Monitore a Amazon SageMaker com a Amazon CloudWatch

Você pode monitorar a Amazon SageMaker usando a Amazon CloudWatch, que coleta dados brutos e os processa em métricas legíveis, quase em tempo real. Essas estatísticas são mantidas por 15 meses. Com eles, você pode acessar informações históricas e obter uma melhor perspectiva sobre o desempenho de seu aplicativo ou serviço web. No entanto, o CloudWatch console da Amazon limita a pesquisa às métricas que foram atualizadas nas últimas duas semanas. Essa limitação garante que os trabalhos mais atuais sejam mostrados em seu namespace.

Para representar graficamente as métricas sem usar uma pesquisa, especifique seu nome exato na exibição de origem. Você também pode definir alarmes que observam determinados limites e enviam notificações ou realizam ações quando esses limites são atingidos. Para obter mais informações, consulte o Guia CloudWatch do usuário da Amazon.

SageMaker métricas de invocação de endpoints

O AWS/SageMaker namespace inclui as seguintes métricas de solicitação de chamadas para. InvokeEndpoint

As métricas estão disponíveis a uma frequência de 1 minuto.

A ilustração a seguir mostra como um SageMaker endpoint interage com o Amazon SageMaker Runtime. API O tempo total entre o envio de uma solicitação para um endpoint e o recebimento de uma resposta depende dos três componentes a seguir.

• Latência de rede — o tempo que leva entre fazer uma solicitação e receber uma resposta do SageMaker Runtime RuntimeAPI.

• Latência de sobrecarga — o tempo necessário para transportar uma solicitação para o contêiner do modelo e transportar a resposta de volta para o SageMaker Runtime Runtime. API

• Latência do modelo — o tempo que o contêiner do modelo leva para processar a solicitação e retornar uma resposta.

Para obter mais informações sobre a latência total, consulte Melhores práticas para testar a carga dos endpoints de inferência SageMaker em tempo real da Amazon. Para obter informações sobre por quanto tempo as CloudWatch métricas são mantidas, consulte GetMetricStatisticsna CloudWatch APIReferência da Amazon.

Métricas de invocação de endpoint

Métrica	Descrição
ConcurrentRequestsPerCopy	O número de solicitações simultâneas recebidas pelo componente de inferência, normalizado por cada cópia de um componente de inferência. Estatísticas válidas: Min, Max
ConcurrentRequestsPerModel	O número de solicitações simultâneas recebidas pelo modelo. Estatísticas válidas: Min, Max
Invocation4XXErrors	O número de InvokeEndpoint solicitações em que o modelo retornou um código de HTTP resposta 4xx. Para cada resposta 4xx, 1 é enviado; caso contrário, 0 é enviado. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: média e soma
Invocation5XXErrors	O número de InvokeEndpoint solicitações em que o modelo retornou um código de HTTP resposta 5xx. Para cada resposta 5xx, 1 é enviado; caso contrário, 0 é enviado. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: média e soma
InvocationModelErrors	O número de solicitações de invocação do modelo que não resultaram em uma resposta HTTP 2XX. Isso inclui códigos de status 4XX/5XX, erros de soquete de baixo nível, respostas HTTP malformadas e tempos limite de solicitação. Para cada resposta de erro, 1 é enviado; caso contrário, 0 é enviado. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: média e soma
Invocations	As solicitações InvokeEndpoint enviadas para um endpoint de modelo. Para obter o número total de solicitações enviadas a um endpoint de modelo, use a estatística Sum. Unidades: nenhuma Estatística válida: soma
InvocationsPerCopy	O número de invocações normalizadas por cada cópia de um componente de inferência. Estatística válida: soma
InvocationsPerInstance	O número de invocações enviadas para um modelo, normalizado por InstanceCount in each ProductionVariant. 1/ numberOfInstances é enviado como o valor em cada solicitação. numberOfInstancesé o número de instâncias ativas ProductionVariant por trás do endpoint no momento da solicitação. Unidades: nenhuma Estatística válida: soma
ModelLatency	O intervalo de tempo gasto por um modelo para responder a uma API solicitação SageMaker de tempo de execução. Esse intervalo inclui os tempos de comunicação local necessários para enviar a solicitação e buscar a resposta do contêiner do modelo. Também inclui o tempo necessário para concluir a inferência no contêiner. Unidade: microssegundos Estatísticas válidas: média, soma, mín., máx., contagem de amostras
ModelSetupTime	O tempo necessário para lançar novos recursos computacionais para um endpoint com tecnologia sem servidor. O tempo pode variar dependendo do tamanho do modelo, do tempo necessário para baixar o modelo e do tempo de inicialização do contêiner. Unidade: microssegundos Estatísticas válidas: média, soma, mín., máx., contagem de amostras, porcentagens
OverheadLatency	O intervalo de tempo adicionado ao tempo necessário para responder a uma solicitação do cliente por SageMaker despesas gerais. Esse intervalo é medido a partir do momento em que SageMaker recebe a solicitação até que ela retorne uma resposta ao cliente, menos o. ModelLatency A latência de sobrecarga pode variar dependendo de vários fatores, incluindo tamanhos de carga útil de solicitações e respostas, frequência de solicitações e autenticação/autorização da solicitação. Unidade: microssegundos Estatísticas válidas: média, soma, mín., máx., contagem de amostras

