A otimização de custos é um dos pilares da Estrutura bem arquitetada da AWS, e é um processo contínuo de refinamento e melhoria ao longo do ciclo de vida de uma carga de trabalho. Ele permite construir e operar sistemas com consciência de custos que minimizam os custos, maximizam o retorno sobre o investimento e alcançam resultados de negócios.
Amazon Sage Maker é um serviço de aprendizado de máquina (ML) totalmente gerenciado que oferece uma variedade de opções e recursos de otimização de custos, como treinamento pontual gerenciado, endpoints multimodelo, Inferência da AWS, ML Savings Plans e muitos outros que ajudam a reduzir o custo total de propriedade (TCO) de cargas de trabalho de ML em comparação com outras opções baseadas em nuvem, como autogerenciados Amazon Elastic Compute Nuvem (Amazon EC2) e gerenciado pela AWS Serviço Amazon Elastic Kubernetes (Amazon EKS).
A AWS se dedica a ajudar você a obter as maiores economias, oferecendo serviços abrangentes e opções de preços. Fornecemos ferramentas para gerenciamento de custos flexível e visibilidade aprimorada de custos detalhados e uso de suas cargas de trabalho.
Em 2021, lançamos Serviços proativos de suporte da AWS como parte do Suporte empresarial da AWS plano. Desde a sua introdução, ajudamos centenas de clientes a otimizar suas cargas de trabalho, definir proteções e melhorar a visibilidade do custo e uso de suas cargas de trabalho de ML.
Nesta postagem, compartilhamos as lições aprendidas e orientamos você nas várias maneiras de analisar o uso do SageMaker e identificar oportunidades de otimização de custos.
Analise o custo do SageMaker usando o AWS Cost Explorer
Explorador de custos da AWS fornece exibições pré-configuradas que exibem informações sobre suas tendências de custo e oferecem uma vantagem inicial na compreensão de seu histórico e tendências de custo. Ele permite que você filtre e agrupe por valores como serviço AWS, tipo de uso, tags de alocação de custos, tipo de instância EC2, e mais. Se você usar o faturamento consolidado, também poderá filtrar por conta vinculada. Além disso, você pode definir intervalos de tempo e granularidade, bem como prever custos futuros com base em seu custo histórico e dados de uso.
Vamos começar usando o Explorador de custos para identificar oportunidades de otimização de custos no SageMaker.
- No console do Explorador de custos, escolha SageMaker para e eficaz e escolha Aplicar filtros.
- Você pode definir o intervalo de tempo desejado e a granularidade, bem como o Agrupar por parâmetro.
- Você pode exibir os dados do gráfico em formato de gráfico de barra, linha ou pilha.
- Depois de alcançar os resultados desejados com filtros e agrupamentos, você pode baixar seus resultados escolhendo Baixar como CSV ou salve o relatório selecionando Salvar na biblioteca de relatórios.
A captura de tela a seguir mostra os custos do SageMaker por mês para o intervalo de datas selecionado, agrupados por região.
Para obter orientação geral sobre como usar o Explorador de custos, consulte Nova aparência e casos de uso comuns do AWS Cost Explorer.
Opcionalmente, você pode habilitar Relatórios de uso e custo da AWS (AWS CUR) para obter informações sobre os dados de custo e uso de suas contas. O relatório contém detalhes de consumo por hora da AWS. Ele é armazenado em Serviço de armazenamento simples da Amazon (Amazon S3) na conta pagante, que consolida os dados de todas as contas vinculadas. Você pode consultar o relatório para analisar tendências em seu uso e tomar as medidas apropriadas para otimizar custos. Amazona atena é um serviço de consulta sem servidor que você pode usar para analisar os dados de seu relatório no Amazon S3 usando SQL padrão. Para obter mais informações e consultas de exemplo, consulte o Biblioteca de consultas do AWS CUR.
O código a seguir é um exemplo de uma consulta AWS CUR para obter os custos do SageMaker nos últimos 3 meses de uso:
Você também pode alimentar dados AWS CUR em AmazonQuickSight, onde você pode dividi-lo da maneira que desejar para fins de relatório ou visualização. Para obter instruções sobre como ingerir dados CUR no QuickSight, consulte Como faço para ingerir e visualizar o AWS Cost and Usage Report (CUR) no Amazon QuickSight.
