Ende der Nutzungsdauer für den SageMaker Edge Manager - Amazon SageMaker AI
Häufig gestellte FragenEdge Manager-Ressourcen löschen

Ende der Nutzungsdauer für den SageMaker Edge Manager

Ab dem 26. April 2024 können Sie nicht mehr über die AWS Managementkonsole auf Amazon SageMaker Edge Manager zugreifen, Edge-Paketerstellungsaufträge erstellen oder Edge-Geräteflotten verwalten.

Häufig gestellte Fragen

In den folgenden Abschnitten finden Sie Antworten auf häufig gestellte Fragen zum Ende der Nutzungsdauer (EOL) von SageMaker Edge Manager.

A: Nach dem 26. April 2024 werden alle Verweise auf Edge-Paketerstellungsaufträge, Geräte und Geräteflotten aus dem Edge Manager-Service gelöscht. Sie können den Edge Manager-Service von Ihrer AWS Konsole aus nicht mehr finden oder darauf zugreifen, und Anwendungen, die die Edge Manager-Service-APIs aufrufen, funktionieren nicht mehr.

A: Von Edge Manager erstellte Ressourcen, wie z. B. Edge-Pakete in Amazon-S3-Buckets, AWS IoT-Objekte und AWS IAM-Rollen, sind auch nach dem 26. April 2024 in den jeweiligen Services verfügbar. Um zu vermeiden, dass Ihnen diese in Rechnung gestellt werden, wenn Edge Manager nicht mehr unterstützt wird, löschen Sie Ihre Ressourcen. Weitere Informationen zum Löschen Ihrer Ressourcen finden Sie unter Edge Manager-Ressourcen löschen.

A: Von Edge Manager erstellte Ressourcen, wie z. B. Edge-Pakete in Amazon-S3-Buckets, AWS IoT-Objekte und AWS IAM-Rollen, stehen auch nach dem 26. April 2024 in ihren jeweiligen Services zur Verfügung. Um zu vermeiden, dass Ihnen diese in Rechnung gestellt werden, wenn Edge Manager nicht mehr unterstützt wird, löschen Sie Ihre Ressourcen. Weitere Informationen zum Löschen Ihrer Ressourcen finden Sie unter Edge Manager-Ressourcen löschen.

A: Wir empfehlen Ihnen, eines der folgenden Tools für Machine Learning auszuprobieren. Verwenden Sie für eine plattformübergreifende Edge-Laufzeit ONNX. ONNX ist eine beliebte, gut gewartete Open-Source-Lösung, die Ihre Modelle in Anweisungen übersetzt, die auf Hardware verschiedenster Art laufen, und die mit den neuesten ML-Frameworks kompatibel ist. ONNX kann als automatisierter Schritt für Ihre Edge-Bereitstellungen in Ihre SageMaker-AI-Workflows integriert werden.

Verwenden Sie für Edge-Bereitstellungen und zur Überwachung AWS IoT Greengrass V2. AWS IoT Greengrass V2 verfügt über einen erweiterbaren Paketerstellungs- und Einsatzmechanismus, der für Modelle und Anwendungen am Netzwerkrand geeignet ist. Sie können die integrierten MQTT-Kanäle verwenden, um Modelltelemetriedaten für Amazon SageMaker Model Monitor zurückzusenden, oder mit dem integrierten Berechtigungssystem vom Modell erfasste Daten zurück an Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) senden. Wenn Sie AWS IoT Greengrass V2 nicht verwenden oder nicht verwenden können, empfehlen wir, MQTT und IoT-Jobs zu verwenden (C/C++-Bibliothek), um einen leichten OTA-Mechanismus zur Bereitstellung von Modellen zu erstellen.

Wir haben Beispielcode vorbereitet, der in diesem GitHub-Repository zur Verfügung steht, um Ihnen die Umstellung auf die vorgeschlagenen Tools zu erleichtern.

Edge Manager-Ressourcen löschen

Von Edge Manager erstellte Ressourcen existieren auch nach dem 26. April 2024 weiter. Löschen Sie diese Ressourcen, um zu vermeiden, dass dafür Gebühren berechnet werden.

Gehen Sie wie folgt vor, um AWS IoT Greengrass Ressourcen zu löschen:

  1. Wählen Sie in der AWS IoT Core Konsole unter Verwalten die Option Greengrass-Geräte aus.

  2. Wählen Sie Komponenten aus.

  3. Unter Meine Komponenten haben die von Edge Manager erstellten Komponenten das Format SageMaker AIEdge (EdgePackagingJobName). Wählen Sie die Komponente aus, die Sie löschen möchten.

  4. Wählen Sie dann Version löschen aus.

Gehen Sie wie folgt vor, um ein AWS IoT Rollenalias zu löschen:

  1. Wählen Sie in der AWS IoT Core Konsole unter Verwalten die Option Sicherheit aus.

  2. Wählen Sie Rollenaliase aus.

  3. Die von Edge Manager erstellten Rollenaliase haben das Format SageMaker AIEdge-{DeviceFleetName}. Wählen Sie die Rolle aus, die Sie löschen möchten.

  4. Wählen Sie Löschen aus.

Um Paketerstellungsaufträge in Amazon-S3-Buckets zu löschen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

  1. Wählen Sie in der SageMaker-AI-Konsole Edge Inference aus.

  2. Wählen Sie Edge-Paketerstellungsaufträge aus.

  3. Wählen Sie einen der Edge-Paketerstellungsauftrags aus. Kopieren Sie den Amazon-S3-URI unter Modellartefakt im Abschnitt Ausgabekonfiguration.

  4. Navigieren Sie in der Amazon S3-Konsole zu dem entsprechenden Speicherort und prüfen Sie, ob Sie den Modellartefakt löschen müssen. Um den Modellartefakt zu löschen, wählen Sie das Amazon S3-Objekt aus und wählen Sie Löschen.