Dimensões para métricas de invocação de endpoint

Dimensão	Descrição
EndpointName, VariantName	Filtra as métricas de invocação de endpoint para uma ProductionVariant do endpoint e da variante especificados.
InferenceComponentName	Filtra as métricas de invocação do componente de inferência.

SageMaker métricas de componentes de inferência

O /aws/sagemaker/InferenceComponents namespace inclui as seguintes métricas de chamadas InvokeEndpointpara endpoints que hospedam componentes de inferência.

As métricas estão disponíveis a uma frequência de 1 minuto.

Métrica	Descrição
CPUUtilizationNormalized	O valor da CPUUtilizationNormalized métrica relatada por cada cópia do componente de inferência. O valor varia entre 0% e 100%. Se você definir o NumberOfCpuCoresRequired parâmetro nas configurações da cópia do componente de inferência, a métrica apresentará a utilização sobre a reserva. Caso contrário, a métrica apresenta a utilização acima do limite.
GPUMemoryUtilizationNormalized	O valor da GPUMemoryUtilizationNormalized métrica relatada por cada cópia do componente de inferência.
GPUUtilizationNormalized	O valor da GPUUtilizationNormalized métrica relatada por cada cópia do componente de inferência. Se você definir o NumberOfAcceleratorDevicesRequired parâmetro nas configurações da cópia do componente de inferência, a métrica apresentará a utilização sobre a reserva. Caso contrário, a métrica apresenta a utilização acima do limite.
MemoryUtilizationNormalized	O valor MemoryUtilizationNormalized relatado por cada cópia do componente de inferência. Se você definir o MinMemoryRequiredInMb parâmetro nas configurações da cópia do componente de inferência, as métricas apresentarão a utilização sobre a reserva. Caso contrário, as métricas apresentam a utilização acima do limite.

Dimensões para métricas de componentes de inferência

Dimensão	Descrição
InferenceComponentName	Filtra as métricas dos componentes de inferência.

SageMaker métricas de endpoint multimodelo

O AWS/SageMaker namespace inclui as seguintes métricas de carregamento do modelo a partir de chamadas para. InvokeEndpoint

As métricas estão disponíveis a uma frequência de 1 minuto.

Para obter informações sobre por quanto tempo as CloudWatch métricas são mantidas, consulte GetMetricStatisticsna CloudWatch APIReferência da Amazon.

Métricas de carregamento de modelos de endpoint de vários modelos

Métrica	Descrição
ModelLoadingWaitTime	O intervalo de tempo em que uma solicitação de invocação aguardou até que o modelo de destino fosse baixado, carregado ou ambos para executar a inferência. Unidade: microssegundos Estatísticas válidas: média, soma, mín., máx., contagem de amostras
ModelUnloadingTime	O intervalo de tempo necessário para descarregar o modelo por meio da UnloadModel API chamada do contêiner. Unidade: microssegundos Estatísticas válidas: média, soma, mín., máx., contagem de amostras
ModelDownloadingTime	O intervalo de tempo necessário para baixar o modelo do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Unidade: microssegundos Estatísticas válidas: média, soma, mín., máx., contagem de amostras
ModelLoadingTime	O intervalo de tempo necessário para carregar o modelo por meio da LoadModel API chamada do contêiner. Unidade: microssegundos Estatísticas válidas: média, soma, mín., máx., contagem de amostras
ModelCacheHit	O número de solicitações InvokeEndpoint enviadas para o endpoint de vários modelos para o qual o modelo já foi carregado. A estatística Média mostra a proporção de solicitações para as quais o modelo já foi carregado. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: média, soma, contagem de amostras

Dimensões para métricas de carregamento de modelos de endpoint de vários modelos

Dimensão	Descrição
EndpointName, VariantName	Filtra as métricas de invocação de endpoint para uma ProductionVariant do endpoint e da variante especificados.

