使用 AWS CloudTrail 記錄 Amazon SageMaker AI API 呼叫
Amazon SageMaker AI 與 AWS CloudTrail 整合,這項服務可提供由使用者、角色或 AWS 服務所採取之動作的記錄。CloudTrail 會將 Amazon SageMaker AI 的所有 API 呼叫當做事件來擷取。擷取的呼叫包括從 Amazon SageMaker AI 主控台進行的呼叫,以及針對 Amazon SageMaker AI API 作業的程式碼呼叫。您可以利用 CloudTrail 所收集的資訊來判斷向 Amazon SageMaker AI 發出的請求,以及發出請求的 IP 位址、時間和其他詳細資訊。
每一筆事件或日誌專案都會包含產生請求者的資訊。身分資訊可協助您判斷下列事項:
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該請求是使用根使用者還是使用者憑證提出。
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請求是否代表 IAM Identity Center 使用者提出。
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提出該請求時,是否使用了特定角色或聯合身分使用者的暫時安全憑證。
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該請求是否由另一項 AWS 服務 服務提出。
當您建立帳戶時,CloudTrail 會在 AWS 帳戶中啟用,而且您將自動獲得 CloudTrail 事件歷史記錄的存取權。CloudTrail 事件歷史記錄為 AWS 區域中過去 90 天記錄的管理事件,提供可檢視、可搜尋、可下載且不可變的記錄。如需詳細資訊,請參閱「AWS CloudTrail 使用者指南」中的使用 CloudTrail 事件歷史記錄。檢視事件歷史記錄不會產生 CloudTrail 費用。
若要持續記錄在您 AWS 帳戶中過去 90 天的事件,請建立追蹤或 CloudTrail Lake 事件資料存放區。
- CloudTrail 追蹤
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追蹤能讓 CloudTrail 將日誌檔交付至 Amazon S3 儲存貯體。使用 AWS 管理主控台建立的所有追蹤為多區域。您可以使用 AWS CLI 建立單一或多區域追蹤。由於您要擷取帳戶所有 AWS 區域內的活動,因此建議建立多區域追蹤。如果您建立單一區域追蹤,您只能檢視追蹤 AWS 區域中記錄的事件。如需追蹤的詳細資訊,請參閱《AWS CloudTrail使用者指南》中的為您的 AWS 帳戶建立追蹤和為組織建立追蹤。
您可以透過建立追蹤,免費將持續管理事件的一個複本從 CloudTrail 傳遞至您的 Amazon S3 儲存貯體,但這樣做會產生 Amazon S3 儲存費用。如需 CloudTrail 定價的詳細資訊,請參閱 AWS CloudTrail 定價
。如需 Amazon S3 定價的相關資訊,請參閱 Amazon S3 定價 。 - CloudTrail Lake 事件資料存放區
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CloudTrail Lake 讓您能夠對事件執行 SQL 型查詢。CloudTrail Lake 會將分列式 JSON 格式的現有事件轉換為 Apache ORC
格式。ORC 是一種單欄式儲存格式,針對快速擷取資料進行了最佳化。系統會將事件彙總到事件資料存放區中,事件資料存放區是事件的不可變集合,其依據為您透過套用進階事件選取器選取的條件。套用於事件資料存放區的選取器控制哪些事件持續存在並可供您查詢。如需 CloudTrail Lake 的詳細資訊,請參閱《AWS CloudTrail使用者指南》中的使用 AWS CloudTrail Lake。 CloudTrail Lake 事件資料存放區和查詢會產生費用。建立事件資料存放區時,您可以選擇要用於事件資料存放區的定價選項。此定價選項將決定擷取和儲存事件的成本,以及事件資料存放區的預設和最長保留期。如需 CloudTrail 定價的詳細資訊,請參閱 AWS CloudTrail 定價
。
基於安全考量,您可以監控 CloudTrail 日誌以識別異常的使用者活動。如需監控日誌的詳細資訊,請參閱記錄和監控。
CloudTrail 中的 Amazon SageMaker AI 資料事件
資料事件提供在資源上或在資源中執行的資源操作的相關資訊 (例如,讀取或寫入 Amazon S3 物件)。這些也稱為資料平面操作。資料事件通常是大量資料的活動。根據預設,CloudTrail 不會記錄資料事件。CloudTrail 事件歷史記錄不會記錄資料事件。
資料事件需支付額外的費用。如需 CloudTrail 定價的詳細資訊,請參閱 AWS CloudTrail 定價
您可以使用 CloudTrail 主控台、AWS CLI 或 CloudTrail API 操作來記錄各種 Amazon SageMaker AI 資源類型的資料事件。如需如何記錄資料事件的詳細資訊,請參閱《AWS CloudTrail使用者指南》中的使用 AWS 管理主控台記錄資料事件和使用 AWS Command Line Interface 記錄資料事件。
下表列出您可以記錄其資料事件的 Amazon SageMaker AI 資源類型。資源類型 (主控台) 欄會顯示從 CloudTrail 主控台上的資源類型清單中選擇的值。resources.type 值資料行會顯示 resources.type 值,您需在使用 AWS CLI 或 CloudTrail API 設定進階事件選取器時指定該值。記錄到 CloudTrail 的資料 API 資料行會針對資源類型顯示記錄到 CloudTrail 的 API 呼叫。
| 資源類型 (主控台) | resources.type 值 | 記錄到 CloudTrail 的資料 API |
|---|---|---|
| SageMaker 端點 |
AWS::SageMaker::Endpoint
|
注意
InvokeEndpoint 和 InvokeEndpointAsync API 呼叫不會記錄請求參數。
您可以設定進階事件選取器來篩選 eventName、readOnly 和 resources.ARN 欄位,以僅記錄對您重要的事件。如需這些欄位的詳細資訊,請參閱AWS CloudTrail API 參考中的AdvancedFieldSelector。
下列範例示範如何記錄 Amazon SageMaker 端點的資料事件。在此範例中,您可以使用 put-event-selectors AWS CLI 命令來新增進階事件選取器,以從端點擷取資料事件。您應該有現有的 CloudTrail 線索。在執行命令之前,您也可以將進階事件選取器 JSON 物件儲存在檔案中,如下所示:
[ { "FieldSelectors": [ { "Field": "eventCategory", "Equals": ["Data"] }, { "Field": "resources.ARN", "Equals": ["arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:endpoint/your-inference-endpoint-arn"] }, { "Field": "resources.type", "Equals": ["AWS::SageMaker::Endpoint"] } ] } ]
然後,您可以執行下列命令,開始從端點記錄資料事件。
aws cloudtrail put-event-selectors --trail-nameyour-trail-name--advanced-event-selectors=file://advanced-event-selectors.json# specify your previously created JSON file
CloudTrail 中的 Amazon SageMaker AI 管理事件
管理事件提供在 AWS 帳戶 中的資源上所執行的管理作業相關資訊。這些也稱為控制平面操作。根據預設,CloudTrail 記錄管理事件。
Amazon SageMaker AI 會將所有 Amazon SageMaker AI 控制平面操作記錄為管理事件。如需 Amazon SageMaker AI 記錄到 CloudTrail 的 Amazon SageMaker AI 控制平面操作清單,請參閱 Amazon SageMaker AI API 參考。
自動模型調校執行的操作
SageMaker AI 支援在您的 CloudTrail 日誌檔案中記錄非 API 服務事件,適用於自動模型調整任務。這些事件與您的調校任務相關,但不是客戶請求公有 AWS API 的直接結果。例如,當您透過呼叫 CreateHyperParameterTuningJob 建立超參數調校任務時,SageMaker AI 會建立訓練任務評估各種超參數組合,尋找最佳的結果。同樣地,當您呼叫 StopHyperParameterTuningJob 以停止超參數調校任務時 SageMaker AI 可能會停止任何正在執行的相關聯訓練任務。您調校任務的非 API 事件會記錄到 CloudTrail,以協助您改善 AWS 帳戶的管理、合規和營運風險稽核。
因非 API 服務事件而產生的日誌項目有 AwsServiceEvent 的 eventType,不是 AwsApiCall。
Amazon SageMaker AI 事件範例
一個事件代表任何來源提出的單一請求,並包含請求 API 操作的相關資訊、操作的日期和時間、請求參數等。CloudTrail 日誌檔案不是公有 API 呼叫的已排序堆疊追蹤,因此事件不會以任何特定順序顯示。
以下範例顯示的 CloudTrail 事件會示範 CreateEndpoint 操作。
{ "eventVersion":"1.05", "userIdentity": { "type":"IAMUser", "principalId":"AIXDAYQEXAMPLEUMLYNGL", "arn":"arn:aws:iam::123456789012:user/intern", "accountId":"123456789012", "accessKeyId":"ASXIAGXEXAMPLEQULKNXV", "userName":"intern" }, "eventTime":"2018-01-02T13:39:06Z", "eventSource":"sagemaker.amazonaws.com", "eventName":"CreateEndpoint", "awsRegion":"us-west-2", "sourceIPAddress":"127.0.0.1", "userAgent":"USER_AGENT", "requestParameters": { "endpointName":"ExampleEndpoint", "endpointConfigName":"ExampleEndpointConfig" }, "responseElements": { "endpointArn":"arn:aws:sagemaker:us-west-2:123456789012:endpoint/exampleendpoint" }, "requestID":"6b1b42b9-EXAMPLE", "eventID":"a6f85b21-EXAMPLE", "eventType":"AwsApiCall", "recipientAccountId":"444455556666" }
以下範例顯示的 CloudTrail 事件會示範 CreateModel 操作。
{ "eventVersion":"1.05", "userIdentity": { "type":"IAMUser", "principalId":"AIXDAYQEXAMPLEUMLYNGL", "arn":"arn:aws:iam::123456789012:user/intern", "accountId":"123456789012", "accessKeyId":"ASXIAGXEXAMPLEQULKNXV", "userName":"intern" }, "eventTime":"2018-01-02T15:23:46Z", "eventSource":"sagemaker.amazonaws.com", "eventName":"CreateModel", "awsRegion":"us-west-2", "sourceIPAddress":"127.0.0.1", "userAgent":"USER_AGENT", "requestParameters": { "modelName":"ExampleModel", "primaryContainer": { "image":"174872318107.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/kmeans:latest" }, "executionRoleArn":"arn:aws:iam::123456789012:role/EXAMPLEARN" }, "responseElements": { "modelArn":"arn:aws:sagemaker:us-west-2:123456789012:model/barkinghappy2018-01-02t15-23-32-275z-ivrdog" }, "requestID":"417b8dab-EXAMPLE", "eventID":"0f2b3e81-EXAMPLE", "eventType":"AwsApiCall", "recipientAccountId":"444455556666" }
如需有關 CloudTrail 記錄內容的資訊,請參閱《AWS CloudTrail 使用者指南》中的 CloudTrail record contents。