自带容器的 CloudWatch 指标 - Amazon SageMaker AI
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自带容器的 CloudWatch 指标

如果 publish_cloudwatch_metrics 值为 /opt/ml/processing/processingjobconfig.json 文件中 Environment 映射中的 Enabled，则容器代码将在此位置发出 Amazon CloudWatch 指标：/opt/ml/output/metrics/cloudwatch。

此文件的架构在很大程度上基于 CloudWatch PutMetrics API。此处未指定命名空间。它默认为以下内容：

  • For real-time endpoints: /aws/sagemaker/Endpoint/data-metrics

  • For batch transform jobs: /aws/sagemaker/ModelMonitoring/data-metrics

不过，您可以指定维度。建议您至少添加以下维度：

  • Endpoint 和 MonitoringSchedule（对于实时端点）

  • MonitoringSchedule（对于批量转换作业）

以下 JSON 片段展示了如何设置维度。

对于实时端点，请参阅以下 JSON 片段，其中包含 Endpoint 和 MonitoringSchedule 维度：

{ 
    "MetricName": "", # Required
    "Timestamp": "2019-11-26T03:00:00Z", # Required
    "Dimensions" : [{"Name":"Endpoint","Value":"endpoint_0"},{"Name":"MonitoringSchedule","Value":"schedule_0"}]
    "Value": Float,
    # Either the Value or the StatisticValues field can be populated and not both.
    "StatisticValues": {
        "SampleCount": Float,
        "Sum": Float,
        "Minimum": Float,
        "Maximum": Float
    },
    "Unit": "Count", # Optional
}

对于批量转换作业，请参阅以下 JSON 片段，其中包含 MonitoringSchedule 维度：

{ 
    "MetricName": "", # Required
    "Timestamp": "2019-11-26T03:00:00Z", # Required
    "Dimensions" : [{"Name":"MonitoringSchedule","Value":"schedule_0"}]
    "Value": Float,
    # Either the Value or the StatisticValues field can be populated and not both.
    "StatisticValues": {
        "SampleCount": Float,
        "Sum": Float,
        "Minimum": Float,
        "Maximum": Float
    },
    "Unit": "Count", # Optional
}