クラウド上で本番環境に対応したソリューションを構築するには、リソース、時間、顧客の期待、ビジネスの成果の間で一連のトレードオフが必要になります。 の AWS の適切に設計されたフレームワーク AWS でワークロードを構築する際の意思決定の利点とリスクを理解するのに役立ちます。
インテリジェント文書処理 (IDP) プロジェクトは通常、光学式文字認識 (OCR) と自然言語処理 (NLP) を組み合わせて文書を読んで理解し、特定の用語や単語を抽出します。 IDP Well-Architected カスタム レンズは、AWS Well-Architected レビューを実行する手順の概要を示し、IDP ワークロードのリスクを評価して特定するのに役立ちます。 また、一般的な課題に取り組むためのガイダンスも提供され、ベスト プラクティスに従って IDP ワークロードを設計できるようになります。
この投稿では、IDP ソリューションのコスト最適化の柱に焦点を当てます。 コストが最適化されたワークロードは、すべてのリソースを最大限に活用し、可能な限り低価格で結果を達成し、機能要件を満たします。 まずコスト最適化の柱と設計原則の紹介から始め、次に財務管理、リソース提供、データ管理、コスト監視の XNUMX つの重点領域について詳しく説明します。 この投稿を読むことで、IDP ケーススタディを使用した Well-Architected フレームワークのコスト最適化の柱について学ぶことができます。
設計原則
コストの最適化は、ワークロードのライフサイクル全体にわたる継続的な改良と改善のプロセスです。 この投稿の実践方法は、コストを最小限に抑えながら組織の投資収益率を最大化しながらビジネス成果を達成する、コストを意識した IDP ワークロードを構築および運用するのに役立ちます。
コストの最適化を改善するには、いくつかの原則が役立ちます。 プロジェクトのさまざまなフェーズを考えてみましょう。 たとえば、プロジェクトの計画段階では、クラウドの財務管理スキルとツールに投資し、財務チームと技術チームを連携させて、ビジネスとテクノロジーの両方の視点を組み込む必要があります。 プロジェクト開発段階では、消費モデルを採用し、使用量を動的に調整することをお勧めします。 本番環境の準備ができたら、常に支出を監視および分析してください。
ベスト プラクティスについて説明するときは、次の点に留意してください。
- クラウド財務管理を導入する – IDP ソリューションで財務上の成功を収め、ビジネス価値の実現を加速するには、クラウド財務管理に投資する必要があります。 組織は、テクノロジーと使用状況管理のこの新しい領域での機能を構築するために、必要な時間とリソースを投入する必要があります。
- テクノロジーと金融のパートナーシップを育む – IDP ソリューションの構築中およびクラウド導入のすべての段階で、財務チームとテクノロジー チームをコストと使用量の議論に参加させます。 チームは定期的に会合し、IDP ソリューションの組織目標と目標、コストと使用状況の現状、財務および会計慣行などのトピックについて話し合う必要があります。
- 消費モデルを採用し、動的に調整する – コストを意識してリソースをプロビジョニングし、データを管理し、長期にわたってコストを最適化してプロジェクトの段階と環境を管理します。 消費したリソースに対してのみ料金を支払い、ビジネス要件に応じて使用量を増減します。 たとえば、IDP ソリューションの開発環境とテスト環境は、通常、平日の勤務時間中に 8 日 40 時間しか使用されません。 開発およびテスト環境のリソースを、週 75 時間の労働時間外など、使用されていないときに停止することで、週 168 時間継続的に実行する場合と比較して、コストを XNUMX% 削減できます。
- 支出を監視、属性付け、分析する – ワークロードのビジネス成果と配信に関連するコストを測定します。 このデータを使用して、IDP ワークフローによる生産量の増加、機能の増加、コストの削減によって得られる利益を理解します。 AWS では次のようなツールが提供されています。 アマゾンクラウドウォッチ, タグ, AWS クラウドトレイル ワークロードのコストと使用状況を簡単に正確に特定できるように、リソースを活用して投資収益率 (ROI) を測定し、ワークロード所有者がリソースを最適化してコストを削減できるようにします。
重点分野
コスト最適化の柱の設計原則とベスト プラクティスは、お客様および IDP 技術専門家コミュニティから収集した洞察に基づいています。 これらを設計上の決定のガイダンスおよびサポートとして使用し、IDP ソリューションのビジネス要件に合わせて調整してください。 IDP Well-Architected カスタム レンズを適用すると、IDP ソリューションの回復力と効率を検証するのに役立ち、特定されたギャップに対処するための推奨事項が提供されます。
