コストの最適化は、 AWS の適切に設計されたフレームワークこれは、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。 これにより、コストを最小限に抑え、投資収益率を最大化し、ビジネス成果を達成する、コストを意識したシステムの構築と運用が可能になります。
アマゾンセージメーカー は、マネージド スポット トレーニング、マルチモデル エンドポイント、 AWSインフェレンティア、ML Savings Plans など、他のクラウドベースのオプション (自己管理型など) と比較して ML ワークロードの総所有コスト (TCO) を削減するのに役立つその他の多くのプラン アマゾン エラスティック コンピューティング クラウド (Amazon EC2) および AWS 管理 Amazon Elastic Kubernetesサービス (Amazon EKS)。
AWS は、広範なサービスと価格オプションを提供することで、お客様が最大限のコスト削減を達成できるよう支援することに専念しています。 柔軟なコスト管理と、詳細なコストとワークロードの使用状況の可視性を向上させるためのツールを提供します。
2021年に、 AWS サポート プロアクティブ サービス の一部として AWSエンタープライズサポート プラン。 導入以来、私たちは何百ものお客様のワークロードの最適化、ガードレールの設定、ML ワークロードのコストと使用状況の可視性の向上を支援してきました。
この投稿では、学んだ教訓を共有し、SageMaker の使用状況を分析してコスト最適化の機会を特定するためのさまざまな方法を説明します。
AWS Cost Explorer を使用して SageMaker コストを分析する
AWSコストエクスプローラー は、コストの傾向に関する情報を表示する事前構成されたビューを提供し、コストの履歴と傾向を理解する上で有利なスタートを切ります。 AWS サービス、使用タイプ、コスト割り当てタグ、EC2 インスタンス タイプ、 もっと。 一括請求を使用している場合は、リンクされたアカウントでフィルターすることもできます。 さらに、時間間隔と粒度を設定したり、過去のコストと使用状況データに基づいて将来のコストを予測したりできます。
まずは Cost Explorer を使用して、SageMaker でコスト最適化の機会を特定しましょう。
- Cost Explorer コンソールで、 セージメーカー for カスタマーサービス 選択して フィルターを適用する.
- 希望の時間間隔と粒度を設定できます。 グループ化する パラメータに一致する最初のデバイスのリモートコントロール URL を返します。
- グラフ データは、棒グラフ、折れ線グラフ、または積み上げプロット形式で表示できます。
- フィルターとグループ化で目的の結果が得られたら、次のいずれかを選択して結果をダウンロードできます。 CSVとしてダウンロード または、選択してレポートを保存します。 レポート ライブラリに保存.
次のスクリーンショットは、選択した日付範囲における SageMaker の月あたりのコストを地域別にグループ化して示しています。
Cost Explorer の使用に関する一般的なガイダンスについては、以下を参照してください。 AWS Cost Explorer の新しい外観と一般的な使用例.
オプションで、有効にすることができます AWS のコストと使用状況レポート (AWS CUR) を使用して、アカウントのコストと使用状況データを把握します。 レポートには、時間ごとの AWS 消費量の詳細が含まれます。 に保管されています Amazon シンプル ストレージ サービス (Amazon S3) 支払者アカウントに保存され、リンクされているすべてのアカウントのデータが統合されます。 レポートをクエリして使用量の傾向を分析し、コストを最適化するために適切なアクションを実行できます。 アマゾンアテナ は、標準 SQL を使用して Amazon S3 のレポートのデータを分析するために使用できるサーバーレス クエリ サービスです。 詳細とクエリの例については、 AWS CUR クエリ ライブラリ.
次のコードは、過去 3 か月の使用量の SageMaker コストを取得する AWS CUR クエリの例です。
AWS CUR データをフィードすることもできます。 アマゾンクイックサイト、レポートまたは視覚化の目的で、好きなようにスライスしてさいの目に切ることができます。 CUR データを QuickSight に取り込む手順については、次を参照してください。 AWS のコストと使用状況レポート (CUR) を Amazon QuickSight に取り込んで視覚化する方法.