Analise o custo dos tipos de uso do SageMaker
Seu custo mensal do SageMaker vem de diferentes tipos de uso do SageMaker, como instâncias de notebook, hospedagem, treinamento e processamento, entre outros. Selecionando o filtro de serviço SageMaker e agrupando pelo Tipo de uso A dimensão no Explorador de custos oferece uma ideia geral da distribuição de custos com base no tipo de uso do SageMaker. O tipo de uso é exibido no formato
A captura de tela a seguir mostra a distribuição de custos agrupada por tipos de uso do SageMaker quando uma conta relatou uso em notebooks e Estúdio Amazon SageMaker Aplicativos KernelGateway.
Práticas recomendadas gerais para otimizar o custo do SageMaker
Nesta seção, compartilhamos recomendações gerais para economizar custos ao usar o SageMaker.
Tagging
A etiqueta é um rótulo que você atribui a um recurso da AWS. Você pode use tags para organizar seus recursos por usuários, departamentos ou centros de custo, e rastreie seus custos em um nível detalhado. As tags de alocação de custos podem ser usadas para categorizar custos em Explorador de custos or Relatórios de custo e uso. Para obter dicas e práticas recomendadas sobre alocação de custos para seu ambiente e cargas de trabalho do SageMaker, consulte Configure a alocação de custos de nível empresarial para ambientes e cargas de trabalho de ML usando marcação de recursos no Amazon SageMaker
Orçamentos da AWS
Orçamentos da AWS dá a você visibilidade de seu custo de ML na AWS e ajuda a rastrear seu custo do SageMaker, incluindo desenvolvimento, treinamento e hospedagem. Ele permite que você defina orçamentos personalizados para rastrear seu custo e uso, desde os casos de uso mais simples até os mais complexos. O Orçamentos da AWS também oferece suporte a e-mail ou Serviço de notificação simples da Amazon (Amazon SNS) quando o custo e o uso reais ou previstos excederem o limite do seu orçamento ou quando a utilização ou cobertura real do Savings Plans cair abaixo do limite desejado.
O AWS Budgets também é integrado ao Cost Explorer, para que você possa visualizar e analisar facilmente seus drivers de custo e uso, Chatbot da AWS, para que você possa receber alertas de orçamento da AWS em seu canal designado do Slack ou sala do Amazon Chime e Catálogo de serviços da AWS, para que você possa acompanhar o custo de seus portfólios e produtos aprovados da AWS. Você também pode definir alertas e receber uma notificação quando seu custo ou uso exceder (ou estiver previsto que exceda) o valor orçado. Depois de criar seu orçamento, você pode acompanhar o progresso no console do AWS Budgets. Para mais informações, veja Gerenciando seus custos com o AWS Budgets.
Console de faturamento da AWS
A Console de faturamento da AWS permite que você entenda facilmente seus gastos com a AWS, visualize e pague faturas, gerencie preferências de cobrança e configurações de impostos e acesse serviços adicionais de gerenciamento financeiro na nuvem. Você pode avaliar rapidamente se seu gasto mensal está de acordo com períodos, previsões ou orçamentos anteriores, além de investigar e tomar ações corretivas em tempo hábil. Você pode usar a página do painel do console de faturamento da AWS para obter uma visão geral de seus gastos com a AWS. Você também pode usá-lo para identificar seu serviço ou região de custo mais alto e visualizar as tendências de seus gastos nos últimos meses, bem como ver vários detalhamentos de seu uso da AWS.
A Resumo da AWS A seção da página fornece uma visão geral de seus custos da AWS em todas as contas, regiões, provedores de serviços e serviços e outros KPIs. Ele também fornece uma comparação com os custos totais previstos para o mês atual. O Custo mais alto A seção mostra seu principal serviço, conta ou região por gasto estimado do mês até a data (MTD). O Tendência de custo pelos cinco principais serviços A seção mostra a tendência de custo para seus cinco principais serviços para os três a seis períodos de faturamento fechados mais recentes.
Planejamento e previsão
A previsão é uma parte essencial para se manter atualizado sobre os custos e o uso da nuvem e se torna ainda mais importante à medida que sua empresa cresce.
A AWS tem várias opções para ajudá-lo a prever seus custos. O recurso de previsão of Cost Explorer oferece a capacidade de criar previsões de uso personalizadas para obter uma visão dos custos futuros esperados. O previsão integrada com tecnologia de ML do QuickSight permite prever suas principais métricas de negócios com a simplicidade de apontar e clicar. Ele oferece uma maneira direta de usar o ML para fazer previsões em qualquer dado de série temporal com tempo mínimo de configuração e nenhuma experiência em ML necessária.
