アマゾンセージメーカー は、エンドツーエンドの ML ワークロードに対応する包括的なサービス セットを提供する、フルマネージドの機械学習 (ML) プラットフォームです。 として AWS がベストプラクティスとして推奨する、お客様は、ユーザーのポリシー管理を簡素化し、ワークロードとアカウントごとにリソースを分離するために、個別のアカウントを使用してきました。 ただし、より多くのユーザーとチームがクラウドで ML プラットフォームを使用するようになると、スケーリングするマルチアカウント環境で大規模な ML ワークロードを監視することがより困難になります。 可観測性を高めるために、顧客はアカウント間のリソース使用状況を監視し、ジョブの起動や実行ステータスなどのアクティビティを追跡するソリューションを求めています。これは、ML ガバナンスと管理の要件に不可欠です。
処理、トレーニング、ホスティングなどの SageMaker サービスは、実行中のインスタンスからメトリクスとログを収集し、それらをユーザーのインスタンスにプッシュします。 アマゾンクラウドウォッチ アカウント。 さまざまなアカウントでこれらのジョブの詳細を表示するには、各アカウントにログインし、対応するジョブを見つけてステータスを確認する必要があります。 この複数のアカウントおよび複数のジョブの情報を簡単に表示できる単一の画面はありません。 さらに、クラウド管理チームは、さまざまな SageMaker ワークロード アカウントへのアクセスを個人に提供する必要があるため、クラウド プラットフォーム チームの管理オーバーヘッドが追加されます。
この投稿では、複数のアカウントにわたる SageMaker ユーザーのアクティビティとリソースを監視するための一元的なビューを提供する、クロスアカウント可観測性ダッシュボードを紹介します。 これにより、エンドユーザーとクラウド管理チームは、どの ML ワークロードが実行されているかを効率的に監視し、これらのワークロードのステータスを表示し、特定の時点でのさまざまなアカウント アクティビティを追跡することができます。 このダッシュボードを使用すると、ジョブ ログの詳細を見つけるために SageMaker コンソールから移動して各ジョブをクリックする必要がありません。 代わりに、実行中のジョブとジョブのステータスを簡単に表示したり、ジョブの問題のトラブルシューティングを行ったり、ジョブの失敗や十分に活用されていないリソースなどの問題が共有アカウントで特定されたときにアラートを設定したりすることができます。 この集中監視ダッシュボードへのアクセスを制御したり、監査および管理要件のために関連当局とダッシュボードを共有したりすることもできます。
ソリューションの概要
このソリューションは、マルチアカウント環境全体で SageMaker のジョブとアクティビティを集中監視できるように設計されています。 このソリューションは、次のものに依存しないように設計されています。 AWS組織ですが、組織や組織内で簡単に採用できます。 AWS Control Tower 環境。 このソリューションは、運用チームが単一の画面から複数のワークロード アカウントにまたがるすべての SageMaker ワークロードの概要を把握するのに役立ちます。 有効にするオプションもあります CloudWatch のクロスアカウント可観測性 SageMaker ワークロード アカウント全体で、集中監視アカウントからのメトリクス、ログ、トレースなどの監視テレメトリへのアクセスを提供します。 次のスクリーンショットにダッシュボードの例を示します。
次の図は、この一元化されたダッシュボード ソリューションのアーキテクチャを示しています。
SageMaker は、 アマゾンイベントブリッジ、SageMaker のステータス変更イベントを監視します。 EventBridge を使用すると、SageMaker を自動化し、トレーニング ジョブのステータス変更やエンドポイント ステータスの変更などのイベントに自動的に応答できます。 SageMaker からのイベントは、ほぼリアルタイムで EventBridge に配信されます。 EventBridge によって監視される SageMaker イベントの詳細については、以下を参照してください。 AmazonEventBridgeを使用したAmazonSageMakerの自動化。 SageMaker ネイティブ イベントに加えて、 AWS クラウドトレイル API 呼び出しを行うときにイベントを発行します。これは EventBridge にもストリーミングされるため、多くのダウンストリームの自動化や監視のユースケースで利用できます。 私たちのソリューションでは、ワークロード アカウントで EventBridge ルールを使用して、SageMaker サービス イベントと API イベントをモニタリング アカウントのイベント バスにストリーミングし、集中監視を実現します。
集中監視アカウントでは、イベントは EventBridge ルールによってキャプチャされ、さらに処理されてさまざまなターゲットになります。
- CloudWatch ログ グループ。次の目的で使用します。
- 監査とアーカイブの目的。 詳細については、を参照してください。 Amazon CloudWatch Logs ユーザーガイド.