財務チームが独自にクラウド使用の財務計画を実行したものの、技術的な複雑さによって計画が中断されてしまったというケースに遭遇したことがあるかもしれません。 また、サービスのプロビジョニング中にリソースとデータの管理を無視する可能性があり、その結果、請求に予期しないコスト項目が発生する可能性があります。 この投稿では、これらの状況を回避するのに役立ち、IDP ソリューションでコストを最適化するためのガイドラインを提供します。これにより、コストのかかる方法でこれらの教訓を学ぶ必要がなくなります。 クラウドでの IDP ソリューションのコストを最適化するための XNUMX つのベスト プラクティス領域は、財務管理、リソース プロビジョニング、データ管理、コスト監視です。
財務管理
クラウド テクノロジーの導入を成功させるには、コストの最適化に責任を負えるチームを確立することが重要であり、これは IDP ソリューションの構築にも当てはまります。 組織内のテクノロジーと財務の両方の関連チームは、IDP ソリューションを構築するときやクラウドへの取り組みのすべての段階で、コストと使用量の議論に参加する必要があります。 以下は、専任のクラウド財務管理チームを確立するための重要な実装手順の一部です。
- 主要メンバーを定義する – 組織のすべての関連部門がコスト管理に貢献し、関与していることを確認します。 最も重要なことは、金融とテクノロジーの連携を確立する必要があるということです。 次の一般的なグループを検討し、より良い財務管理のための知識を統合するために、テクノロジーだけでなく財務およびビジネス分野の専門知識を持つメンバーをメンバーに含めます。
- 財務上のリード – CFO、財務管理者、ファイナンシャル プランナー、ビジネス アナリスト、調達、ソーシング、および買掛金担当者は、消費のクラウド モデル、購入オプション、および毎月の請求プロセスを理解する必要があります。 財務部門はテクノロジー チームと連携して IT 価値のストーリーを作成および共有し、ビジネス チームがテクノロジーへの支出がビジネスの成果にどのように結びついているかを理解できるようにする必要があります。
- テクノロジーリード – テクノロジー リーダー (製品およびアプリケーションの所有者を含む) は、ビジネス要件 (サービス レベル アグリーメントなど) だけでなく財務要件 (予算の制約など) も認識している必要があります。 これにより、組織の望ましい目標を達成するためにワークロードを実装できるようになります。
- 目標と指標を定義する – この機能は、さまざまな方法で組織に価値を提供する必要があります。 これらの目標は定義されており、組織の進化に合わせて継続的に進化していきます。 この部門は、組織のコスト最適化能力について組織に定期的に報告する必要もあります。
- 定期的なリズムを確立する – グループは定期的に集まり、目標と指標を確認する必要があります。 典型的な頻度には、組織の状態、現在実行されているプログラムやサービス、全体的な財務指標と最適化指標のレビューが含まれます。
リソースプロビジョニング
IDP ソリューションの一部として AWS サービスのさまざまな構成と価格モデルを考慮すると、必要なものに基づいてリソースのみをプロビジョニングし、ビジネス要件や開発段階に合わせてプロビジョニングを時間の経過とともに調整する必要があります。 さらに、全体的なコストを削減するために、AWS が提供する無料サービスを必ず利用してください。 IDP ソリューションのリソースをプロビジョニングするときは、次のベスト プラクティスを考慮してください。
- 非同期推論か同期推論のどちらかを決定します – 単一ドキュメントのリアルタイム処理には同期推論を採用する必要があります。 非同期ジョブは大きなバッチをよりコスト効率よく処理できるため、大きなドキュメントまたは複数のドキュメントを XNUMX つのバッチで分析するには、非同期ジョブを選択します。
- Amazon Comprehend エンドポイント推論ユニットを管理する – ニーズに応じて、スループットを調整できます。 Amazon Comprehend 作成後のエンドポイント。 これは、エンドポイントの推論ユニット (IU) を更新することで実現できます。 エンドポイントを長期間アクティブに使用しない場合は、自動スケーリング ポリシーを設定してコストを削減する必要があります。 エンドポイントを使用しなくなった場合は、追加コストの発生を避けるためにエンドポイントを削除できます。
