비용 최적화는 AWS Well-Architected 프레임 워크, 워크로드의 수명 주기 동안 지속적으로 개선하고 개선하는 프로세스입니다. 비용을 최소화하고 투자 수익을 극대화하며 비즈니스 성과를 달성하는 비용 인식 시스템을 구축 및 운영할 수 있습니다.
아마존 세이지 메이커 관리형 스팟 교육, 다중 모델 엔드포인트, AWS 인 페렌 시아, ML Savings Plans 및 자체 관리와 같은 다른 클라우드 기반 옵션에 비해 ML 워크로드의 총소유비용(TCO)을 줄이는 데 도움이 되는 기타 여러 가지 아마존 엘라스틱 컴퓨트 클라우드 (Amazon EC2) 및 AWS 관리형 Amazon Elastic Kubernetes 서비스 (아마존 EKS).
AWS는 광범위한 서비스 및 요금 옵션을 제공하여 고객이 최대한의 비용 절감을 달성할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 유연한 비용 관리를 위한 도구와 워크로드의 자세한 비용 및 사용량에 대한 향상된 가시성을 제공합니다.
2021 년에 우리는 AWS 지원 사전 예방 서비스 의 일환으로 AWS 엔터프라이즈 지원 계획. 도입 이후 수백 명의 고객이 워크로드를 최적화하고 가드레일을 설정하며 ML 워크로드의 비용 및 사용량에 대한 가시성을 개선하도록 도왔습니다.
이 게시물에서는 배운 교훈을 공유하고 SageMaker 사용량을 분석하고 비용 최적화 기회를 식별하는 다양한 방법을 안내합니다.
AWS Cost Explorer를 사용하여 SageMaker 비용 분석
AWS 비용 탐색기 비용 추세에 대한 정보를 표시하고 비용 기록 및 추세를 이해하는 데 도움이 되는 미리 구성된 보기를 제공합니다. AWS 서비스, 사용 유형, 비용 할당 태그, EC2 인스턴스 유형, 그리고 더. 통합 결제를 사용하는 경우 연결된 계정별로 필터링할 수도 있습니다. 또한 시간 간격 및 세분성을 설정하고 과거 비용 및 사용량 데이터를 기반으로 향후 비용을 예측할 수 있습니다.
비용 탐색기를 사용하여 SageMaker에서 비용 최적화 기회를 식별하는 것부터 시작하겠습니다.
- Cost Explorer 콘솔에서 다음을 선택합니다. 세이지 메이커 for 예배 선택하고 필터 적용.
- 원하는 시간 간격과 세분성 및 그룹화 기준 매개 변수입니다.
- 막대, 선 또는 스택 플롯 형식으로 차트 데이터를 표시할 수 있습니다.
- 필터 및 그룹화를 사용하여 원하는 결과를 얻은 후에는 다음을 선택하여 결과를 다운로드할 수 있습니다. CSV로 다운로드 또는 다음을 선택하여 보고서를 저장합니다. 보고서 라이브러리에 저장.
다음 스크린샷은 지역별로 그룹화된 선택한 날짜 범위의 월별 SageMaker 비용을 보여줍니다.
비용 탐색기 사용에 대한 일반적인 지침은 다음을 참조하십시오. AWS Cost Explorer의 새로운 모습과 일반적인 사용 사례.
선택적으로 활성화할 수 있습니다. AWS 비용 및 사용 보고서 (AWS CUR) 계정의 비용 및 사용량 데이터에 대한 통찰력을 얻습니다. 보고서에는 시간별 AWS 소비 세부 정보가 포함되어 있습니다. 그것은에 저장됩니다 아마존 단순 스토리지 서비스 (Amazon S3), 연결된 모든 계정의 데이터를 통합하는 지불인 계정. 보고서를 쿼리하여 사용량 추세를 분석하고 적절한 조치를 취하여 비용을 최적화할 수 있습니다. 아마존 아테나 표준 SQL을 사용하여 Amazon S3에서 보고서의 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있는 서버리스 쿼리 서비스입니다. 자세한 내용 및 예제 쿼리는 다음을 참조하십시오. AWS CUR 쿼리 라이브러리.