- ログデータを分析する CloudWatch ログ インサイト クエリ。 CloudWatch Logs Insights を使用すると、CloudWatch Logs 内のログ データを対話的に検索して分析できます。 クエリを実行すると、運用上の問題により効率的かつ効果的に対応できます。 問題が発生した場合は、CloudWatch Logs Insights を使用して潜在的な原因を特定し、デプロイされた修正を検証できます。
- CloudWatch ダッシュボードでの高レベルの操作、CloudWatch Insights クエリのダッシュボードへの追加、クエリ結果のエクスポートのための CloudWatch Metrics Insights クエリ ウィジェットのサポート。
- An AWSラムダ 次のタスクを完了するための機能:
- カスタム ロジックを実行して SageMaker サービス イベントを強化します。 XNUMX つの例は、ジョブ完了イベントの受信時に SageMaker ジョブ ホストの使用率メトリクスに対してメトリクス クエリを実行することです。
- イベント情報を、取り込まれた特定のログ形式のメトリクスに変換します。 EMF ログ。 詳細については、以下を参照してください。 ログ内へのメトリクスの埋め込み.
この投稿の例はネイティブでサポートされています CloudWatch のクロスアカウント可観測性 クロスアカウントのメトリクス、ログ、トレースアクセスを実現する機能。 アーキテクチャ図の下部に示されているように、この機能と統合されて、クロスアカウントのメトリクスとログが有効になります。 これを有効にするには、監視アカウントとソース ワークロード アカウントの両方で必要な権限とリソースを作成する必要があります。
このソリューションは、組織によって管理される AWS アカウントまたはスタンドアロン アカウントのいずれかに使用できます。 次のセクションでは、各シナリオの手順について説明します。 各シナリオ内で、ステップは異なる AWS アカウントで実行されることに注意してください。 便宜上、ステップを実行するアカウントの種類が各ステップの最初に強調表示されます。
前提条件
この手順を開始する前に、 GitHubレポ ローカル環境または AWS クラウド9。 さらに、次のものが必要です。
組織環境にソリューションを導入する
モニタリング アカウントとすべての SageMaker ワークロード アカウントがすべて同じ組織内にある場合、ソース ワークロード アカウント内の必要なインフラストラクチャは、 AWS CloudFormation 組織の管理アカウントからの StackSet。 したがって、ソース ワークロード アカウントへのインフラストラクチャの手動展開は必要ありません。 新しいアカウントが作成されるか、既存のアカウントがターゲット組織単位 (OU) に移動されると、ソース ワークロード インフラストラクチャ スタックが自動的にデプロイされ、集中監視の範囲に含まれます。
モニタリングアカウントリソースを設定する
モニタリング アカウント リソースを設定するには、次の AWS アカウント情報を収集する必要があります。これは、後でセットアップ スクリプトの入力として使用されます。
入力 | Description | 例 |
ホームリージョン | ワークロードが実行されるリージョン。 | ap-southeast-2 |
モニタリングアカウント AWS CLI プロファイル名 | プロファイル名は次から見つけることができます。 ~/.aws/config 。 これはオプションです。 指定しない場合は、チェーンのデフォルトの AWS 認証情報が使用されます。 |
. |
SageMaker ワークロード OU パス | SageMaker ワークロード アカウントが含まれる OU パス。 保管してください / 道の終わりにある。 |
o-1a2b3c4d5e/r-saaa/ou-saaa-1a2b3c4d/ |
OU パスを取得するには、組織コンソールに移動し、 AWSアカウント、OU パスを構築するための情報を見つけます。 次の例では、対応する OU パスは次のとおりです。 o-ye3wn3kyh6/r-taql/ou-taql-wu7296by/
.