Você também pode usar Previsão da Amazônia, um serviço totalmente gerenciado que usa ML para fornecer previsões altamente precisas, para gerar previsões para serviços específicos da AWS com dados coletados do AWS CUR. Para mais informações, veja Previsão de gastos da AWS usando Relatórios de custo e uso da AWS, AWS Glue DataBrew e Amazon Forecast.
Para obter informações adicionais sobre as opções de previsão de custos, consulte Usando as ferramentas certas para sua previsão de custos de nuvem.
Dimensionamento correto da instância
Você pode otimizar o custo do SageMaker e pagar apenas pelo que realmente precisa, selecionando os recursos certos. Você deve dimensionar corretamente as instâncias de computação do SageMaker antes de adquirir um Savings Plan para fornecer um compromisso adequado e obter o máximo de economia de custos. Atualmente, o SageMaker oferece Instâncias de computação de ML nas várias famílias de instâncias. O aprendizado de máquina é um processo iterativo com vários requisitos de computação para diferentes estágios do ciclo de vida do ML, desde o pré-processamento de dados até o treinamento do modelo e a hospedagem do modelo. Identificar o tipo certo de instância de computação é um desafio e pode levar ao superprovisionamento de recursos e, portanto, ao aumento do custo. A arquitetura modular do SageMaker permite otimizar a escalabilidade, o desempenho e o preço de suas cargas de trabalho de ML com base no estágio do ciclo de vida do ML. Para mais detalhes, consulte o Recursos de computação do tamanho certo para notebooks Amazon SageMaker, tarefas de processamento, treinamento e implantação seção do post Garanta recursos de computação eficientes no Amazon SageMaker.
Planos de economia do Amazon SageMaker
Os Savings Plans do Amazon SageMaker são um modelo de definição de preço flexível para o SageMaker. Ele oferece taxas com desconto em troca de um compromisso com uma quantidade consistente de uso (medido em $/hora) por um período de 1 ou 3 anos. Os Planos de Poupança oferecem flexibilidade devido ao seu modelo baseado na utilização e ajudam a reduzir os seus custos até 64%. Essas taxas se aplicam automaticamente a usos de instâncias SageMaker ML qualificados, incluindo notebooks Studio, instâncias de notebook SageMaker, SageMaker Processing, Gerenciador de dados do SageMaker, treinamento do SageMaker, inferência em tempo real do SageMaker e transformação em lote do SageMaker, independentemente da família, tamanho ou região da instância. Isso facilita a maximização da economia, independentemente de como seus casos de uso e consumo evoluem ao longo do tempo, e você pode economizar até 64% em comparação com o preço sob demanda.
Por exemplo, você pode começar com pequenas instâncias para experimentar diferentes algoritmos em uma fração do seu conjunto de dados. Em seguida, você pode mover para instâncias maiores para preparar dados e treinar em escala em relação ao seu conjunto de dados completo. Por fim, você pode implantar seus modelos em várias regiões para fornecer previsões de baixa latência aos seus usuários. Todas as modificações de tamanho de instância e implantações em novas regiões seriam cobertas pelo mesmo Savings Plan, sem nenhum esforço de gerenciamento necessário de sua parte.
Cada tipo de uso do SageMaker qualificado para os planos de economia do SageMaker tem um Taxa de Planos de Poupança e uma taxa On-Demand. Quando você se inscreve nos Savings Plans da SageMaker, será cobrada a taxa do Savings Plan pelo seu uso até o seu compromisso. Qualquer uso além do compromisso será cobrado de acordo com as taxas sob demanda. O console do AWS Cost Management oferece a você recomendações que facilitam encontrar o nível de compromisso certo para um Plano de Poupança. Essas recomendações são baseadas no seguinte:
- Seu uso do SageMaker nos últimos 7, 30 ou 60 dias. Você deve selecionar o período de tempo que melhor representa seu uso futuro.
- O prazo do seu plano: 1 ano ou 3 anos.
- Sua opção de pagamento: sem adiantamento, adiantado parcial (50% ou mais) ou adiantado. Alguns clientes preferem (ou devem usar) esta última opção, porque lhes dá uma visão clara e previsível de sua fatura do SageMaker.
