CloudWatch-Metriken für Bring Your Own Containers - Amazon SageMaker AI

CloudWatch-Metriken für Bring Your Own Containers

Wenn der publish_cloudwatch_metrics Wert Enabled ist, in der Environment-Zuordnung in der /opt/ml/processing/processingjobconfig.json Datei, gibt der Containercode Amazon CloudWatch-Metriken an diesem Speicherort aus: /opt/ml/output/metrics/cloudwatch.

Das Schema für diese Datei basiert eng auf der CloudWatch PutMetrics API. Der Namespace ist hier nicht angegeben. Standardmäßig ist Folgendes:

  • For real-time endpoints: /aws/sagemaker/Endpoint/data-metrics

  • For batch transform jobs: /aws/sagemaker/ModelMonitoring/data-metrics

Sie können jedoch Dimensionen angeben. Wir empfehlen Ihnen, mindestens die folgenden Abmessungen hinzuzufügen:

  • Endpoint und MonitoringSchedule für Echtzeit-Endpunkte

  • MonitoringSchedule für Batch-Transformationsaufträge

Die folgenden JSON-Snippets zeigen, wie Sie Ihre Dimensionen festlegen.

Einen Echtzeit-Endpunkt finden Sie im folgenden JSON-Snippet, das die Dimensionen Endpoint und MonitoringSchedule enthält.

{ "MetricName": "", # Required "Timestamp": "2019-11-26T03:00:00Z", # Required "Dimensions" : [{"Name":"Endpoint","Value":"endpoint_0"},{"Name":"MonitoringSchedule","Value":"schedule_0"}] "Value": Float, # Either the Value or the StatisticValues field can be populated and not both. "StatisticValues": { "SampleCount": Float, "Sum": Float, "Minimum": Float, "Maximum": Float }, "Unit": "Count", # Optional }

Für einen Batch-Transformationsauftrag sehen Sie sich den folgenden JSON-Snippet an, der die Dimension MonitoringSchedule enthält:

{ "MetricName": "", # Required "Timestamp": "2019-11-26T03:00:00Z", # Required "Dimensions" : [{"Name":"MonitoringSchedule","Value":"schedule_0"}] "Value": Float, # Either the Value or the StatisticValues field can be populated and not both. "StatisticValues": { "SampleCount": Float, "Sum": Float, "Minimum": Float, "Maximum": Float }, "Unit": "Count", # Optional }