この情報を取得した後、次のコマンドを実行して、必要なリソースを監視アカウントにデプロイします。
デプロイメントから次の出力を取得できます。 管理アカウント スタックをデプロイするときに、次のステップで使用する出力をメモしておきます。
管理アカウントのリソースを設定する
管理アカウント リソースをセットアップするには、次の AWS アカウント情報を収集する必要があります。これは、後でセットアップ スクリプトの入力として使用されます。
入力 | Description | 例 |
ホームリージョン | ワークロードが実行されるリージョン。 これは監視スタックと同じである必要があります。 | ap-southeast-2 |
管理アカウント AWS CLI プロファイル名 | プロファイル名は次から見つけることができます。 ~/.aws/config 。 これはオプションです。 指定しない場合は、チェーンのデフォルトの AWS 認証情報が使用されます。 |
. |
SageMaker ワークロード OU ID | ここではパスではなく、OU ID のみを使用します。 | ou-saaa-1a2b3c4d |
モニタリングアカウントID | 監視スタックがデプロイされるアカウント ID。 | . |
モニタリングアカウントのロール名 | の出力 MonitoringAccountRoleName 前のステップから。 |
. |
モニタリングアカウントイベントバスARN | の出力 MonitoringAccountEventbusARN 前のステップから。 |
. |
モニタリングアカウントシンク識別子 | からの出力 MonitoringAccountSinkIdentifier 前のステップから。 |
. |
次のコマンドを実行して、管理アカウントのリソースをデプロイできます。
組織以外の環境にソリューションを展開する
環境で組織を使用していない場合、監視アカウント インフラストラクチャ スタックは同様の方法でデプロイされますが、いくつかの変更があります。 ただし、ワークロード インフラストラクチャ スタックは各ワークロード アカウントに手動でデプロイする必要があります。 したがって、この方法はアカウント数が限られている環境に適しています。 大規模な環境の場合は、組織の使用を検討することをお勧めします。
モニタリングアカウントリソースを設定する
モニタリング アカウント リソースを設定するには、次の AWS アカウント情報を収集する必要があります。これは、後でセットアップ スクリプトの入力として使用されます。
入力 | Description | 例 |
ホームリージョン | ワークロードが実行されるリージョン。 | ap-southeast-2 |
SageMaker ワークロード アカウント リスト | SageMaker ワークロードを実行し、監視アカウントにイベントをストリームするアカウントのカンマ区切りのリスト。 | 111111111111,222222222222 |
モニタリングアカウント AWS CLI プロファイル名 | プロファイル名は次から見つけることができます。 ~/.aws/config 。 これはオプションです。 指定しない場合は、チェーンのデフォルトの AWS 認証情報が使用されます。 |
. |
必要な情報を収集した後、次のコマンドを実行することで、監視アカウント リソースをデプロイできます。
デプロイメントが完了すると、次の出力が得られます。 管理アカウント スタックをデプロイするときに、次のステップで使用する出力をメモしておきます。
ワークロード アカウント監視インフラストラクチャをセットアップする
ワークロード アカウント監視インフラストラクチャをセットアップするには、次の AWS アカウント情報を収集する必要があります。これは、後でセットアップ スクリプトの入力として使用します。
入力 | Description | 例 |
ホームリージョン | ワークロードが実行されるリージョン。 これは監視スタックと同じである必要があります。 | ap-southeast-2 |
モニタリングアカウントID | 監視スタックがデプロイされるアカウント ID。 | . |
モニタリングアカウントのロール名 | の出力 MonitoringAccountRoleName 前のステップから。 |
. |
モニタリングアカウントイベントバスARN | の出力 MonitoringAccountEventbusARN 前のステップから。 |
. |
モニタリングアカウントシンク識別子 | からの出力 MonitoringAccountSinkIdentifier 前のステップから。 |
. |
ワークロードアカウント AWS CLI プロファイル名 | プロファイル名は次から見つけることができます。 ~/.aws/config 。 これはオプションです。 指定しない場合は、チェーンのデフォルトの AWS 認証情報が使用されます。 |
. |
次のコマンドを実行して、監視アカウント リソースをデプロイできます。
CloudWatch ダッシュボードで ML タスクを視覚化する
ソリューションが機能するかどうかを確認するには、前のセクションで使用したワークロード アカウントで複数の SageMaker 処理ジョブと SageMaker トレーニング ジョブを実行する必要があります。 CloudWatch ダッシュボードは、独自のシナリオに基づいてカスタマイズできます。 サンプル ダッシュボードは、SageMaker Processing ジョブと SageMaker Training ジョブを視覚化するためのウィジェットで構成されています。 ワークロード アカウントを監視するすべてのジョブがこのダッシュボードに表示されます。 ジョブの種類ごとに、ジョブの総数、失敗したジョブの数、各ジョブの詳細の XNUMX つのウィジェットが表示されます。 この例では、XNUMX つのワークロード アカウントがあります。 このダッシュボードを通じて、あるワークロード アカウントには処理ジョブとトレーニング ジョブの両方があり、別のワークロード アカウントにはトレーニング ジョブのみがあることが簡単にわかります。 CloudWatch で使用する関数と同様に、更新間隔の設定、グラフの種類の指定、ズームインまたはズームアウト、または CSV ファイルのログのダウンロードなどのアクションを実行できます。