다음 코드는 지난 3개월 사용에 대한 SageMaker 비용을 가져오기 위한 AWS CUR 쿼리의 예입니다.
또한 AWS CUR 데이터를 아마존 퀵 사이트, 보고 또는 시각화 목적으로 원하는 방식으로 분할할 수 있습니다. CUR 데이터를 QuickSight로 수집하는 방법에 대한 지침은 다음을 참조하십시오. AWS 비용 및 사용 보고서(CUR)를 Amazon QuickSight로 수집하고 시각화하려면 어떻게 해야 합니까?.
SageMaker 사용 유형에 대한 비용 분석
월별 SageMaker 비용은 무엇보다도 노트북 인스턴스, 호스팅, 교육 및 처리와 같은 다양한 SageMaker 사용 유형에서 나옵니다. SageMaker 서비스 필터 선택 및 그룹화 사용 유형 비용 탐색기의 차원은 SageMaker 사용 유형을 기반으로 비용 분배에 대한 일반적인 아이디어를 제공합니다. 사용 유형은 형식으로 표시됩니다.
다음 스크린샷은 계정이 노트북 사용량을 보고한 경우 SageMaker 사용량 유형별로 그룹화된 비용 분포를 보여줍니다. 아마존 세이지 메이커 스튜디오 KernelGateway 앱.
SageMaker 비용 최적화를 위한 일반적인 모범 사례
이 섹션에서는 SageMaker를 사용하는 동안 비용을 절감하기 위한 일반적인 권장 사항을 공유합니다.
태그를
A 태그 AWS 리소스에 할당하는 레이블입니다. 당신은 할 수 있습니다 태그를 사용하여 리소스 구성 사용자, 부서 또는 비용 센터별로 세부 수준에서 비용을 추적합니다. 비용 할당 태그는 비용을 분류하는 데 사용할 수 있습니다. 비용 탐색기 or 비용 및 사용 보고서. SageMaker 환경 및 워크로드의 비용 할당에 관한 팁 및 모범 사례는 다음을 참조하십시오. Amazon SageMaker에서 리소스 태깅을 사용하여 ML 환경 및 워크로드에 대한 엔터프라이즈 수준 비용 할당 설정
AWS 예산
AWS 예산 AWS의 ML 비용에 대한 가시성을 제공하고 개발, 교육 및 호스팅을 포함하여 SageMaker 비용을 추적하는 데 도움이 됩니다. 사용자 정의 예산을 설정하여 가장 단순한 사용 사례부터 가장 복잡한 사용 사례까지 비용과 사용량을 추적할 수 있습니다. AWS Budgets는 이메일 또는 아마존 단순 알림 서비스 (Amazon SNS) 실제 또는 예상 비용 및 사용량이 예산 임계값을 초과하거나 실제 Savings Plan의 사용률 또는 적용 범위가 원하는 임계값 아래로 떨어질 때 알림.
AWS Budgets는 비용 탐색기와도 통합되므로 비용 및 사용량 동인을 쉽게 보고 분석할 수 있습니다. AWS 챗봇, 지정된 Slack 채널 또는 Amazon Chime 방에서 AWS 예산 알림을 수신할 수 있습니다. AWS 서비스 카탈로그, 승인된 AWS 포트폴리오 및 제품에 대한 비용을 추적할 수 있습니다. 또한 경고를 설정하고 비용 또는 사용량이 예산 금액을 초과(또는 초과할 것으로 예상)될 때 알림을 받을 수 있습니다. 예산을 생성한 후 AWS 예산 콘솔에서 진행 상황을 추적할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. AWS 예산으로 비용 관리.
