投稿日: Apr 14, 2021
Amazon SageMaker Studio は、機械学習 (ML) のための、初の完全統合型開発環境 (IDE) です。SageMaker Studio は、データの準備、モデルの構築、トレーニング、およびデプロイに必要なすべての ML 開発ステップを実行できる単一のウェブベースのビジュアルインターフェイスを提供します。データサイエンティストや ML デベロッパーは、1 回のクリックで素早く SageMaker Studio ノートブックにサインインでき、データセットの検証やモデルの構築を始められます。カスタムリソースタグを使用して、SageMaker Studio ノートブックのコストをユーザー、グループ、事業やコストセンターの区分ごとに追跡、分類できるようになりました。
タグは、お客様または AWS が AWS リソースを割り当てるためのラベルです。タグを使用してユーザー、部門、またはコストセンターごとにリソースを整理したり、AWS のコストを詳細レベルで追跡できます。コスト配分タグは、AWS Cost Explorer および AWS のコストと使用状況レポート (AWS CUR) での、コストの分類に使用します。SageMaker Studio では、SageMaker Studio ドメインおよびそのドメインにアクセスがプロビジョニングされるユーザーにカスタムタグを割り当てることができます。本日より、SageMaker Studio では、ユーザーが作成した SageMaker Studio ノートブック にそれらのタグを自動でコピーおよび割り当てできるため、SageMaker Studio ノートブックのコストを簡単に追跡、分類し、組織のコストのチャージバックモデルを作成できます。
この自動のタグ付け機能は、Amazon SageMaker Studio が提供されているすべての AWS リージョンでご利用になれます。SageMaker Studio のドメインおよびユーザーは、AWS CLI、AWS SDK、および SageMaker Studio 用の AWS CloudFormation テンプレート を使用してタグ付けできます。SageMaker Studio の詳細については、SageMaker ユーザーガイドをご覧ください。