As recomendações são baseadas em seu uso histórico durante o período de retrospectiva selecionado e não prevêem seu uso. Certifique-se de selecionar um período de retrospectiva que reflita seu uso futuro. Um plano de prazo de 3 anos oferece a maior taxa de desconto; da mesma forma, uma opção de pagamento adiantado oferece a taxa de desconto mais alta em comparação com as opções de pagamento sem adiantamento ou adiantado parcial. As cargas de trabalho e o uso geralmente mudam com o tempo e um padrão de uso constante e consistente é um bom candidato para um plano de economia. Se você tiver muitas cargas de trabalho de curta duração ou pontuais, pode ser difícil selecionar o compromisso certo para uso de computação (medido por hora). Recomenda-se comprar continuamente pequenas quantias de compromissos de Savings Plans ao longo do tempo. Isso garante que você mantenha altos níveis de cobertura para maximizar seus descontos e que seus planos correspondam à sua carga de trabalho e aos requisitos da organização em todos os momentos.
Para entender as recomendações do Plano de Poupança, consulte Diminua seus custos de aprendizado de máquina com reduções de preço de instância e planos de economia para Amazon SageMaker.
Relatório de utilização
Para Planos de Poupança ativos, relatórios de utilização estão disponíveis no console dos Savings Plans para ver a porcentagem do compromisso que você realmente usou. Você pode usar seu relatório de utilização dos Savings Plans para entender visualmente quanto do seu compromisso de Savings Plans você está usando durante o período de tempo configurado, bem como suas economias em comparação com os preços On-Demand. Por exemplo, se você tiver um compromisso de US$ 10/hora e seu uso faturado com as taxas dos Savings Plans for de US$ 9.80 por hora, sua utilização para essa hora será de 98%. Você pode ver a utilização de seus Savings Plans em uma granularidade horária, diária ou mensal, com base no seu período de retrospectiva. Você pode aplicar filtros por tipo de Savings Plans, conta-membro, região e família de instâncias no Filtros seção. Se você for um usuário em uma conta de gerenciamento, poderá ver a utilização agregada de toda a família de faturamento consolidado.
A captura de tela a seguir mostra um exemplo de relatório de utilização. Você pode ver que, embora a cobertura dos Planos de Poupança não seja 100% em muitos dias consecutivos, a economia líquida total ainda é positiva. Sem os Savings Plans, você seria cobrado de acordo com as taxas sob demanda pelo uso. Para obter o máximo de economia e evitar o excesso de comprometimento, é recomendável selecionar o compromisso certo com base no uso consistente e otimizado de suas cargas de trabalho do SageMaker.
Relatório de cobertura
Da mesma forma, relatórios de cobertura mostram quanto de seus gastos qualificados foram cobertos pelo plano. Para entender como a cobertura é calculada, consulte Usando seu relatório de cobertura.
A captura de tela a seguir mostra um exemplo de relatório de cobertura. Você pode ver que a cobertura média para o período selecionado é de 92%, junto com o gasto sob demanda que não foi coberto pelo plano. Com base nos gastos sob demanda não cobertos pelo plano, você pode opcionalmente comprar um Plano de Poupança adicional para obter o máximo de economia. Além disso, é recomendável dimensionar corretamente as instâncias de computação do SageMaker antes de adquirir um Savings Plan e entender o tamanho da carga de trabalho para evitar comprometer demais ou subestimar o uso do Savings Plan.
Para obter mais detalhes sobre como os Savings Plans se aplicam ao seu uso da AWS, consulte Entendendo como os Savings Plans se aplicam ao seu uso da AWS.
Conclusão
O aprendizado de máquina se estabeleceu como uma ferramenta poderosa em todos os setores, mas treinar novos modelos e executar modelos de ML para inferência pode ser caro. Uma das vantagens de executar ML no SageMaker é o amplo e profundo conjunto de recursos que oferece estratégias de otimização de custos sem afetar o desempenho ou a agilidade. Esta postagem destacou as ferramentas e opções da AWS para analisar os custos do SageMaker, identificar tendências e implementar alertas proativos e práticas recomendadas de otimização.
Sobre os autores
Deepali Rajale é um especialista sênior em IA/ML da AWS. Ela trabalha com clientes corporativos fornecendo orientação técnica com as melhores práticas para implantação e manutenção de soluções AI/ML no ecossistema da AWS. Ela trabalhou com uma ampla gama de organizações em vários casos de uso de aprendizado profundo envolvendo PNL e visão computacional. Ela é apaixonada por capacitar as organizações a alavancar a IA generativa para aprimorar sua experiência de uso. Nas horas vagas, gosta de cinema, música e literatura.
Uri Rosenberg é o Gerente Técnico Especialista em AI & ML para a Europa, Oriente Médio e África. Com sede em Israel, a Uri trabalha para capacitar os clientes corporativos em tudo o que é ML para projetar, construir e operar em escala. Em seu tempo livre, ele gosta de andar de bicicleta, fazer caminhadas e viajar no tempo.
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- Fonte: 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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