenti sia nel settore tecnologico che in quello finanziario all'interno della tua organizzazione devono essere coinvolti nelle discussioni sui costi e sull'utilizzo in tutte le fasi della creazione della tua soluzione IDP e lungo il tuo percorso verso il cloud. Di seguito sono riportati alcuni passaggi chiave di implementazione per creare un team di gestione finanziaria cloud dedicato:
- Definire i membri chiave – Assicurati che tutte le parti rilevanti della tua organizzazione contribuiscano e abbiano un interesse nella gestione dei costi. Ancora più importante, è necessario stabilire una collaborazione tra finanza e tecnologia. Considerare i seguenti gruppi generali e includere membri con competenze settoriali in aree finanziarie e commerciali, nonché in tecnologia, per integrare le conoscenze per una migliore gestione finanziaria:
- Lead finanziari – I direttori finanziari, i controllori finanziari, i pianificatori finanziari, gli analisti aziendali, gli approvvigionamenti, l'approvvigionamento e la contabilità fornitori devono comprendere il modello cloud di consumo, opzioni di acquisto e processo di fatturazione mensile. Il reparto finanziario deve collaborare con i team tecnologici per creare e socializzare una storia di valore dell'IT, aiutando i team aziendali a comprendere in che modo la spesa tecnologica è collegata ai risultati aziendali.
- La tecnologia guida – I responsabili tecnologici (inclusi i proprietari di prodotti e applicazioni) devono essere consapevoli dei requisiti finanziari (ad esempio, vincoli di budget) e dei requisiti aziendali (ad esempio, accordi sul livello di servizio). Ciò consente di implementare il carico di lavoro per raggiungere gli obiettivi desiderati dell'organizzazione.
- Definire obiettivi e metriche – La funzione deve fornire valore all’organizzazione in diversi modi. Questi obiettivi sono definiti e si evolveranno continuamente con l'evoluzione dell'organizzazione. Questa funzione deve inoltre riferire regolarmente all'organizzazione sulla capacità di ottimizzazione dei costi dell'organizzazione.
- Stabilisci una cadenza regolare – Il gruppo dovrebbe riunirsi regolarmente per rivedere i propri obiettivi e parametri. Una cadenza tipica prevede la revisione dello stato dell'organizzazione, di eventuali programmi o servizi attualmente in esecuzione e dei parametri finanziari e di ottimizzazione complessivi.
Approvvigionamento delle risorse
Date le varie configurazioni e modelli di prezzo dei servizi AWS come parte della soluzione IDP, dovresti fornire le risorse solo in base a ciò di cui hai bisogno e adattare il provisioning nel tempo per allinearlo ai requisiti aziendali o alla fase di sviluppo. Inoltre, assicurati di sfruttare i servizi gratuiti offerti da AWS per ridurre i costi complessivi. Quando esegui il provisioning delle risorse per la tua soluzione IDP, considera le seguenti best practice:
- Decidere tra inferenza asincrona o inferenza sincrona – Dovresti adottare l’inferenza sincrona per l’elaborazione in tempo reale di un singolo documento. Scegli i lavori asincroni per analizzare documenti di grandi dimensioni o più documenti in un unico batch, perché i lavori asincroni gestiscono batch di grandi dimensioni in modo più conveniente.
- Gestisci le unità di inferenza degli endpoint Amazon Comprehend – A seconda delle vostre esigenze, potete regolare la produttività del vostro Amazon Comprehend endpoint dopo averlo creato. Ciò può essere ottenuto aggiornando le unità di inferenza (IU) dell'endpoint. Se non utilizzi attivamente l'endpoint per un periodo prolungato, dovresti impostare una policy di scalabilità automatica per ridurre i costi. Se non utilizzi più un endpoint, puoi eliminarlo per evitare di incorrere in costi aggiuntivi.
- Gestisci gli endpoint Amazon SageMaker – Allo stesso modo, per le organizzazioni che mirano alla selezione del tipo di inferenza e alla gestione del tempo di esecuzione degli endpoint, è possibile distribuire modelli open source su Amazon Sage Maker. SageMaker fornisce diverse opzioni per le inferenze del modelloe puoi eliminare gli endpoint che non vengono utilizzati o configurare un file ridimensionamento automatico politica per ridurre i costi sugli endpoint del modello.
