게시된 날짜: Jul 6, 2022
Amazon SageMaker 특성 저장소는 ML(기계 학습) 특성을 저장, 업데이트, 검색 및 공유하기 위한 완전관리형의 특수 목적용 리포지토리입니다. 이 서비스에서는 손쉬운 특성 재사용, 낮은 지연 시간 제공, 시간 이동 활성화를 비롯해 교육 및 추론 시 사용되는 특성 간에 일관성 유지 같은 특성 관리 기능을 제공합니다. 현재까지 SageMaker 특성 저장소 모니터링은 사용된 읽기 및 쓰기 단위로 제한되었으며, 그에 따라 특성 저장소의 운영 효율성을 제한적으로만 확인할 수 있었습니다.
오늘 Amazon SageMaker 특성 저장소에 Amazon CloudWatch에 기록되는 새 모니터링 지표가 출시되었으며, 이러한 지표에는 API 요청, 오류, 제한된 요청 수와 작업 처리 시의 서비스 지연 시간이 포함됩니다. 또한 이제 시간의 경과에 따른 온라인 저장소의 스토리지 크기를 추적할 수 있게 되었습니다. 이러한 지표를 활용하면 SageMaker 특성 저장소의 운영 상태를 한눈에 확인하여 문제 해결, 인사이트 확보, 애플리케이션의 원활한 실행 상태 유지를 손쉽게 지원할 수 있습니다. Amazon CloudWatch에서는 새로운 지표를 통해 사용자 지정된 대시보드를 생성하고, 지정한 지표가 임계값에 도달하면 조치를 취하거나 사용자에게 알리는 경보를 설정할 수 있습니다.
자세히 알아보려면 여기에서 설명서를 확인하세요. 시작하려면 Amazon SageMaker 콘솔에 로그인하세요.