ダッシュボードをカスタマイズする
GitHub リポジトリで提供されるソリューションには、SageMaker Training ジョブと SageMaker Processing ジョブの監視の両方が含まれています。 さらにダッシュボードを追加して、バッチ変換ジョブなどの他の SageMaker ジョブを監視する場合は、このセクションの手順に従ってダッシュボードをカスタマイズできます。 を変更することで、 Index.py ファイル、ダッシュボードに表示するフィールドをカスタマイズできます。 CloudWatch によってキャプチャされたすべての詳細には、EventBridge を通じてアクセスできます。 Lambda 関数では、ダッシュボードに表示する必要なフィールドを選択できます。 次のコードを参照してください。
ダッシュボードまたはウィジェットをカスタマイズするには、 監視アカウント-infra-stack.ts ファイル。 このファイルで使用するフィールド名は、フィールド名 (フィールドのキー) と同じである必要があることに注意してください。 job_detail
) Lambda ファイルで定義:
ダッシュボードを変更した後、このソリューションを最初から再デプロイする必要があります。 GitHub リポジトリで提供されている Jupyter ノートブックを実行して SageMaker パイプラインを再実行すると、SageMaker 処理ジョブが再度起動されます。 ジョブが完了したら、CloudWatch コンソールに移動し、 ダッシュボード ナビゲーション ペインで、 カスタムダッシュボード。 SageMaker-Monitoring-Dashboard という名前のダッシュボードが見つかります。
クリーンアップ
このカスタム ダッシュボードが不要になった場合は、リソースをクリーンアップできます。 作成されたすべてのリソースを削除するには、このセクションのコードを使用します。 クリーンアップは、組織環境と組織以外の環境では若干異なります。
組織環境の場合は、次のコードを使用します。
組織以外の環境の場合は、次のコードを使用します。
あるいは、モニタリング アカウント、ワークロード アカウント、および管理アカウントにログインして、 CloudFormation コンソールからスタックを削除します.
まとめ
この投稿では、CloudWatch を使用した SageMaker の集中監視およびレポート ソリューションの実装について説明しました。 この投稿で概説されている段階的な手順に従うことで、主要なメトリクスを表示し、さまざまなアカウントからのさまざまな SageMaker ジョブに関連するログをリアルタイムで統合するマルチアカウント監視ダッシュボードを作成できます。 この集中監視ダッシュボードを使用すると、複数のアカウントにわたる SageMaker ジョブのアクティビティをより適切に把握し、問題のトラブルシューティングをより迅速に行い、リアルタイム データに基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。 全体として、CloudWatch を使用した集中監視およびレポート ソリューションの実装は、組織がクラウドベースの ML インフラストラクチャとリソースの使用状況を管理する効率的な方法を提供します。
ソリューションを試して、フィードバックを送信してください。 Amazon SageMaker の AWS フォーラム、または通常の AWS の連絡先を通じて。
クロスアカウント可観測性機能の詳細については、ブログを参照してください。 Amazon CloudWatch クロスアカウントの可観測性
著者について
ジ・ドン は、オーストラリアのシドニーを拠点とする AWS クラウド アーキテクトです。 Jie は自動化に情熱を持っており、顧客の生産性向上を支援するソリューションの開発に熱心に取り組んでいます。 イベント駆動型システムとサーバーレス フレームワークが専門です。 Jie はプライベートな時間には、スマート ホームの構築に取り組み、新しいスマート ホーム ガジェットを探索するのが大好きです。
メラニー・リー博士号は、オーストラリアのシドニーに拠点を置く AWS のシニア AI/ML スペシャリスト TAM です。 彼女は、企業顧客が AWS 上の最先端の AI/ML ツールを使用してソリューションを構築できるよう支援し、ベストプラクティスを使用した ML ソリューションの設計と実装に関するガイダンスを提供します。 余暇には、自然を探索したり、家族や友人と時間を過ごすのが大好きです。
ゴードン・ワンは、AWS のシニア AI/ML スペシャリスト TAM です。 彼は、さまざまな業界にわたる AI/ML のベスト プラクティスで戦略的な顧客をサポートしています。 彼はコンピューター ビジョン、NLP、生成 AI、MLOps に情熱を注いでいます。 余暇には、ランニングやハイキングが大好きです。
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- 情報源: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-centralized-monitoring-and-reporting-solution-for-amazon-sagemaker-using-amazon-cloudwatch/
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- いつ
- which
- 幅
- 意志
- 以内
- 仕事
- 作品
- You
- あなたの
- ゼファーネット
- ズーム