- Amazon SageMaker エンドポイントを管理する – 同様に、推論タイプの選択とエンドポイントの実行時間管理を目的とする組織の場合、オープンソース モデルを アマゾンセージメーカー。 SageMaker が提供する モデル推論のさまざまなオプション、使用されていないエンドポイントを削除したり、 自動スケーリング モデルのエンドポイントのコストを削減するためのポリシー。
データ管理
データは、構築から配信に至るまで、IDP ソリューション全体を通じて重要な役割を果たします。 最初の取り込みから始まり、データは処理のさまざまな段階にわたってプッシュされ、最終的には出力としてエンドユーザーに返されます。 データ管理の選択が IDP ソリューション全体のコストにどのような影響を与えるかを理解することが重要です。 次のベスト プラクティスを考慮してください。
- Amazon S3 インテリジェント階層化を採用 - Amazon S3 インテリジェント階層化ストレージ クラス ストレージコストを最適化するように設計されています Amazon シンプル ストレージ サービス (Amazon S3) アクセス パターンが変化したときに、運用上のオーバーヘッドやパフォーマンスへの影響を与えることなく、データを最もコスト効率の高いアクセス層に自動的に移動します。 がある 二つの方法 データを S3 Intelligent-Tiering に移動するには:
- 直接 PUT を指定して S3 Intelligent-Tiering にデータを追加する
INTELLIGENT_TIERING
セクションにx-amz-storage-class
ヘッダ。 - 定義する S3 ライフサイクル構成 オブジェクトを S3 標準または S3 標準 - 低頻度アクセスから S3 インテリジェント階層化に移行します。
- 直接 PUT を指定して S3 Intelligent-Tiering にデータを追加する
- IDP ワークフロー全体でデータ保持ポリシーを適用する – S3 バケットの S3 ライフサイクル設定を使用して、ビジネス要件に基づいて、オブジェクトのライフサイクル中に Amazon S3 が実行するアクションと、オブジェクトのライフサイクル終了時の削除を定義します。
- 特定のFeatureType処理のためにドキュメントを単一ページに分割する –
FeatureType
Document Analysis API 呼び出しのパラメータです (両方とも シンクロナス および 非同期)in アマゾンテキストラック。 この記事の執筆時点では、次の値が含まれています。TABLES
,FORMS
,QUERIES
,SIGNATURES
,LAYOUT
。 Amazon Textract は、処理されたページと画像の数に基づいて料金を請求します。 すべてのページに抽出する必要のある情報が含まれているわけではありません。 文書を XNUMX ページに分割し、そのページのみに焦点を当てます。FeatureType
不要な処理を回避し、全体的なコストを削減するのに役立ちます。
ここまで、IDP ソリューションの実装と展開に関するベスト プラクティスについて説明してきました。 IDP ソリューションがデプロイされ、実稼働の準備ができたら、コストを直接観察して制御するためのコスト監視が重要な領域になります。 次のセクションでは、IDP ソリューションでコスト監視を最適に実行する方法について説明します。
コスト監視
コストの最適化は、コストと使用量の内訳を詳細に理解することから始まります。 将来の支出、使用量、機能をモデル化して予測する機能。 そして、コストと使用量を組織の目的に合わせて調整するための十分なメカニズムの実装です。 IDP ソリューションのコストの最適化を向上するには、次のベスト プラクティスに従ってください。
IDP ワークフローの存続期間にわたる設計コストの監視
リソースとその存続期間全体にわたって IDP システムとの関連付けを追跡するメソッドを定義して実装します。 タグ付けを使用して、リソースのワークロードまたは機能を識別できます。
- タグ付けスキームを実装する – リソースが属するワークロードを識別するタグ付けスキームを実装し、ワークロード内のすべてのリソースがそれに応じてタグ付けされていることを確認します。 タグ付けは、目的、チーム、環境、またはビジネスに関連するその他の基準ごとにリソースを分類するのに役立ちます。 タグ付けの使用例、戦略、手法の詳細については、次を参照してください。 AWS リソースにタグを付けるためのベストプラクティス.
