Veröffentlicht am: Jul 6, 2022
Amazon SageMaker Feature Store ist ein voll verwaltetes, speziell entwickeltes Repository zum Speichern, Aktualisieren, Suchen und Teilen von Machinie Learning (ML)-Funktionen. Der Service bietet Funktionsverwaltungsfähigkeiten wie die Aktivierung einer einfachen Funktionswiederverwendung, Niedriglatenz-Bereitstellung, Zeitreisen und die Wahrung der Konsistenz zwischen Funktionen, die in Trainings- und Inferenz-Workflows verwendet werden. Bis heute war die Überwachung von SageMaker Feature Store auf den Verbrauch von Lese- und Schreibeinheiten beschränkt, was nur begrenzte Einblicke in die Betriebseffizienz des Funktionsspeichers gewährte.
Heute kündigt Amazon SageMaker Feature Store die Verfügbarkeit von neuen Überwachungsmetriken an, die in Amazon CloudWatch protokolliert werden, da runter die Anzahl der API-Anfragen, Fehler, gedrosselte Anfragen und die Latenz des Service im Verarbeitungsbetrieb. Darüber hinaus können Sie jetzt die Speichergröße für den Onlinespeicher im Laufe der Zeit nachverfolgen. Diese Metriken liefern Ihnen einen einheitlichen Einblick in den Betriebszustand von SageMaker Feature Store, damit Sie Fehler beheben, Erkenntnisse aufdecken und Ihre Anwendungen einwandfrei betreiben können. Mit Amazon CloudWatch können Sie die neuen Metriken zur Erstellung benutzerdefinierter Dashboards verwenden und Alarme einstellen, die Sie benachrichtigen oder Maßnahmen ergreifen, wenn eine bestimmte Metrik einen Schwellenwert erreicht.
Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation hier. Melden Sie sich zum Einstieg bei der Amazon-SageMaker-Konsole an.