AWS 결제 콘솔
XNUMXD덴탈의 AWS 결제 콘솔 AWS 지출을 쉽게 이해하고, 인보이스를 보고 지불하고, 청구 기본 설정 및 세금 설정을 관리하고, 추가 클라우드 재무 관리 서비스에 액세스할 수 있습니다. 월별 지출이 이전 기간, 예측 또는 예산과 일치하는지 신속하게 평가하고 시기 적절하게 조사하고 수정 조치를 취할 수 있습니다. AWS Billing 콘솔의 대시보드 페이지를 사용하여 AWS 지출에 대한 일반적인 보기를 얻을 수 있습니다. 또한 이를 사용하여 가장 비용이 많이 드는 서비스 또는 리전을 식별하고 지난 몇 개월 동안의 지출 추세를 볼 수 있을 뿐만 아니라 AWS 사용에 대한 다양한 분석을 볼 수 있습니다.
XNUMXD덴탈의 AWS 요약 페이지의 섹션에서는 모든 계정, 리전, 서비스 공급자, 서비스 및 기타 KPI에 대한 AWS 비용에 대한 개요를 제공합니다. 또한 현재 달의 총 예상 비용과의 비교도 제공합니다. 그만큼 최고 비용 섹션에는 예상 월간 누계(MTD) 지출별로 상위 서비스, 계정 또는 리전이 표시됩니다. 그만큼 상위 XNUMX개 서비스별 비용 추세 섹션은 가장 최근 XNUMX~XNUMX개의 마감된 청구 기간 동안 상위 XNUMX개 서비스에 대한 비용 추세를 보여줍니다.
계획 및 예측
예측은 클라우드 비용 및 사용량을 파악하는 데 필수적인 부분이며 비즈니스가 확장됨에 따라 더욱 중요해집니다.
AWS에는 비용을 예측하는 데 도움이 되는 여러 옵션이 있습니다. 그만큼 예측 기능 Cost Explorer는 예상되는 미래 비용을 한 눈에 볼 수 있도록 맞춤형 사용량 예측을 생성할 수 있는 기능을 제공합니다. 그만큼 내장된 ML 기반 예측 QuickSight를 사용하면 간단하게 포인트 앤 클릭으로 주요 비즈니스 지표를 예측할 수 있습니다. ML을 사용하여 최소한의 설정 시간과 ML 경험 없이 모든 시계열 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있는 간단한 방법을 제공합니다.
VOUS pouvez의 aussi 사용 아마존 예측, ML을 사용하여 매우 정확한 예측을 제공하고 AWS CUR에서 수집된 데이터로 특정 AWS 서비스에 대한 예측을 생성하는 완전관리형 서비스입니다. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. AWS 비용 및 사용 보고서, AWS Glue DataBrew 및 Amazon Forecast를 사용하여 AWS 지출 예측.
비용 예측 옵션에 대한 추가 정보는 다음을 참조하십시오. 클라우드 비용 예측에 적합한 도구를 사용합니다.
인스턴스 크기 조정
올바른 리소스를 선택하여 SageMaker 비용을 최적화하고 실제로 필요한 만큼만 비용을 지불할 수 있습니다. 적절한 약정을 제공하고 최대 비용 절감 효과를 얻으려면 Savings Plan을 구매하기 전에 SageMaker 컴퓨팅 인스턴스의 크기를 적절하게 조정해야 합니다. SageMaker는 현재 ML 컴퓨팅 인스턴스 다양한 인스턴스 패밀리에서. 기계 학습은 데이터 사전 처리에서 모델 교육 및 모델 호스팅에 이르기까지 ML 수명 주기의 다양한 단계에 대한 컴퓨팅 요구 사항이 다양한 반복 프로세스입니다. 올바른 유형의 컴퓨팅 인스턴스를 식별하는 것은 어려우며 리소스를 과도하게 프로비저닝하여 비용이 증가할 수 있습니다. SageMaker의 모듈식 아키텍처를 사용하면 ML 수명 주기 단계를 기반으로 ML 워크로드의 확장성, 성능 및 가격을 최적화할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. Amazon SageMaker 노트북, 작업 처리, 교육 및 배포를위한 적절한 크기의 컴퓨팅 리소스 게시물 섹션 Amazon SageMaker에서 효율적인 컴퓨팅 리소스 보장.
