在云中构建生产就绪的解决方案涉及资源、时间、客户期望和业务成果之间的一系列权衡。 这 AWS架构完善的框架 帮助您了解在 AWS 上构建工作负载时做出的决策的好处和风险。
智能文档处理(IDP)项目通常结合光学字符识别(OCR)和自然语言处理(NLP)来阅读和理解文档并提取特定术语或单词。 IDP Well-Architected Custom Lens 概述了执行 AWS Well-Architected 审查的步骤,并帮助您评估和识别 IDP 工作负载中的风险。 它还提供了应对常见挑战的指导,使您能够根据最佳实践构建 IDP 工作负载。
本文重点介绍 IDP 解决方案的成本优化支柱。 成本优化的工作负载充分利用所有资源,以尽可能低的价格实现成果,并满足您的功能需求。 我们首先介绍成本优化支柱和设计原则,然后深入研究四个重点领域:财务管理、资源提供、数据管理和成本监控。 通过阅读这篇文章,您将通过 IDP 案例研究了解架构完善的框架中的成本优化支柱。
设计原则
成本优化是在工作负载生命周期内持续细化和改进的过程。 本文中的实践可以帮助您构建和运营具有成本意识的 IDP 工作负载,从而实现业务成果,同时最大限度地降低成本并允许您的组织最大限度地提高投资回报。
有几个原则可以帮助您改进成本优化。 让我们考虑不同的项目阶段。 例如,在项目规划阶段,您应该投资云财务管理技能和工具,并协调财务和技术团队以纳入业务和技术视角。 在项目开发阶段,我们建议采用消费模型,动态调整使用量。 当您准备好生产时,请始终监控和分析支出。
在我们讨论最佳实践时,请记住以下几点:
- 实施云财务管理 – 要利用 IDP 解决方案实现财务成功并加速实现业务价值,您必须投资于云财务管理。 您的组织必须投入必要的时间和资源来构建这一新的技术和使用管理领域的能力。
- 培育科技与金融之间的伙伴关系 – 在构建 IDP 解决方案时以及云之旅的所有阶段,让财务和技术团队参与成本和使用讨论。 团队应定期召开会议并讨论主题,例如 IDP 解决方案的组织目标和目标、成本和使用的当前状态以及财务和会计实践。
- 采用消费模式并动态调整 – 具有成本意识来配置资源和管理数据,并随着时间的推移通过成本优化来管理项目阶段和环境。 只需为您消耗的资源付费,并根据业务需求增加或减少使用量。 例如,IDP 解决方案的开发和测试环境通常在工作周内每天仅使用 8 小时。 通过在不使用时(例如在每周 40 小时工作时间之外)停止开发和测试环境资源,与每周连续运行 75 小时相比,您可以降低 168% 的成本。
- 监控、归因和分析支出 – 衡量工作负载的业务产出以及与交付相关的成本。 使用此数据可以了解您通过 IDP 工作流程增加产出、增强功能和降低成本所获得的收益。 AWS 提供的工具包括 亚马逊CloudWatch, 标签及 AWS 云跟踪 为了轻松准确地识别工作负载的成本和使用情况,请确保利用资源来衡量投资回报 (ROI),并使工作负载所有者能够优化其资源并降低成本。
重点领域
成本优化支柱的设计原则和最佳实践基于从我们的客户和 IDP 技术专家社区收集的见解。 将它们用作设计决策的指导和支持,并使它们与 IDP 解决方案的业务需求保持一致。 应用 IDP 架构完善的定制视角可帮助您验证 IDP 解决方案的弹性和效率,并提供建议来解决您可能发现的任何差距。
您可能遇到过这样的情况:财务团队独立为您的云使用情况进行财务规划,结果因技术复杂性而中断。 在配置服务时也可能忽略资源和数据管理,从而在帐单上创建意外的成本项目。 在这篇文章中,我们将帮助您应对这些情况,并为您的 IDP 解决方案提供成本优化指南,这样您就不必以昂贵的方式学习这些经验教训。 以下是云中 IDP 解决方案成本优化的四个最佳实践领域:财务管理、资源配置、数据管理和成本监控。
财务管理
建立一支能够负责成本优化的团队对于成功采用云技术至关重要,对于构建 IDP 解决方案也是如此。 在构建 IDP 解决方案和云之旅的各个阶段,组织内技术和财务方面的相关团队必须参与成本和使用讨论。 以下是建立专门的云财务管理团队的一些关键实施步骤:
- 定义关键成员 – 确保组织的所有相关部分都在成本管理中做出贡献并参与其中。 最重要的是,您需要在金融和技术之间建立协作。 考虑以下一般群体,并包括具有财务和业务领域以及技术领域专业知识的成员,以整合知识以实现更好的财务管理:
- 财务线索 – 首席财务官、财务总监、财务规划师、业务分析师、采购、采购和应付账款必须了解消费的云模型、采购选项和每月开票流程。 财务部门需要与技术团队合作,创建并传播 IT 价值故事,帮助业务团队了解技术支出如何与业务成果联系起来。
- 技术领先 – 技术主管(包括产品和应用程序所有者)必须了解财务要求(例如,预算限制)以及业务要求(例如,服务水平协议)。 这允许实施工作负载以实现组织的预期目标。
- 定义目标和指标 – 该职能需要以不同的方式为组织提供价值。 这些目标是明确的,并将随着组织的发展而不断发展。 该职能还需要定期向组织报告组织的成本优化能力。
- 建立规律的节奏 – 团队应定期聚在一起审查他们的目标和指标。 典型的节奏包括审查组织的状态、当前运行的任何程序或服务以及总体财务和优化指标。
资源配置
鉴于作为 IDP 解决方案一部分的 AWS 服务有各种配置和定价模型,您应该仅根据需要配置资源,并随着时间的推移调整您的配置以符合您的业务需求或开发阶段。 此外,请确保利用 AWS 提供的免费服务来降低总体成本。 为 IDP 解决方案配置资源时,请考虑以下最佳实践:
- 在异步推理或同步推理之间做出决定 – 应采用同步推理来实时处理单个文档。 选择异步作业来分析大型文档或一批中的多个文档,因为异步作业可以更经济高效地处理大批次。
- 管理 Amazon Comprehend 终端节点推理单元 – 根据您的需求,您可以调整吞吐量 亚马逊领悟 创建端点后。 这可以通过更新端点的推理单元 (IU) 来实现。 如果您长时间不主动使用端点,则应设置自动扩展策略以降低成本。 如果您不再使用某个端点,可以删除该端点以避免产生额外费用。
- 管理 Amazon SageMaker 终端节点 – 同样,对于旨在推理类型选择和端点运行时间管理的组织,您可以在 亚马逊SageMaker。 SageMaker 提供 模型推理的不同选项,您可以删除未使用的端点或设置 自动缩放 降低模型端点成本的政策。
数据管理
从构建到交付,数据在整个 IDP 解决方案中发挥着关键作用。 从最初的摄取开始,数据被推送到不同的处理阶段,并最终作为输出返回给最终用户。 了解您选择的数据管理将如何影响 IDP 解决方案的整体成本非常重要。 考虑以下最佳实践:
- 采用 Amazon S3 智能分层 ——由数百家创建、维护和提供物联网(IoT)全球开放标准的公司所组成的 Amazon S3 智能分层存储类 旨在优化存储成本 亚马逊简单存储服务 (Amazon S3),当访问模式发生变化时,自动将数据移动到最具成本效益的访问层,而不会产生运营开销或对性能产生影响。 有 两种方式 将数据移至 S3 智能分层:
- 在整个 IDP 工作流程中实施数据保留策略 – 根据您的业务需求,在 S3 存储桶上使用 S3 生命周期配置来定义 Amazon S3 在对象生命周期内执行的操作,以及在对象生命周期结束时的删除操作。
- 将文档拆分为单个页面以进行特定的功能类型处理 –
FeatureType
是文档分析 API 调用的参数(两者 同步 和 异步)in 亚马逊Textract。 截至撰写本文时,它包括以下值:TABLES
,FORMS
,QUERIES
,SIGNATURES
及LAYOUT
。 Amazon Textract 根据处理的页面和图像数量收费。 并非所有页面都可能包含您需要提取的信息。 将文档拆分为单页并仅关注带有FeatureType
您需要的可以帮助避免不必要的处理,从而降低您的总体成本。
到目前为止,我们已经讨论了 IDP 解决方案的实施和部署的最佳实践。 当您的 IDP 解决方案部署并准备投入生产时,成本监控是您直接观察和控制成本的重要领域。 在下一节中,我们将讨论如何使用 IDP 解决方案最好地执行成本监控。
成本监控
成本优化始于对成本和使用情况细分的详细了解; 建模和预测未来支出、使用情况和功能的能力; 并实施足够的机制,使成本和使用与组织的目标保持一致。 要提高 IDP 解决方案的成本优化,请遵循以下最佳实践。
IDP 工作流程生命周期的设计成本监控
定义并实现一种方法来跟踪资源及其在其生命周期内与 IDP 系统的关联。 您可以使用标记来识别资源的工作负载或功能:
- 实施标记方案 – 实施标记方案来识别资源所属的工作负载,验证工作负载中的所有资源是否都已进行相应标记。 标记可帮助您按用途、团队、环境或与您的业务相关的其他标准对资源进行分类。 有关标记用例、策略和技术的更多详细信息,请参阅 标记 AWS 资源的最佳实践.