Os /aws/sagemaker/Endpoints namespaces incluem as seguintes métricas de instância de chamadas para. InvokeEndpoint

As métricas estão disponíveis a uma frequência de 1 minuto.

Para obter informações sobre por quanto tempo as CloudWatch métricas são mantidas, consulte GetMetricStatisticsna CloudWatch APIReferência da Amazon.

Métricas de instâncias de modelos para endpoint de vários modelos

Métrica

Descrição

LoadedModelCount

O número de modelos carregados nos contêineres do endpoint de vários modelos. Esta métrica é emitida para cada instância. A estatística Média com um período de 1 minuto informa o número médio de modelos carregados por instância. A estatística Soma informa o número total de modelos carregados em todas as instâncias no endpoint. Os modelos que essa métrica rastreia não são necessariamente exclusivos, porque um modelo pode ser carregado em vários contêineres no endpoint. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: média, soma, mín., máx., contagem de amostras

Dimensões para métricas de carregamento de modelos de endpoint de vários modelos

Dimensão	Descrição
EndpointName, VariantName	Filtra as métricas de invocação de endpoint para uma ProductionVariant do endpoint e da variante especificados.

SageMaker métricas de tarefas e endpoints

Os /aws/sagemaker/Endpoints namespaces /aws/sagemaker/ProcessingJobs /aws/sagemaker/TrainingJobs/aws/sagemaker/TransformJobs,, e incluem as seguintes métricas para trabalhos de treinamento e instâncias de endpoint.

As métricas estão disponíveis a uma frequência de 1 minuto.

nota

A Amazon CloudWatch oferece suporte a métricas personalizadas de alta resolução e sua melhor resolução é de 1 segundo. No entanto, quanto melhor for a resolução, menor será a vida útil das métricas. CloudWatch Para a resolução de frequência de 1 segundo, as CloudWatch métricas ficam disponíveis por 3 horas. Para obter mais informações sobre a resolução e a vida útil das CloudWatch métricas, consulte GetMetricStatisticsna Amazon CloudWatch API Reference.

dica

Para criar um perfil do seu trabalho de treinamento com uma resolução mais precisa de até 100 milissegundos (0,1 segundo) de granularidade e armazenar as métricas de treinamento indefinidamente no Amazon S3 para análise personalizada a qualquer momento, considere usar o Amazon Debugger. SageMaker SageMaker O Debugger fornece regras integradas para detectar automaticamente problemas comuns de treinamento. Ele detecta problemas de utilização de recursos de hardware (como CPU gargalos GPU de E/S). Ele também detecta problemas de modelo não convergentes (como sobreajuste, gradientes que desaparecem e tensores explosivos). SageMaker O Debugger também fornece visualizações por meio do Studio Classic e seu relatório de criação de perfil. Para explorar as visualizações do Debugger, consulte Passo a passo do painel do SageMaker Debugger Insights, Passo a passo do relatório de criação de perfil do Debugger e Análise de dados usando a biblioteca cliente. SMDebug

Processing Job, Training Job, Batch Transform Job, and Endpoint Instance Metrics (Métricas de trabalho de processamento, trabalho de treinamento, trabalho de transformação em lote e instância de endpoint)