Gestione dati
I dati svolgono un ruolo chiave in tutta la soluzione IDP, dalla creazione alla distribuzione. A partire dall'acquisizione iniziale, i dati vengono inviati attraverso diverse fasi di elaborazione e infine vengono restituiti come output agli utenti finali. È importante capire in che modo la scelta della gestione dei dati influirà sul costo complessivo della soluzione IDP. Considera le seguenti best practice:
- Adotta il tiering intelligente di Amazon S3 - L' Classe di storage Intelligent-Tiering di Amazon S3 è progettato per ottimizzare i costi di stoccaggio in Servizio di archiviazione semplice Amazon (Amazon S3) spostando automaticamente i dati al livello di accesso più conveniente quando cambiano i modelli di accesso, senza costi operativi o impatto sulle prestazioni. Ci sono due strade per spostare i dati in S3 Intelligent-Tiering:
- Direttamente PUT dati in S3 Intelligent-Tiering specificando
INTELLIGENT_TIERING
nelx-amz-storage-class
intestazione. - Define Configurazioni del ciclo di vita S3 per eseguire la transizione di oggetti da S3 Standard o S3 Standard-Infrequent Access a S3 Intelligent-Tiering.
- Direttamente PUT dati in S3 Intelligent-Tiering specificando
- Applica le policy di conservazione dei dati in tutto il flusso di lavoro IDP – Utilizza le configurazioni del ciclo di vita S3 su un bucket S3 per definire le azioni che Amazon S3 dovrà intraprendere durante il ciclo di vita di un oggetto, nonché l'eliminazione alla fine del ciclo di vita dell'oggetto, in base ai requisiti aziendali.
- Dividi i documenti in singole pagine per l'elaborazione FeatureType specifica -
FeatureType
è un parametro per le chiamate API di analisi dei documenti (entrambi sincrono ed asincrono) in Testo Amazon. Al momento della stesura di questo documento, include i seguenti valori:TABLES
,FORMS
,QUERIES
,SIGNATURES
eLAYOUT
. Amazon Textract addebita i costi in base al numero di pagine e immagini elaborate. Non tutte le pagine potrebbero includere le informazioni che devi estrarre. Dividere i documenti in singole pagine e concentrarsi solo sulle pagine con ilFeatureType
di cui hai bisogno può aiutarti a evitare elaborazioni non necessarie, riducendo così i costi complessivi.
Finora abbiamo discusso le migliori pratiche sull'implementazione e la distribuzione della tua soluzione IDP. Quando la tua soluzione IDP è distribuita e pronta per la produzione, il monitoraggio dei costi è un'area importante per osservare e controllare direttamente i costi. Nella sezione seguente, discuteremo come eseguire al meglio il monitoraggio dei costi con la tua soluzione IDP.
Monitoraggio dei costi
L'ottimizzazione dei costi inizia con una comprensione granulare della ripartizione dei costi e dell'utilizzo; la capacità di modellare e prevedere spese, utilizzo e funzionalità futuri; e l’implementazione di meccanismi sufficienti per allineare costi e utilizzo agli obiettivi dell’organizzazione. Per migliorare l'ottimizzazione dei costi della tua soluzione IDP, segui queste best practice.
Monitoraggio dei costi di progettazione per l'intera durata del flusso di lavoro IDP
Definire e implementare un metodo per tenere traccia delle risorse e delle loro associazioni con il sistema IDP nel corso della loro vita. È possibile utilizzare i tag per identificare il carico di lavoro o la funzione della risorsa:
- Implementare uno schema di etichettatura – Implementare uno schema di tagging che identifichi il carico di lavoro a cui appartiene la risorsa, verificando che tutte le risorse all'interno del carico di lavoro siano taggate di conseguenza. Il tagging ti aiuta a classificare le risorse in base allo scopo, al team, all'ambiente o ad altri criteri rilevanti per la tua attività. Per maggiori dettagli sull'etichettatura di casi d'uso, strategie e tecniche, vedere Best practice per la codifica delle risorse AWS.
- La codifica a livello di servizio consente un monitoraggio e un controllo più granulari dei costi. Ad esempio, con Amazon Comprehend in un flusso di lavoro IDP, puoi utilizzare tag su processi di analisi di Amazon Comprehend, modelli di classificazione personalizzati, modelli di riconoscimento di entità personalizzati ed endpoint per organizzare le risorse Amazon Comprehend e fornire monitoraggio e controllo dei costi basati su tag.
- Quando la codifica a livello di servizio non è applicabile, puoi accedere ad altre risorse per i report sull'allocazione dei costi. Ad esempio, poiché Amazon Textract addebita i costi in base a una pagina, puoi tenere traccia del numero di chiamate API sincrone a Amazon Textract per il calcolo dei costi (ogni chiamata API sincrona viene mappata a una pagina del documento). Se disponi di documenti di grandi dimensioni e desideri utilizzare API asincrone, puoi utilizzare le librerie open source per contare il numero di pagine o utilizzare Amazzone Atena a scrivi query ed estrai le informazioni dai tuoi log CloudTrail per estrarre le informazioni sulla pagina per il monitoraggio dei costi.