- 在服务级别进行标记可以更精细地监控和控制您的成本。 例如,借助 IDP 工作流程中的 Amazon Comprehend,您可以在 Amazon Comprehend 分析作业、自定义分类模型、自定义实体识别模型和终端节点上使用标签来组织您的 Amazon Comprehend 资源并提供基于标签的成本监控和控制。
- 当服务级别的标记不适用时,您可以导航到其他资源以获取成本分配报告。 例如,由于 Amazon Textract 按一页收费,因此您可以跟踪对 Amazon Textract 的同步 API 调用数量以进行成本计算(每个同步 API 调用映射到文档的一页)。 如果您有大型文档并且想要使用异步API,您可以使用开源库来统计页数,或者使用 亚马逊雅典娜 至 编写查询并从 CloudTrail 日志中提取信息 提取页面信息以进行成本跟踪。
- 实施工作负载吞吐量或输出监控 – 实施工作负载吞吐量监控或警报,在输入请求或输出完成时启动。 将其配置为在工作负载请求或输出降至零时提供通知,表明工作负载资源不再使用。 如果工作负载在正常情况下定期降至零,请纳入时间因素。
- 对 AWS 资源进行分组 – 为 AWS 资源创建组。 您可以使用 AWS 资源组 组织和管理位于同一区域的 AWS 资源。 您可以向大多数资源添加标签,以帮助识别组织内的资源并对其进行排序。 使用 标签编辑器 批量为支持的资源添加标签。 考虑使用 AWS服务目录 创建、管理批准的产品组合并将其分发给最终用户并管理产品生命周期。
使用监控工具
AWS 提供各种工具和资源来监控 IDP 解决方案的成本和使用情况。 以下是有助于成本监控和控制的 AWS 工具列表:
- AWS 预算 - 配置 AWS 预算 针对您的工作量的所有帐户。 使用标签设置帐户总体支出预算和工作负载预算。 在 AWS Budgets 中配置通知,以便在您超出预算金额或估计成本超出预算时接收警报。
- AWS 成本管理器 - 配置 AWS 成本管理器 为您的工作负载和账户可视化您的成本数据以供进一步分析。 为工作负载创建一个仪表板,用于跟踪总体支出、工作负载的关键使用指标以及基于历史成本数据的未来成本预测。
- AWS 成本异常检测 - 使用 AWS 成本异常检测 用于您创建的帐户、核心服务或成本类别,以监控您的成本和使用情况并检测异常支出。 您可以在汇总报告中单独接收警报,也可以通过电子邮件或电子邮件接收警报 亚马逊简单通知服务 (Amazon SNS) 主题,它允许您分析和确定异常的根本原因,并确定导致成本增加的因素。
- 进阶工具 – 您也可以为您的组织创建自定义工具,以提供额外的细节和粒度。 您可以使用 Athena 和仪表板来实现高级分析功能 亚马逊QuickSight. 考虑使用 云智能仪表板 用于预配置的高级仪表板。 您还可以与 AWS合作伙伴 并采用他们的云管理解决方案,在一个方便的位置激活云账单监控和优化。
成本归因与分析
成本分类过程对于预算、会计、财务报告、决策、基准测试和项目管理至关重要。 通过对费用进行分类和分类,团队可以更好地了解他们在整个云之旅中将产生的成本类型,帮助他们做出明智的决策并有效地管理预算。 要改进 IDP 解决方案的成本归因和分析,请遵循以下最佳实践:
- 定义您的组织的类别 – 与利益相关者会面,定义反映组织结构和要求的类别。 这些将直接映射到现有财务类别的结构,例如业务单位、预算、成本中心或部门。
- 定义您的功能类别 – 与利益相关者会面,定义反映您企业内职能的类别。 这可能是您的 IDP 工作负载或应用程序名称以及环境类型,例如生产、测试或开发。
- 定义 AWS 成本类别 - 您可以 创建成本类别 组织您的成本和使用信息。 使用 AWS 成本类别 将您的 AWS 成本和使用情况映射到有意义的类别。 通过成本类别,您可以使用基于规则的引擎来组织成本。
结论
在这篇文章中,我们分享了 IDP 工作流程中成本优化的设计原则、重点领域和最佳实践。
AWS 致力于将 IDP Well-Architected Lens 作为一种生活工具。 随着 IDP 解决方案和相关 AWS AI 服务的发展,以及新 AWS 服务的推出,我们将相应更新 IDP 架构完善的镜头。