Métrica	Descrição
CPUReservation	A soma das CPUs reservas por contêineres em uma instância. O valor varia entre 0% e 100%. Nas configurações de um componente de inferência, você define a CPU reserva com o NumberOfCpuCoresRequired parâmetro. Por exemplo, se 4 CPUs e 2 estiverem reservados, a CPUReservation métrica será 50%.
CPUUtilization	A soma da utilização de cada CPU núcleo individual. A CPU utilização de cada faixa principal é de 0 a 100. Por exemplo, se houver quatroCPUs, o CPUUtilization intervalo é de 0% a 400%. Para trabalhos de processamento, o valor é a CPU utilização do contêiner de processamento na instância. Para trabalhos de treinamento, o valor é a CPU utilização do contêiner do algoritmo na instância. Para trabalhos de transformação em lote, o valor é a CPU utilização do contêiner de transformação na instância. Para variantes de endpoint, o valor é a soma da CPU utilização dos contêineres primário e suplementar na instância. nota Para trabalhos de várias instâncias, cada instância relata métricas de CPU utilização. No entanto, a visualização padrão CloudWatch mostra a CPU utilização média em todas as instâncias. Unidades: percentual
CPUUtilizationNormalized	A soma normalizada da utilização de cada núcleo individualCPU. O valor varia entre 0% e 100%. Por exemplo, se houver quatro CPUs e a CPUUtilization métrica for 200%, a CPUUtilizationNormalized métrica será 50%.
DiskUtilization	A porcentagem de espaço em disco usada pelos contêineres em uma instância. Esse intervalo de valores é de 0% a 100%. Essa métrica não oferece suporte para trabalhos de transformação em lote. Para trabalhos de processamento, o valor é a utilização do espaço em disco do contêiner de processamento na instância. Para trabalhos de treinamento, o valor é a utilização do espaço em disco do contêiner de algoritmo na instância. Para variantes de endpoint, o valor é a soma da utilização do espaço em disco dos contêineres primário e complementar na instância. Unidades: percentual nota Para trabalhos de múltiplas instâncias, cada instância relata métricas de utilização do disco. No entanto, a visualização padrão CloudWatch mostra a utilização média do disco em todas as instâncias.
GPUMemoryUtilization	A porcentagem de GPU memória usada pelos contêineres em uma instância. O intervalo de valores é de 0 a 100 e é multiplicado pelo número de. GPUs Por exemplo, se houver quatroGPUs, o GPUMemoryUtilization intervalo é de 0% a 400%. Para trabalhos de processamento, o valor é a utilização da GPU memória do contêiner de processamento na instância. Para trabalhos de treinamento, o valor é a utilização da GPU memória do contêiner do algoritmo na instância. Para trabalhos de transformação em lote, o valor é a utilização da GPU memória do contêiner de transformação na instância. Para variantes de endpoint, o valor é a soma da utilização da GPU memória dos contêineres primário e suplementar na instância. nota Para trabalhos de várias instâncias, cada instância relata métricas de utilização da GPU memória. No entanto, a visualização padrão CloudWatch mostra a utilização média da GPU memória em todas as instâncias. Unidades: percentual
GPUMemoryUtilizationNormalized	A porcentagem normalizada de GPU memória usada pelos contêineres em uma instância. O valor varia entre 0% e 100%. Por exemplo, se houver quatro GPUs e a GPUMemoryUtilization métrica for 200%, a GPUMemoryUtilizationNormalized métrica será 50%.
GPUReservation	A soma das GPUs reservas por contêineres em uma instância. O valor varia entre 0% e 100%. Nas configurações de um componente de inferência, você define a GPU reserva porNumberOfAcceleratorDevicesRequired. Por exemplo, se houver 4 GPUs e 2 forem reservados, a GPUReservation métrica será 50%.
GPUUtilization	A porcentagem de GPU unidades usadas pelos contêineres em uma instância. O valor pode variar entre 0 e 100 e é multiplicado pelo número de. GPUs Por exemplo, se houver quatroGPUs, o GPUUtilization intervalo é de 0% a 400%. Para trabalhos de processamento, o valor é a GPU utilização do contêiner de processamento na instância. Para trabalhos de treinamento, o valor é a GPU utilização do contêiner do algoritmo na instância. Para trabalhos de transformação em lote, o valor é a GPU utilização do contêiner de transformação na instância. Para variantes de endpoint, o valor é a soma da GPU utilização dos contêineres primário e suplementar na instância. nota Para trabalhos de várias instâncias, cada instância relata métricas de GPU utilização. No entanto, a visualização padrão CloudWatch mostra a GPU utilização média em todas as instâncias. Unidades: percentual
GPUUtilizationNormalized	A porcentagem normalizada de GPU unidades que são usadas pelos contêineres em uma instância. O valor varia entre 0% e 100%. Por exemplo, se houver quatro GPUs e a GPUUtilization métrica for 200%, a GPUUtilizationNormalized métrica será 50%.
MemoryReservation	A soma da memória reservada pelos contêineres em uma instância. O valor varia entre 0% e 100%. Nas configurações de um componente de inferência, você define a reserva de memória com o MinMemoryRequiredInMb parâmetro. Por exemplo, se uma instância de 32 GiB reservou 1024 MB, a MemoryReservation métrica será 29,8%.
MemoryUtilization	O percentual de memória usada pelos contêineres em uma instância. Esse intervalo de valores é de 0% a 100%. Para trabalhos de processamento, o valor é a utilização de memória do contêiner de processamento na instância. Para trabalhos de treinamento, o valor é a utilização de memória do contêiner de algoritmo na instância. Para trabalhos de transformação em lote, o valor é a utilização de memória do contêiner de transformação na instância. Para variantes de endpoint, o valor é a soma da utilização de memória dos contêineres principais e complementares na instância. Unidades: percentual nota Para várias instâncias, cada instância relata métricas de utilização de memória. No entanto, a visualização padrão CloudWatch mostra a utilização média da memória em todas as instâncias.