SageMaker 使用タイプのコストを分析する
SageMaker の毎月のコストは、ノートブック インスタンス、ホスティング、トレーニング、処理など、さまざまな SageMaker 使用タイプから発生します。 SageMaker サービス フィルターを選択し、 使用タイプ Cost Explorer のディメンションを使用すると、SageMaker の使用タイプに基づいたコスト配分の一般的なアイデアが得られます。 利用タイプは次の形式で表示されます。
次のスクリーンショットは、アカウントがノートブックと Amazon SageMakerスタジオ カーネルゲートウェイ アプリ。
SageMaker コストを最適化するための一般的なベスト プラクティス
このセクションでは、SageMaker の使用中にコストを節約するための一般的な推奨事項を共有します。
タギング
A タグ AWS リソースに割り当てるラベルです。 あなたはできる タグを使用してリソースを整理する ユーザー、部門、コストセンターごとに管理し、詳細レベルでコストを追跡します。 コスト配分タグは、コストを分類するために使用できます。 コストエクスプローラー or コストと使用状況のレポート。 SageMaker 環境とワークロードのコスト配分に関するヒントとベスト プラクティスについては、以下を参照してください。 Amazon SageMaker でリソースのタグ付けを使用して、ML 環境とワークロードのエンタープライズレベルのコスト割り当てを設定する
AWS 予算
AWS 予算 AWS での ML コストを可視化し、開発、トレーニング、ホスティングを含む SageMaker コストの追跡に役立ちます。 カスタム予算を設定して、最も単純なユースケースから最も複雑なユースケースまでコストと使用量を追跡できます。 AWS Budgets は電子メールや Amazon シンプル通知サービス 実際または予測されたコストと使用量が予算のしきい値を超えたとき、または実際の Savings Plan の使用率または適用範囲が希望のしきい値を下回ったときの (Amazon SNS) 通知。
AWS Budgets は Cost Explorer とも統合されているため、コストと使用量の要因を簡単に表示および分析できます。 AWSチャットボット、指定された Slack チャネルまたは Amazon Chime ルームで AWS Budget アラートを受信できるようになります。 AWSサービスカタログ, そのため、承認された AWS ポートフォリオと製品のコストを追跡できます。 また、アラートを設定して、コストまたは使用量が予算額を超えた (または超えると予測された) 場合に通知を受け取ることもできます。 予算を作成した後、AWS Budgets コンソールで進捗状況を追跡できます。 詳細については、を参照してください。 AWS Budgets でコストを管理する.
AWS 請求コンソール
AWS 請求コンソール を使用すると、AWS の支出を簡単に把握し、請求書の表示と支払い、請求設定と税金設定の管理、追加のクラウド財務管理サービスへのアクセスが可能になります。 毎月の支出が前の期間、予測、または予算と一致しているかどうかを迅速に評価し、タイムリーに調査して修正措置を講じることができます。 AWS 請求コンソールのダッシュボード ページを使用して、AWS の支出の概要を確認できます。 また、これを使用して、最高コストのサービスまたはリージョンを特定し、過去数か月間にわたる支出の傾向を確認したり、AWS 使用量のさまざまな内訳を確認したりすることもできます。
AWSの概要 このページのセクションでは、すべてのアカウント、リージョン、サービスプロバイダー、サービス、およびその他の KPI にわたる AWS のコストの概要を示します。 また、当月の予測合計コストとの比較も提供されます。 の 最高コスト セクションには、上位のサービス、アカウント、またはリージョンの推定月間累計 (MTD) 支出が表示されます。 の 上位XNUMXサービス別のコスト推移 このセクションには、直近 XNUMX ~ XNUMX 回の終了請求期間における上位 XNUMX つのサービスのコスト傾向が表示されます。
計画と予測
予測はクラウドのコストと使用状況を把握するために不可欠な部分であり、ビジネスが拡大するにつれてさらに重要になります。
AWS には、コストの予測に役立つ複数のオプションがあります。 の 予測機能 Cost Explorer を使用すると、カスタム使用量予測を作成して、予想される将来のコストを把握することができます。 の 組み込みの ML を活用した予測 QuickSight を使用すると、ポイント アンド クリックの簡単な操作で主要なビジネス指標を予測できます。 これは、最小限のセットアップ時間で、ML の経験を必要とせずに、ML を使用してあらゆる時系列データに対して予測を行う簡単な方法を提供します。
使用することもできます アマゾン予測は、ML を使用して高精度の予測を提供し、AWS CUR から収集されたデータを使用して特定の AWS サービスの予測を生成するフルマネージド サービスです。 詳細については、を参照してください。 AWSのコストと使用状況レポート、AWS Glue DataBrew、AmazonForecastを使用したAWSの支出の予測.