- サービス レベルでタグ付けすると、コストをより詳細に監視および制御できるようになります。 たとえば、IDP ワークフローで Amazon Comprehend を使用すると、Amazon Comprehend 分析ジョブ、カスタム分類モデル、カスタムエンティティ認識モデル、エンドポイントのタグを使用して、Amazon Comprehend リソースを整理し、タグベースのコストの監視と制御を提供できます。
- サービス レベルでのタグ付けが適用できない場合は、他のリソースに移動してコスト配分レポートを作成できます。 たとえば、Amazon Textract は XNUMX ページ単位で料金を請求するため、コスト計算のために Amazon Textract への同期 API 呼び出しの数を追跡できます (各同期 API 呼び出しはドキュメントの XNUMX ページにマップされます)。 大きなドキュメントがあり、非同期 API を利用したい場合は、オープンソース ライブラリを使用してページ数をカウントするか、 アマゾンアテナ 〜へ クエリを作成し、CloudTrail ログから情報を抽出します コスト追跡のためのページ情報を抽出します。
- ワークロードのスループットまたは出力の監視を実装する – ワークロードのスループット監視またはアラームを実装し、入力リクエストまたは出力完了のいずれかで開始します。 ワークロードのリクエストまたは出力がゼロに低下し、ワークロード リソースが使用されなくなったときに通知を提供するように構成します。 通常の状態でワークロードが定期的にゼロになる場合は、時間要因を組み込みます。
- グループAWSリソース – AWS リソースのグループを作成します。 使用できます AWSリソースグループ 同じリージョン内の AWS リソースを整理および管理します。 ほとんどのリソースにタグを追加すると、組織内のリソースを識別して並べ替えやすくなります。 使用 タグエディター サポートされているリソースにタグを一括で追加します。 使用を検討してください AWSサービスカタログ 承認された製品のポートフォリオを作成、管理、エンドユーザーに配布し、製品のライフサイクルを管理します。
監視ツールを使用する
AWS は、IDP ソリューションのコストと使用状況を監視するためのさまざまなツールとリソースを提供します。 以下は、コストの監視と制御に役立つ AWS ツールのリストです。
- AWS 予算 - 構成、設定 AWS 予算 ワークロードのすべてのアカウントで。 タグを使用して、アカウント全体の支出の予算とワークロードの予算を設定します。 AWS Budgets で通知を設定し、予算額を超えた場合、または推定コストが予算を超えた場合にアラートを受信します。
- AWSコストエクスプローラー - 構成、設定 AWSコストエクスプローラー ワークロードとアカウントのコスト データを視覚化し、さらに分析できるようにします。 全体的な支出、ワークロードの主要な使用状況メトリック、過去のコスト データに基づく将来のコストの予測を追跡するワークロードのダッシュボードを作成します。
- AWS コスト異常検出 - 使用する AWS コスト異常検出 コストと使用状況を監視し、異常な支出を検出するために作成したアカウント、コア サービス、またはコスト カテゴリに対して。 アラートは集約レポートで個別に受信したり、電子メールまたはメッセージで受信したりできます。 Amazon シンプル通知サービス (Amazon SNS) トピックを使用すると、異常の根本原因を分析して特定し、コスト増加の要因を特定できます。
- 高度なツール – オプションで、さらなる詳細と粒度を提供する組織用のカスタム ツールを作成できます。 Athena を使用して高度な分析機能を実装し、ダッシュボードを使用して実装できます。 アマゾンクイックサイト。 使用を検討してください クラウド インテリジェンス ダッシュボード 事前構成された高度なダッシュボード用。 一緒に作業することもできます AWSパートナー また、クラウド管理ソリューションを採用して、便利な XNUMX つの場所でクラウド請求書の監視と最適化を有効にします。
コストの帰属と分析