Dimensions for Processing Job, Training Job and Batch Transform Job Instance Metrics (Métricas de dimensões de instância para trabalhos de processamento, trabalhos de treinamento e trabalhos de transformação em lote)

Dimensão

Descrição

Host

Para trabalhos de processamento, o valor dessa dimensão tem o formato [processing-job-name]/algo-[instance-number-in-cluster]. Use essa dimensão para filtrar as métricas de instância para o trabalho de processamento e a instância especificados. Esse formato de dimensão está presente somente no namespace /aws/sagemaker/ProcessingJobs. Para trabalhos de treinamento, o valor dessa dimensão tem o formato [training-job-name]/algo-[instance-number-in-cluster]. Use essa dimensão para filtrar as métricas de instância para o trabalho de treinamento e a instância especificados. Esse formato de dimensão está presente somente no namespace /aws/sagemaker/TrainingJobs. Para trabalhos de transformação em lote, o valor dessa dimensão tem o formato [transform-job-name]/[instance-id]. Use essa dimensão para filtrar métricas de instância para o trabalho de transformação em lote e a instância especificados. Esse formato de dimensão está presente somente no namespace /aws/sagemaker/TransformJobs.

SageMaker Métricas de empregos do Inference Recommender

O namespace /aws/sagemaker/InferenceRecommendationsJobs inclui as seguintes métricas para trabalhos de recomendação de inferência.

Métricas do Inference Recommender

Métrica	Descrição
ClientInvocations	O número de solicitações InvokeEndpoint enviadas para um endpoint do modelo, conforme observado pelo Inference Recommender. Unidades: nenhuma Estatística válida: soma
ClientInvocationErrors	O número de InvokeEndpoint solicitações que falharam, conforme observado pelo Inference Recommender. Unidades: nenhuma Estatística válida: soma
ClientLatency	O intervalo de tempo gasto entre o envio de uma chamada InvokeEndpoint e o recebimento de uma resposta, conforme observado pelo Inference Recommender. Observe que o tempo está em milissegundos, enquanto a métrica de invocação do endpoint ModelLatency está em microssegundos. Unidade: milissegundos Estatísticas válidas: média, soma, mín., máx., contagem de amostras, porcentagens
NumberOfUsers	O número de usuários simultâneos enviando solicitações InvokeEndpoint para o endpoint do modelo. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: mínimo, máximo e média

Dimensões para métricas de trabalho do Inference Recommender

Dimensão	Descrição
JobName	Filtra as métricas do trabalho do Inference Recommender para o trabalho especificado do Inference Recommender.
EndpointName	Filtra as métricas de trabalho do Inference Recommender para o endpoint especificado.