Amazon SageMaker 절감 계획
Amazon SageMaker Savings Plans는 SageMaker의 유연한 요금 모델입니다. 1년 또는 3년 기간 동안 일관된 사용량($/시간으로 측정)을 약정하는 대가로 할인된 요금을 제공합니다. Savings Plans는 사용량 기반 모델로 인해 유연성을 제공하고 비용을 최대 64%까지 절감할 수 있습니다. 이 요율은 Studio 노트북, SageMaker 노트북 인스턴스, SageMaker Processing, SageMaker 데이터 랭글러, SageMaker 교육, SageMaker 실시간 추론 및 SageMaker 일괄 변환은 인스턴스 제품군, 크기 또는 지역에 관계없이 수행됩니다. 이를 통해 사용 사례 및 소비가 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하는지에 관계없이 비용 절감을 극대화할 수 있으며 온디맨드 가격과 비교하여 최대 64%를 절감할 수 있습니다.
예를 들어 작은 인스턴스로 시작하여 데이터 세트의 일부에 대해 다른 알고리즘을 실험할 수 있습니다. 그런 다음 더 큰 인스턴스로 이동하여 데이터를 준비하고 전체 데이터 세트에 대해 대규모로 훈련할 수 있습니다. 마지막으로 여러 지역에 모델을 배포하여 지연 시간이 짧은 예측을 사용자에게 제공할 수 있습니다. 새 리전에 대한 모든 인스턴스 크기 수정 및 배포는 관리 작업 없이도 동일한 Savings Plan으로 처리됩니다.
SageMaker Savings Plans에 적합한 모든 유형의 SageMaker 사용량에는 Savings Plans 요율 및 온디맨드 요율. SageMaker Savings Plans에 가입하면 약정 사용량에 대한 Savings Plan 요금이 청구됩니다. 약정을 초과하는 사용량은 온디맨드 요금으로 청구됩니다. AWS Cost Management 콘솔은 다음을 제공합니다. 추천 Savings Plan에 적합한 약정 수준을 쉽게 찾을 수 있습니다. 이러한 권장 사항은 다음을 기반으로 합니다.
- 지난 7일, 30일 또는 60일 동안의 SageMaker 사용량. 향후 사용량을 가장 잘 나타내는 기간을 선택해야 합니다.
- 계획 기간: 1년 또는 3년.
- 결제 옵션: 선결제 없음, 부분 선결제(50% 이상) 또는 전체 선결제. 일부 고객은 SageMaker 청구서를 명확하고 예측 가능하게 볼 수 있기 때문에 이 마지막 옵션을 선호하거나 사용해야 합니다.
권장 사항은 선택한 전환 확인 기간 동안의 과거 사용량을 기반으로 하며 사용량을 예측하지 않습니다. 향후 사용량을 반영하는 전환 확인 기간을 선택해야 합니다. 3년 약정은 가장 높은 할인율을 제공합니다. 마찬가지로 전체 선결제 옵션은 선결제 없음 또는 부분 선결제 옵션에 비해 가장 높은 할인율을 제공합니다. 워크로드 및 사용량은 일반적으로 시간이 지남에 따라 변경되며 일관되고 안정적인 상태의 사용 패턴은 저축 계획에 대한 좋은 후보가 됩니다. 단기 또는 일회성 워크로드가 많은 경우 컴퓨팅 사용량(시간당 측정)에 대한 올바른 약정을 선택하기 어려울 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 소량의 Savings Plans 약정을 지속적으로 구매하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 할인을 최대화하기 위해 높은 수준의 적용 범위를 유지할 수 있으며 계획은 항상 워크로드 및 조직 요구 사항과 밀접하게 일치합니다.
Savings Plan 권장 사항을 이해하려면 다음을 참조하십시오. Amazon SageMaker의 인스턴스 가격 인하 및 저축 계획으로 기계 학습 비용 절감.