コスト予測オプションの詳細については、を参照してください。 クラウドのコスト予測に適切なツールを使用します。
インスタンスの適切なサイジング
適切なリソースを選択することで、SageMaker のコストを最適化し、本当に必要なものに対してのみ支払うことができます。 適切なコミットメントを提供し、最大限のコスト削減を実現するには、Savings Plan を購入する前に SageMaker コンピューティング インスタンスのサイズを適切に調整する必要があります。 SageMaker が現在提供しているのは MLコンピューティングインスタンス さまざまなインスタンス ファミリについて。 機械学習は、データの前処理からモデルのトレーニング、モデルのホスティングまで、ML ライフサイクルのさまざまな段階でさまざまなコンピューティング要件を伴う反復プロセスです。 適切なタイプのコンピューティング インスタンスを特定することは困難であり、リソースの過剰プロビジョニングにつながり、コストが増加する可能性があります。 SageMaker のモジュラー アーキテクチャにより、ML ライフサイクルの段階に基づいて ML ワークロードのスケーラビリティ、パフォーマンス、価格設定を最適化できます。 詳細については、を参照してください。 Amazon SageMakerノートブック、処理ジョブ、トレーニング、およびデプロイメントのためのコンピューティングリソースの適切なサイジング 投稿のセクション Amazon SageMaker で効率的なコンピューティング リソースを確保する.
AmazonSageMaker貯蓄プラン
Amazon SageMaker Savings Plans は、SageMaker の柔軟な料金モデルです。 1 年間または 3 年間、一定の使用量 (64 時間あたりのドルで測定) を約束する代わりに、割引料金を提供します。 Savings Plan は使用量ベースのモデルにより柔軟性があり、コストを最大 XNUMX% 削減できます。 これらの料金は、Studio ノートブック、SageMaker ノートブック インスタンス、SageMaker Processing、 SageMakerデータラングラー、インスタンスファミリー、サイズ、リージョンに関係なく、SageMaker トレーニング、SageMaker リアルタイム推論、および SageMaker バッチ変換。 これにより、ユースケースや消費量が時間の経過とともにどのように変化するかに関係なく、節約を最大化することが容易になり、オンデマンド価格と比較して最大 64% 節約できます。
たとえば、小さなインスタンスから始めて、データセットの一部でさまざまなアルゴリズムを実験することができます。 その後、より大きなインスタンスに移行してデータを準備し、完全なデータセットに対して大規模なトレーニングを行うことができます。 最後に、モデルを複数のリージョンにデプロイして、ユーザーに低遅延の予測を提供できます。 新しいリージョンにわたるすべてのインスタンス サイズの変更とデプロイは、同じ Savings Plan でカバーされ、お客様側で管理作業を行う必要はありません。
SageMaker Savings Plans の対象となる SageMaker の使用のすべてのタイプには、 Savings Plans 料金とオンデマンド料金。 SageMaker Savings Plans にサインアップすると、コミットメントまでの使用量に対して Savings Plans 料金が請求されます。 コミットメントを超えた使用にはオンデマンド料金が請求されます。 AWS Cost Management コンソールは以下を提供します。 提言 これにより、Savings Plan の適切なコミットメント レベルを簡単に見つけることができます。 これらの推奨事項は次のことに基づいています。
- 過去 7、30、または 60 日間の SageMaker の使用状況。 将来の使用状況を最もよく表す期間を選択する必要があります。
- プランの期間: 1 年または 3 年。
- お支払いオプション: 前払いなし、一部前払い (50% 以上)、または全額前払い。 一部の顧客は、SageMaker の請求書を明確かつ予測可能に表示できるため、この最後のオプションを好む (または使用する必要がある) 場合があります。
推奨事項は、選択したルックバック期間における過去の使用量に基づいており、使用量を予測するものではありません。 将来の使用状況を反映した遡及期間を必ず選択してください。 3 年間の定期プランでは最も高い割引率が提供されます。 同様に、すべて前払いの支払いオプションは、前払いなしまたは一部前払いの支払いオプションと比較して最も高い割引率を提供します。 通常、ワークロードと使用量は時間の経過とともに変化するため、一貫した定常状態の使用パターンは節約計画の有力な候補となります。 短期間または XNUMX 回限りのワークロードが多数ある場合、コンピューティング使用量 (時間ごとに測定) に適切なコミットメントを選択することが困難になる可能性があります。 長期間にわたって少量の Savings Plans コミットメントを継続的に購入することをお勧めします。 これにより、割引を最大化するために高レベルの補償範囲を維持でき、プランは常にワークロードと組織の要件に厳密に一致します。
Savings Plan の推奨事項を理解するには、以下を参照してください。 Amazon SageMaker のインスタンス価格の値下げと節約プランで機械学習コストを削減.