コストを分類するプロセスは、予算編成、会計、財務報告、意思決定、ベンチマーク、プロジェクト管理において重要です。 経費を分類して分類することで、チームはクラウドの導入全体で発生するコストの種類をより深く理解できるようになり、情報に基づいた意思決定を行い、予算を効果的に管理できるようになります。 IDP ソリューションのコストの帰属と分析を改善するには、次のベスト プラクティスに従ってください。
- 組織のカテゴリを定義する – 関係者と会合して、組織の構造と要件を反映するカテゴリを定義します。 これらは、ビジネス ユニット、予算、コスト センター、部門などの既存の財務カテゴリの構造に直接マッピングされます。
- 機能カテゴリを定義する – 関係者と会い、ビジネス内の機能を反映するカテゴリを定義します。 これは、IDP ワークロードまたはアプリケーションの名前、および実稼働、テスト、開発などの環境のタイプである場合があります。
- AWS のコスト カテゴリを定義する - あなたはできる コストカテゴリを作成する コストと使用状況の情報を整理します。 使用 AWS のコストカテゴリ AWS のコストと使用状況を意味のあるカテゴリにマッピングします。 コスト カテゴリを使用すると、ルールベースのエンジンを使用してコストを整理できます。
まとめ
この投稿では、IDP ワークフローにおけるコスト最適化のための設計原則、重点分野、ベスト プラクティスについて共有しました。
AWS は、生きたツールとして IDP Well-Architected Lens に取り組んでいます。 IDP ソリューションと関連する AWS AI サービスが進化し、新しい AWS サービスが利用可能になると、それに応じて IDP Well-Architected Lens を更新します。
AWS で IDP を開始するには、を参照してください。 AWS でのインテリジェントなドキュメント処理に関するガイダンス IDP アプリケーションを設計および構築します。 データの取り込み、分類、抽出、強化、検証と検証、使用をカバーするエンドツーエンドのソリューションについて詳しくは、以下を参照してください。 AWS AI サービスを使用したインテリジェントなドキュメント処理: パート 1 および 第2部。 さらに、 Amazon Textract、Amazon Bedrock、LangChain によるインテリジェントなドキュメント処理 新規または既存の IDP アーキテクチャを大規模言語モデル (LLM) で拡張する方法について説明します。 Amazon Textract を次のものと統合できることを学びます。 ラングチェーン ドキュメントローダーとして使用します。 アマゾンの岩盤 ドキュメントからデータを抽出し、さまざまな IDP フェーズ内で生成 AI 機能を使用します。
追加の専門家のガイダンスが必要な場合は、AWS アカウントチームに連絡して、IDP スペシャリスト ソリューション アーキテクトに依頼してください。
著者について
ワン・スイン AWS の AI/ML スペシャリスト ソリューション アーキテクトです。 彼女は、機械学習、金融情報サービス、経済学の学際的な教育背景を持ち、現実世界のビジネス上の問題を解決するデータ サイエンスおよび機械学習アプリケーションの構築に長年の経験を持っています。 彼女は、顧客が適切なビジネス上の質問を特定できるよう支援し、適切な AI/ML ソリューションを構築することに喜びを感じています。 余暇には、歌うことと料理が大好きです。
ブリジェシュ・パティ AWS のエンタープライズ ソリューション アーキテクトです。 彼の主な焦点は、企業顧客がワークロードにクラウド テクノロジーを導入できるよう支援することです。 彼はアプリケーション開発とエンタープライズ アーキテクチャの経験があり、スポーツ、金融、エネルギー、プロフェッショナル サービスなど、さまざまな業界の顧客と協力してきました。 彼の興味はサーバーレス アーキテクチャと AI/ML です。
ミア・チャン は、アマゾン ウェブ サービスの ML スペシャリスト ソリューション アーキテクトです。 彼女は EMEA の顧客と協力し、応用数学、コンピューター サイエンス、AI/ML のバックグラウンドを活かして、クラウド上で AI/ML ワークロードを実行するためのベスト プラクティスを共有しています。 彼女は NLP 固有のワークロードに焦点を当てており、カンファレンスの講演者および本の著者としての経験を共有しています。 自由時間には、ハイキング、ボードゲーム、コーヒー淹れを楽しんでいます。