활용 보고서
활성 저축 계획의 경우, 활용 보고서 Savings Plans 콘솔에서 실제로 사용한 약정의 백분율을 확인할 수 있습니다. Savings Plans 활용 보고서를 사용하여 구성된 기간 동안 사용 중인 Savings Plans 약정 금액과 온디맨드 가격과 비교하여 절감액을 시각적으로 이해할 수 있습니다. 예를 들어 시간당 $10 약정이 있고 Savings Plan 요금으로 청구된 사용량이 시간당 총 $9.80인 경우 해당 시간에 대한 사용률은 98%입니다. 전환 확인 기간을 기준으로 시간별, 일별 또는 월별로 세분하여 Savings Plans 사용률을 확인할 수 있습니다. Savings Plans 유형, 멤버 계정, 리전 및 인스턴스 패밀리별로 필터를 적용할 수 있습니다. 필터 부분. 귀하가 마스터 계정의 사용자인 경우 통합 결제 제품군 전체에 대해 집계된 사용률을 볼 수 있습니다.
다음 스크린샷은 사용률 보고서의 예를 보여줍니다. 여러 날 연속으로 Savings Plans 적용 범위가 100%가 아니더라도 총 순 절감액은 여전히 양수임을 알 수 있습니다. Savings Plans가 없으면 사용량에 대해 온디맨드 요율로 요금이 청구됩니다. 비용 절감을 극대화하고 과도한 커밋을 방지하려면 SageMaker 워크로드의 일관되고 최적화된 사용을 기반으로 올바른 커밋을 선택하는 것이 좋습니다.
적용 범위 보고서
마찬가지로, 커버리지 보고서 적격 지출 중 플랜에서 충당한 금액을 보여줍니다. 적용 범위 계산 방법을 이해하려면 다음을 참조하십시오. 커버리지 보고서 사용.
다음 스크린샷은 적용 범위 보고서의 예를 보여줍니다. 계획에서 다루지 않은 온디맨드 지출과 함께 선택한 기간의 평균 적용 범위가 92%임을 확인할 수 있습니다. 플랜이 적용되지 않는 온디맨드 지출에 따라 선택적으로 추가 Savings Plan을 구매하여 최대 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 Savings Plan을 구매하기 전에 SageMaker 컴퓨팅 인스턴스의 크기를 적절하게 조정하고 Savings Plan 사용량을 과도하게 또는 적게 커밋하지 않도록 워크로드 크기를 이해하는 것이 좋습니다.
Savings Plans가 AWS 사용량에 적용되는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. Savings Plans가 AWS 사용량에 적용되는 방식 이해.
결론
기계 학습은 산업 전반에 걸쳐 강력한 도구로 자리 잡았지만 추론을 위해 새로운 모델을 교육하고 ML 모델을 실행하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다. SageMaker에서 ML을 실행하는 이점 중 하나는 성능이나 민첩성에 영향을 주지 않고 비용 최적화 전략을 제공하는 광범위하고 심층적인 기능 세트입니다. 이 게시물에서는 SageMaker 비용을 분석하고 추세를 식별하며 사전 경고 및 최적화 모범 사례를 구현하는 AWS 도구 및 옵션을 강조했습니다.
저자에 관하여
디팔리 라잘레 AWS의 선임 AI/ML 전문가입니다. 그녀는 AWS 에코시스템에서 AI/ML 솔루션을 배포하고 유지 관리하기 위한 모범 사례와 함께 기술 지침을 제공하는 기업 고객과 협력합니다. 그녀는 NLP 및 컴퓨터 비전과 관련된 다양한 딥 러닝 사용 사례에 대해 광범위한 조직과 협력했습니다. 그녀는 조직이 생성 AI를 활용하여 사용 경험을 향상할 수 있도록 지원하는 데 열정적입니다. 여가 시간에는 영화, 음악, 문학을 즐깁니다.
우리 로젠버그 유럽, 중동 및 아프리카의 AI 및 ML 전문 기술 관리자입니다. 이스라엘에 기반을 둔 Uri는 기업 고객이 ML을 대규모로 설계, 구축 및 운영할 수 있도록 지원합니다. 여가 시간에는 자전거 타기, 하이킹, 시간 여행을 즐깁니다.
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- 출처: 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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