使用率レポート
アクティブな Savings Plan の場合、 使用率レポート Savings Plans コンソールで実際に使用したコミットメントの割合を確認できます。 Savings Plans 使用状況レポートを使用すると、構成された期間内に Savings Plans コミットメントをどれだけ使用しているか、またオンデマンド価格と比較した場合の節約額を視覚的に把握できます。 たとえば、10 時間あたり 9.80 ドルのコミットメントがあり、Savings Plans 料金で請求される使用量が 98 時間あたり合計 XNUMX.XNUMX ドルになる場合、その時間の使用率は XNUMX% になります。 遡及期間に基づいて、Savings Plans の使用状況を時間単位、日単位、または月単位の粒度で確認できます。 Savings Plans タイプ、メンバー アカウント、リージョン、インスタンス ファミリーごとにフィルターを適用できます。 フィルタ セクション。 管理アカウントのユーザーの場合は、一括請求ファミリー全体の集計された使用状況を確認できます。
次のスクリーンショットは、使用率レポートの例を示しています。 Savings Plans の適用率が連続して 100% にならない日が続いているにもかかわらず、純貯蓄総額は依然としてプラスであることがわかります。 Savings Plans を使用しない場合、使用量に対してオンデマンド料金が請求されます。 最大限の節約を実現し、オーバーコミットを回避するには、SageMaker ワークロードの一貫した最適化された使用法に基づいて適切なコミットメントを選択することをお勧めします。
取材レポート
同様に、 カバレッジレポート 対象となる支出のうちどれだけがプランでカバーされているかを示します。 カバレッジの計算方法を理解するには、以下を参照してください。 カバレッジレポートの使用.
次のスクリーンショットは、カバレッジ レポートの例を示しています。 選択した期間の平均カバー率が 92% であり、プランでカバーされなかったオンデマンドの支出も含まれていることがわかります。 プランでカバーされていないオンデマンドの支出に基づいて、オプションで追加の Savings Plan を購入して、最大限の節約を実現できます。 また、Savings Plan を購入する前に SageMaker コンピューティング インスタンスのサイズを適切に調整し、Savings Plan の使用量が過剰または過小にならないようにワークロード サイズを理解することをお勧めします。
Savings Plans が AWS の使用量にどのように適用されるかについて詳しくは、以下を参照してください。 Savings Plan が AWS の使用状況にどのように適用されるかを理解する.
まとめ
機械学習は業界全体で強力なツールとしての地位を確立していますが、新しいモデルのトレーニングや推論用の ML モデルの実行にはコストがかかる場合があります。 SageMaker で ML を実行する利点の XNUMX つは、パフォーマンスや俊敏性に影響を与えることなく、コスト最適化戦略を提供する幅広く奥深い機能セットです。 この投稿では、SageMaker のコストを分析し、傾向を特定し、プロアクティブなアラートと最適化のベストプラクティスを実装するための AWS のツールとオプションに焦点を当てました。
著者について
ディーパリ・ラジャレ AWS のシニア AI/ML スペシャリストです。 彼女は企業顧客と協力して、AWS エコシステムで AI/ML ソリューションをデプロイおよび維持するためのベストプラクティスに関する技術ガイダンスを提供しています。 彼女は、NLP とコンピューター ビジョンを含むさまざまな深層学習のユースケースについて、幅広い組織と協力してきました。 彼女は、組織が生成 AI を活用して使用エクスペリエンスを向上できるようにすることに情熱を注いでいます。 余暇には、映画、音楽、文学を楽しんでいます。
ユリ・ローゼンバーグ は、ヨーロッパ、中東、アフリカの AI および ML スペシャリスト テクニカル マネージャーです。 Uri はイスラエルに拠点を置き、ML に関するあらゆる分野で企業顧客が大規模に設計、構築、運用できるよう支援することに取り組んでいます。 余暇には、サイクリング、ハイキング、タイムトラベルを楽しんでいます。
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- 情報源: 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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