ルイ・カルドーソ は、アマゾン ウェブ サービス (AWS) のパートナー ソリューション アーキテクトです。 AI/ML と IoT に焦点を当てています。 彼は AWS パートナーと協力し、AWS でのソリューションの開発をサポートしています。 仕事以外のときは、サイクリングやハイキングを楽しんだり、新しいことを学んだりしています。
ティム・コンデロ は、アマゾン ウェブ サービス (AWS) のシニア人工知能 (AI) および機械学習 (ML) スペシャリスト ソリューション アーキテクトです。 彼の焦点は自然言語処理とコンピューター ビジョンです。 ティムは、顧客のアイデアを取り入れて、拡張可能なソリューションに変えることを楽しんでいます。
シェリー・ディン は、アマゾン ウェブ サービス (AWS) のシニア人工知能 (AI) および機械学習 (ML) スペシャリスト ソリューション アーキテクトです。 彼女は機械学習に関して豊富な経験を持ち、コンピューター サイエンスの博士号を取得しています。 彼女は主に公共部門の顧客と協力して AI/ML 関連のさまざまなビジネス課題に取り組み、AWS クラウドでの機械学習の取り組みを加速できるよう支援しています。 顧客をサポートしていないときは、屋外アクティビティを楽しんでいます。
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- 管理
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- 通知
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- 最適化
- 最適化
- オプション
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- 組織の
- 組織
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- 出力
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- 全体
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- ページ
- ページ
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- 部
- パートナー
- パートナー
- パートナーシップ
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- パターン
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- 方針
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- 原則
- 問題
- プロセス
- 処理済み
- 処理
- 調達
- プロダクト
- 製品ライフサイクル
- 生産
- 製品
- プロ
- プログラム
- プロジェクト
- プロジェクト管理
- 提供します
- は、大阪で
- 提供
- 準備
- 公共
- 購買
- 目的
- プッシュ
- クエリ
- 質問
- 読む
- リーディング
- 準備
- 現実の世界
- への
- 実現
- 受け取ります
- 認識
- 推奨する
- 提言
- 減らします
- 縮小
- 参照する
- 反映する
- 地域
- レギュラー
- 定期的に
- 関連する
- 関連した
- レポート
- 各種レポート作成
- レポート
- リクエスト
- 必要とする
- 要件
- 要件
- 回復力
- リソースを追加する。
- リソース
- 責任
- 保持
- return
- レビュー
- レビュー
- 右
- リスク
- ROI
- 職種
- ルート
- ランニング
- セージメーカー
- 同じ
- ド電源のデ
- スケーリング
- スキーム
- 科学
- セクション
- セクター
- 選択
- シニア
- シリーズ
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