예측기 모니터링 활성화

예측기를 생성할 때 예측기 모니터링을 활성화하거나 기존 예측기에 대해 예측기 모니터링을 활성화할 수 있습니다.

참고

예측기 모니터링은 AutoPredictor에만 사용할 수 없습니다. 기존 레거시 예측기를 AutoPredictor로 업그레이드할 수 있습니다. AutoPredictor로 업그레이드를 참조하세요.

새 예측기에 대한 예측기 모니터링 활성화

콘솔, AWS CLI, AWS SDK, CreateAutoPredictor 작업을 사용하여 새 예측기에 대한 예측기 모니터링을 활성화할 수 있습니다.

Console

예측기 모니터링을 활성화하려면

1. AWS Management Console에 로그인하고 https://console.aws.amazon.com/forecast/에서 Amazon Forecast 콘솔을 엽니다.

2. 데이터 세트 그룹에서 데이터 세트 그룹을 선택합니다.

3. 탐색 창에서 예측기를 선택합니다.

4. 새 예측기 훈련을 선택합니다.

5. 예측기 구성 섹션에서 모니터링 활성화를 선택합니다.

6. 다음 필수 필드에 값을 입력합니다.

   • 이름 - 고유한 예측기 이름입니다.

   • 예측 빈도 - 예측의 세분 수준입니다.

   • 예측 기간 - 예측할 시간 단계 수입니다.

7. 모니터링이 활성화된 자동 예측기를 생성하려면 시작을 선택합니다. 예측기를 사용하여 예측을 생성한 다음 추가 데이터를 가져오면 모니터링 결과를 확인할 수 있습니다.

Python

SDK for Python(Boto3)을 사용하여 새 예측기에 대한 예측기 모니터링을 활성화하려면 create_auto_predictor 메서드를 사용하고 MonitoringConfig에서 모니터 이름을 제공합니다.

다음 코드는 장래의 24(ForecastHorizon)일(ForecastFrequency)을 예측하는 자동 예측기를 생성하고 MyPredictorMonitor를 MonitorName으로 지정합니다. 예측을 생성한 다음 추가 데이터를 가져오면 예측기 모니터링의 결과를 볼 수 있습니다. 결과 검색에 대한 자세한 내용은 모니터링 결과 보기 단원을 참조하세요.

예측기 생성을 위한 필수 및 선택적 파라미터에 대한 자세한 내용은 CreateAutoPredictor를 참조하세요.

import boto3
                            
forecast = boto3.client('forecast')

create_predictor_response = forecast.create_auto_predictor(
    PredictorName = 'predictor_name',
    ForecastHorizon = 24,
    ForecastFrequency = 'D',
    DataConfig = {
        "DatasetGroupArn": "arn:aws:forecast:region:account:dataset-group/datasetGroupName"
    },
    MonitorConifg = {
        "MonitorName": "MyMonitorName"
    }
)

기존 예측기에 대한 예측기 모니터링 활성화

콘솔, AWS CLI, AWS SDK를 사용하여 기존 예측기에 대한 예측기 모니터링을 활성화할 수 있습니다.

Console

예측기 모니터링을 활성화하려면

1. AWS Management Console에 로그인하고 https://console.aws.amazon.com/forecast/에서 Amazon Forecast 콘솔을 엽니다.

2. 데이터 세트 그룹에서 데이터 세트 그룹을 선택합니다.

3. 탐색 창에서 예측기를 선택합니다.

4. 예측기를 선택합니다.

5. 모니터링 탭으로 이동합니다.

6. 모니터링 세부 정보 섹션에서 모니터링 시작을 선택합니다.

   모니터링 상태가 활성이면 예측기 모니터링이 활성화된 것입니다. 예측을 생성한 다음 추가 데이터를 가져오면 예측기 모니터링의 결과를 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 모니터링 결과 보기 섹션을 참조하세요.

Python

SDK for Python(Boto3)으로 기존 예측기의 예측기 모니터링을 활성화하려면 create_monitor 메서드를 사용하세요. 모니터링 이름을 지정하고, ResourceArn에서 모니터링할 예측기의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 지정합니다. describe_monitor 메서드를 사용하고 모니터 ARN을 제공하여 모니터의 상태를 가져옵니다. 예측을 생성한 다음 추가 데이터를 가져오면 예측기 모니터링의 결과를 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 모니터링 결과 보기 단원을 참조하세요.

필수 및 선택적 파라미터에 대한 자세한 내용은 CreateMonitor 및 DescribeMonitor를 참조하세요.

import boto3
                            
forecast = boto3.client('forecast')

create_monitor_response = forecast.create_monitor(
    MonitorName = 'monitor_name',
    ResourceArn = 'arn:aws:forecast:region:accountNumber:predictor/predictorName'
)

monitor_arn = create_monitor_response['MonitorArn']

describe_monitor_response = forecast.describe_monitor(
    MonitorArn = monitor_arn
)
print("Monitor status: " + describe_monitor_response['Status'])