- Implementare il throughput del carico di lavoro o il monitoraggio dell'output – Implementare il monitoraggio o l'allarme del throughput del carico di lavoro, avviando le richieste di input o i completamenti di output. Configuralo per fornire notifiche quando le richieste o gli output del carico di lavoro scendono a zero, indicando che le risorse del carico di lavoro non vengono più utilizzate. Incorporare un fattore tempo se il carico di lavoro scende periodicamente a zero in condizioni normali.
- Raggruppare risorse AWS – Creare gruppi per le risorse AWS. Puoi usare Gruppi di risorse AWS per organizzare e gestire le tue risorse AWS che si trovano nella stessa regione. Puoi aggiungere tag alla maggior parte delle tue risorse per identificare e ordinare le risorse all'interno della tua organizzazione. Utilizzo Editor di tag per aggiungere tag alle risorse supportate in blocco. Considera l'utilizzo Catalogo dei servizi AWS per creare, gestire e distribuire portafogli di prodotti approvati agli utenti finali e gestire il ciclo di vita del prodotto.
Utilizzare strumenti di monitoraggio
AWS offre una varietà di strumenti e risorse per monitorare i costi e l'utilizzo della tua soluzione IDP. Di seguito è riportato un elenco di strumenti AWS che aiutano nel monitoraggio e nel controllo dei costi:
- Budget AWS – Configura Budget AWS su tutti gli account per il tuo carico di lavoro. Imposta i budget per la spesa complessiva dell'account e i budget per i carichi di lavoro utilizzando i tag. Configura le notifiche in Budget AWS per ricevere avvisi quando superi gli importi preventivati o quando i costi stimati superano i budget.
- Esplora costi AWS – Configura Esplora costi AWS per il carico di lavoro e gli account per visualizzare i dati sui costi per ulteriori analisi. Crea un dashboard per il carico di lavoro che tenga traccia della spesa complessiva, dei parametri di utilizzo chiave per il carico di lavoro e delle previsioni dei costi futuri in base ai dati storici sui costi.
- Rilevamento anomalie dei costi AWS - Uso Rilevamento anomalie dei costi AWS per i tuoi account, servizi principali o categorie di costi che hai creato per monitorare costi e utilizzo e rilevare spese insolite. Puoi ricevere avvisi individualmente in report aggregati e ricevere avvisi in un'e-mail o in un file Servizio di notifica semplice Amazon (Amazon SNS), che consente di analizzare e determinare la causa principale dell'anomalia e identificare il fattore che sta determinando l'aumento dei costi.
- Strumenti avanzati – Facoltativamente, puoi creare strumenti personalizzati per la tua organizzazione che forniscono ulteriori dettagli e granularità. Puoi implementare funzionalità di analisi avanzate utilizzando Athena e dashboard utilizzando Amazon QuickSight. Considera l'utilizzo Dashboard di cloud intelligence per dashboard avanzati e preconfigurati. Puoi anche lavorare con Partner AWS e adottare le proprie soluzioni di gestione cloud per attivare il monitoraggio e l'ottimizzazione delle fatture cloud in un'unica comoda posizione.
Attribuzione e analisi dei costi
Il processo di categorizzazione dei costi è cruciale nel budget, nella contabilità, nel reporting finanziario, nel processo decisionale, nel benchmarking e nella gestione dei progetti. Classificando e categorizzando le spese, i team possono comprendere meglio i tipi di costi che dovranno sostenere durante il loro percorso verso il cloud, aiutandoli a prendere decisioni informate e a gestire i budget in modo efficace. Per migliorare l'attribuzione e l'analisi dei costi della tua soluzione IDP, segui queste best practice:
- Definisci le categorie della tua organizzazione – Incontrare le parti interessate per definire le categorie che riflettono la struttura e i requisiti della vostra organizzazione. Questi verranno mappati direttamente alla struttura delle categorie finanziarie esistenti, come unità aziendale, budget, centro di costo o dipartimento.
- Definisci le tue categorie funzionali – Incontrare le parti interessate per definire le categorie che riflettono le funzioni all'interno della tua azienda. Potrebbe trattarsi del carico di lavoro IDP o dei nomi delle applicazioni e del tipo di ambiente, ad esempio produzione, test o sviluppo.