要开始在 AWS 上使用 IDP,请参阅 AWS 上的智能文档处理指南 设计和构建您的 IDP 应用程序。 要更深入地了解涵盖数据摄取、分类、提取、丰富、验证和验证以及消费的端到端解决方案,请参阅 使用 AWS AI 服务进行智能文档处理:第 1 部分 和 部分2。 此外, 使用 Amazon Textract、Amazon Bedrock 和 LangChain 进行智能文档处理 涵盖如何使用大型语言模型 (LLM) 扩展新的或现有的 IDP 架构。 您将了解到可以将 Amazon Textract 与 浪链 作为文档加载器,使用 亚马逊基岩 从文档中提取数据,并在各个 IDP 阶段中使用生成式 AI 功能。
如果您需要其他专家指导,请联系您的 AWS 客户团队聘请 IDP 专家解决方案架构师。
作者简介
王素印 是 AWS 的 AI/ML 专家解决方案架构师。 她拥有机器学习、金融信息服务和经济学的跨学科教育背景,以及构建解决实际业务问题的数据科学和机器学习应用程序的多年经验。 她喜欢帮助客户识别正确的业务问题并构建正确的 AI/ML 解决方案。 业余时间,她喜欢唱歌和烹饪。
布里杰什·帕蒂 是 AWS 的企业解决方案架构师。 他的主要重点是帮助企业客户采用云技术来处理他们的工作负载。 他拥有应用程序开发和企业架构背景,曾与体育、金融、能源和专业服务等各个行业的客户合作。 他的兴趣包括无服务器架构和 AI/ML。
张米娅 是 Amazon Web Services 的 ML 专家解决方案架构师。 她与欧洲、中东和非洲地区的客户合作,并分享了利用她在应用数学、计算机科学和 AI/ML 方面的背景在云上运行 AI/ML 工作负载的最佳实践。 她专注于 NLP 特定的工作负载,并分享了她作为会议发言人和书籍作者的经验。 在空闲时间,她喜欢徒步旅行、棋盘游戏和冲泡咖啡。
鲁伊·卡多佐 是 Amazon Web Services (AWS) 的合作伙伴解决方案架构师。 他专注于人工智能/机器学习和物联网。 他与 AWS 合作伙伴合作并支持他们在 AWS 中开发解决方案。 工作之余,他喜欢骑自行车、徒步旅行和学习新事物。
蒂姆·康德罗 是 Amazon Web Services (AWS) 的高级人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 专家解决方案架构师。 他的研究重点是自然语言处理和计算机视觉。 Tim 喜欢吸收客户的想法并将其转化为可扩展的解决方案。
丁雪莉 是 Amazon Web Services (AWS) 的高级人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 专家解决方案架构师。 她在机器学习方面拥有丰富的经验,并拥有计算机科学博士学位。 她主要与公共部门客户合作解决各种 AI/ML 相关的业务挑战,帮助他们加快 AWS 云上的机器学习之旅。 当不帮助顾客时,她喜欢户外活动。
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- 他们
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- 通过
- 始终
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- 工具
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- 类型
- 类型
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- 理解
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- 更新
- 更新
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- 利用
- 验证
- 验证
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