SageMaker Métricas do Ground Truth

Métricas do Ground Truth

Métrica	Descrição
ActiveWorkers	Um único trabalhador ativo em uma equipe de trabalho privada enviou, liberou ou recusou uma tarefa. Para obter o número total de trabalhadores ativos, use a estatística Soma. Ground Truth tenta realizar cada ActiveWorkers evento individual uma vez. Se essa entrega não for bem-sucedida, essa métrica pode não relatar o número total de trabalhadores ativos. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: Sum e Sample Count
DatasetObjectsAutoAnnotated	O número de objetos de conjunto de dados anotados automaticamente em um trabalho de rotulagem. Essa métrica é emitida apenas quando a rotulagem automatizada está habilitada. Para exibir o progresso do trabalho de rotulagem, use a métrica Max. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: Max
DatasetObjectsHumanAnnotated	O número de objetos de conjunto de dados anotados por um ser humano em um trabalho de rotulagem. Para exibir o progresso do trabalho de rotulagem, use a métrica Max. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: Max
DatasetObjectsLabelingFailed	O número de objetos de conjunto de dados que falharam na rotulagem de um trabalho de rotulagem. Para exibir o progresso do trabalho de rotulagem, use a métrica Max. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: Max
JobsFailed	Um único trabalho de etiquetagem falhou. Para obter o número total de trabalhos de rotulagem que falharam, use a estatística Sum. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: Sum e Sample Count
JobsSucceeded	Um único trabalho de etiquetagem foi bem-sucedido. Para obter o número total de trabalhos de rotulagem que foram bem-sucedidos, use a estatística Sum. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: Sum e Sample Count
JobsStopped	Um único trabalho de etiquetagem foi interrompido. Para obter o número total de trabalhos de rotulagem que foram interrompidos, use a estatística Sum. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: Sum e Sample Count
TasksAccepted	Uma única tarefa foi aceita por um trabalhador. Para obter o número total de tarefas aceitas pelos trabalhadores, use a estatística Sum. Ground Truth tenta entregar cada evento TaskAccepted individual uma vez. Se essa entrega não for bem-sucedida, essa métrica pode não relatar o número total de tarefas aceitas. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: Sum e Sample Count
TasksDeclined	Uma única tarefa foi recusada por um funcionário. Para obter o número total de tarefas recusadas pelos trabalhadores, use a estatística Sum. Ground Truth tenta entregar cada evento TasksDeclined individual uma vez. Se essa entrega não for bem-sucedida, essa métrica pode não relatar o número total de tarefas recusadas. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: Soma e contagem de amostras
TasksReturned	Uma única tarefa foi retornada. Para obter o número total de tarefas retornadas, use a estatística Sum. Ground Truth tenta entregar cada evento TasksReturned individual uma vez. Se essa entrega não for bem-sucedida, essa métrica pode não relatar o número total de tarefas retornadas. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: Sum e Sample Count
TasksSubmitted	Uma única tarefa foi enviada/concluída por um funcionário particular. Para obter o número total de tarefas enviadas pelos trabalhadores, use a estatística Sum. Ground Truth tenta entregar cada evento TasksSubmitted individual uma vez. Se essa entrega não for bem-sucedida, essa métrica pode não relatar o número total de tarefas enviadas. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: Sum e Sample Count
TimeSpent	Tempo gasto em uma tarefa concluída por um trabalhador privada. Essa métrica não inclui o momento em que um trabalhador fez uma pausa ou fez uma pausa. Ground Truth tenta realizar cada evento TimeSpent uma vez. Se essa entrega não for bem-sucedida, essa métrica pode não relatar o tempo total gasto. Unidades: segundos Estatísticas válidas: Sum e Sample Count
TotalDatasetObjectsLabeled	O número de objetos de conjunto de dados rotulados com êxito em um trabalho de rotulagem. Para exibir o progresso do trabalho de rotulagem, use a métrica Max. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: Max

Dimensions for Dataset Object Metrics (Dimensões para métricas de objetos de conjunto de dados)

Dimensão	Descrição
LabelingJobName	Filtra métricas de contagem de objetos de conjunto de dados para um trabalho de rotulagem.

Métricas da Amazon SageMaker Feature Store

Métricas de consumo da Feature Store

Métrica	Descrição
ConsumedReadRequestsUnits	O número de unidades de leitura consumidas durante o período especificado. Você pode recuperar as unidades de leitura consumidas para uma operação de runtime da feature store e seu arquivo de atributos correspondente. Unidades: nenhuma Estatística válida: Todas
ConsumedWriteRequestsUnits	O número de unidades de gravação consumidas durante o período especificado. Você pode recuperar as unidades de gravação consumidas para uma operação de runtime da feature store e seu arquivo de atributos correspondente. Unidades: nenhuma Estatística válida: Todas
ConsumedReadCapacityUnits	O número de unidades de capacidade de leitura provisionadas consumidas durante o período especificado. Você pode recuperar as unidades de capacidade de leitura consumidas para uma operação de tempo de execução do feature store e seu grupo de recursos correspondente. Unidades: nenhuma Estatística válida: Todas
ConsumedWriteCapacityUnits	O número de unidades de capacidade de gravação provisionadas consumidas durante o período especificado. Você pode recuperar as unidades de capacidade de gravação consumidas para uma operação de runtime do feature store e seu grupo de recursos correspondente. Unidades: nenhuma Estatística válida: Todas

Dimensões das métricas de consumo da Feature Store

Dimensão	Descrição
FeatureGroupName, OperationName	Filtra as métricas de consumo de runtime do feature store e da operação que você especificou.