- Definire le categorie di costi AWS - Puoi creare categorie di costi per organizzare le informazioni sui costi e sull'utilizzo. Utilizzo Categorie di costi AWS per mappare i costi e l'utilizzo di AWS in categorie significative. Con le categorie di costo puoi organizzare i costi utilizzando un motore basato su regole.
Conclusione
In questo post abbiamo condiviso principi di progettazione, aree di interesse e best practice per l'ottimizzazione dei costi nel flusso di lavoro IDP.
AWS si impegna a considerare l'IDP Well-Architected Lens uno strumento vivente. Man mano che le soluzioni IDP e i relativi servizi AWS AI si evolvono e man mano che nuovi servizi AWS diventano disponibili, aggiorneremo di conseguenza l'obiettivo IDP Well-Architected.
Per iniziare con IDP su AWS, fare riferimento a Linee guida per l'elaborazione intelligente dei documenti su AWS per progettare e realizzare la tua applicazione IDP. Per un approfondimento sulle soluzioni end-to-end che coprono l'inserimento, la classificazione, l'estrazione, l'arricchimento, la verifica, la convalida e il consumo dei dati, fare riferimento a Elaborazione intelligente dei documenti con i servizi di intelligenza artificiale di AWS: parte 1 ed Parte 2. Inoltre, Elaborazione intelligente dei documenti con Amazon Textract, Amazon Bedrock e LangChain copre come estendere un'architettura IDP nuova o esistente con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Imparerai che puoi integrare Amazon Textract con LangChain come caricatore di documenti, utilizzare Roccia Amazzonica per estrarre dati dai documenti e utilizzare funzionalità di intelligenza artificiale generativa all'interno delle varie fasi IDP.
Se hai bisogno di ulteriore assistenza da parte di esperti, contatta il team del tuo account AWS per coinvolgere un IDP Specialist Solutions Architect.
Informazioni sugli autori
Suyin Wang è un AI/ML Specialist Solutions Architect presso AWS. Ha un background formativo interdisciplinare in machine learning, servizi di informazione finanziaria ed economia, oltre ad anni di esperienza nella creazione di applicazioni di data science e machine learning che hanno risolto problemi aziendali reali. Le piace aiutare i clienti a identificare le giuste domande aziendali e a creare le giuste soluzioni AI/ML. Nel tempo libero ama cantare e cucinare.
Brijesh Pati è un Enterprise Solutions Architect presso AWS. Il suo obiettivo principale è aiutare i clienti aziendali ad adottare le tecnologie cloud per i loro carichi di lavoro. Ha esperienza nello sviluppo di applicazioni e nell'architettura aziendale e ha lavorato con clienti di vari settori come sport, finanza, energia e servizi professionali. I suoi interessi includono architetture serverless e AI/ML.
Mia Chang è un ML Specialist Solutions Architect per Amazon Web Services. Lavora con clienti nell'area EMEA e condivide le best practice per l'esecuzione di carichi di lavoro AI/ML sul cloud con il suo background in matematica applicata, informatica e AI/ML. Si concentra su carichi di lavoro specifici della PNL e condivide la sua esperienza come relatrice di conferenze e autrice di libri. Nel tempo libero le piacciono le escursioni, i giochi da tavolo e la preparazione del caffè.
Rui Cardoso è un architetto di soluzioni partner presso Amazon Web Services (AWS). Si sta concentrando su AI/ML e IoT. Lavora con i partner AWS e li supporta nello sviluppo di soluzioni in AWS. Quando non lavora, gli piace andare in bicicletta, fare escursioni e imparare cose nuove.
Tim Condel è un architetto senior di soluzioni specializzato in intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) presso Amazon Web Services (AWS). Il suo focus è l'elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale. A Tim piace prendere le idee dei clienti e trasformarle in soluzioni scalabili.
Sherry Ding è un architetto senior di soluzioni specializzato in intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) presso Amazon Web Services (AWS). Ha una vasta esperienza nell'apprendimento automatico con un dottorato di ricerca in informatica. Lavora principalmente con clienti del settore pubblico su varie sfide aziendali legate all'intelligenza artificiale/ML, aiutandoli ad accelerare il loro percorso di apprendimento automatico sul cloud AWS. Quando non aiuta i clienti, le piacciono le attività all'aria aperta.
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- Platone Salute. Intelligence sulle biotecnologie e sulle sperimentazioni cliniche. Accedi qui.
- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-well-architected-idp-solutions-with-a-custom-lens-part-5-cost-optimization/
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