Métricas operacionais da Feature Store

Métrica	Descrição
Invocations	O número de solicitações feitas às operações de runtime da feature store durante o período especificado. Unidades: nenhuma Estatística válida: soma
Operation4XXErrors	O número de solicitações feitas às operações de tempo de execução do Feature Store em que a operação retornou um código de HTTP resposta 4xx. Para cada resposta 4xx, 1 é enviado; caso contrário, 0 é enviado. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: média e soma
Operation5XXErrors	O número de solicitações feitas às operações de tempo de execução da feature store em que a operação retornou um código de HTTP resposta 5xx. Para cada resposta 5xx, 1 é enviado; caso contrário, 0 é enviado. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: média e soma
ThrottledRequests	O número de solicitações feitas às operações de runtime da feature store em que a solicitação foi limitada. Para cada solicitação limitada, 1 é enviado; caso contrário, 0 é enviado. Unidades: nenhuma Estatísticas válidas: média e soma
Latency	O intervalo de tempo para processar as solicitações feitas às operações de runtime da Feature Store. Esse intervalo é medido a partir do momento em que SageMaker recebe a solicitação até que ela retorne uma resposta ao cliente. Unidade: microssegundos Estatísticas válidas: média, soma, mín., máx., contagem de amostras, porcentagens

Dimensões das métricas operacionais da Feature Store

Dimensão	Descrição
FeatureGroupName, OperationName	Filtra as métricas operacionais de runtime da feature store do arquivo de atributos e da operação que você especificou. Você pode usar essas dimensões para operações que não sejam em lote GetRecord PutRecord, como, DeleteRecord e.
OperationName	Filtra as métricas operacionais de runtime da feature store para a operação que você especificou. Você pode usar essa dimensão para operações em lote, como BatchGetRecord.

SageMaker métricas de pipelines

O namespace AWS/Sagemaker/ModelBuildingPipeline inclui as métricas a seguir para execuções do pipeline.

Duas categorias de métricas de execução do Pipelines estão disponíveis:

• Métricas de execução em todos os pipelines — métricas de execução do pipeline no nível da conta (para todos os pipelines na conta atual)

• Métricas de execução de pipelines — métricas de execução de pipeline por pipeline

As métricas estão disponíveis a uma frequência de 1 minuto.

Métricas de execução de pipelines

Métrica	Descrição
ExecutionStarted	O número de execuções de pipeline iniciadas. Unidades: contagem Estatísticas válidas: média e soma
ExecutionFailed	O número de execuções de pipeline que falharam. Unidades: contagem Estatísticas válidas: média e soma
ExecutionSucceeded	O número de execuções de pipeline que foram bem-sucedidas. Unidades: contagem Estatísticas válidas: média e soma
ExecutionStopped	O número de execuções do pipeline que pararam. Unidades: contagem Estatísticas válidas: média e soma
ExecutionDuration	A duração em milissegundos em que a execução do pipeline foi executada. Unidade: milissegundos Estatísticas válidas: média, soma, mín., máx., contagem de amostras

Dimensões para métricas de execução por pipeline

Dimensão	Descrição
PipelineName	Filtra as métricas de execução do pipeline para um pipeline especificado.

Métricas de etapas do pipeline

O namespace AWS/Sagemaker/ModelBuildingPipeline inclui as métricas a seguir para as etapas de execuções do pipeline.

As métricas estão disponíveis a uma frequência de 1 minuto.

Métrica	Descrição
StepStarted	O número de etapas iniciadas. Unidades: contagem Estatísticas válidas: média e soma
StepFailed	O número de chamadas que falharam. Unidades: contagem Estatísticas válidas: média e soma
StepSucceeded	O número de etapas que foram bem-sucedidas. Unidades: contagem Estatísticas válidas: média e soma
StepStopped	O número de etapas que pararam. Unidades: contagem Estatísticas válidas: média e soma
StepDuration	A duração da execução da etapa em milissegundos. Unidade: milissegundos Estatísticas válidas: média, soma, mín., máx., contagem de amostras

Dimensões para métricas de etapas de Pipelines

Dimensão	Descrição
PipelineName, StepName	Filtra métricas de etapas para um pipeline e uma etapa especificados.