Amazon SageMaker AI 엔드포인트를 위한 향상된 메트릭: 성능 최적화를 위한 심층 가시성 제공

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핵심 요약

Amazon SageMaker AI는 기존의 집계된 메트릭 한계를 넘어 개별 인스턴스와 컨테이너 수준의 상세 정보를 제공하는 향상된 메트릭 기능을 도입했다. 이 기능을 통해 개발자는 다중 모델 환경에서 모델별 GPU 사용량과 비용을 정확히 산출하고 병목 현상을 정밀하게 진단할 수 있다. 메트릭 발행 주기를 최소 10초까지 설정할 수 있어 실시간 모니터링과 공격적인 오토스케일링이 가능해졌다. 결과적으로 복잡한 프로덕션 환경에서 ML 워크로드의 운영 효율성과 비용 투명성을 개선한다.

배경

Amazon SageMaker AI 엔드포인트 운영 경험, Amazon CloudWatch 메트릭 및 쿼리 표현식에 대한 기본 지식, SageMaker Inference Components 개념 이해

대상 독자

SageMaker를 사용하여 대규모 ML 모델을 배포하고 운영하는 MLOps 엔지니어 및 개발자

의미 / 영향

이 기능은 다중 모델 호스팅 환경에서 불투명했던 리소스 소비와 비용 구조를 명확하게 시각화한다. 특히 GPU 자원의 효율적 배분과 모델별 정확한 ROI 분석을 가능하게 하여 기업의 ML 운영 비용 최적화에 기여한다.

섹션별 상세

기존 SageMaker 메트릭은 모든 인스턴스와 컨테이너의 데이터를 합산하여 보여주었으나 향상된 메트릭은 인스턴스 및 컨테이너 단위의 세분화된 가시성을 제공한다. 이를 통해 특정 모델 복제본의 동시 요청 수, GPU 및 CPU 사용량을 개별적으로 확인하여 트래픽 패턴을 분석하고 문제를 진단한다.

메트릭은 크게 EC2 리소스 활용도와 호출 메트릭의 두 가지 범주로 나뉜다. 가속기 기반 인스턴스에서는 개별 GPU별 활용도와 메모리 사용량을 추적할 수 있어 리소스가 불균형하게 분배되는 상황을 즉시 파악하고 조치한다.

Inference Components를 사용하여 단일 엔드포인트에 여러 모델을 호스팅하는 경우 컨테이너 수준의 가시성을 통해 모델별 비용 할당이 가능하다. CloudWatch의 RUNNING_SUM 함수와 인스턴스 시간당 비용을 결합하여 각 모델이 소비한 누적 비용을 실시간 대시보드로 시각화한다.

python

response = cloudwatch.get_metric_data(
    MetricDataQueries=[
        {
            'Id': 'e1',
            'Expression': 'SEARCH(\'{/aws/sagemaker/InferenceComponents,InferenceComponentName,GpuId} MetricName="GPUUtilizationNormalized" InferenceComponentName="IC-my-model"\', \'SampleCount\', 10)'
        },
        {
            'Id': 'e2',
            'Expression': 'SUM(e1)' # GPU count
        },
        {
            'Id': 'e3',
            'Expression': 'e2 * 5.752 / 4 / 360' # Cost per 10s based on ml.g6.12xlarge hourly cost
        },
        {
            'Id': 'e4',
            'Expression': 'RUNNING_SUM(e3)' # Cumulative cost
        }
    ],
    StartTime=start_time,
    EndTime=end_time
)

CloudWatch 쿼리를 사용하여 특정 모델의 누적 비용을 계산하는 예시

SageMaker 향상된 메트릭을 활용하여 구축한 CloudWatch 운영 대시보드 화면이다. — Screenshot클러스터의 전체 인스턴스 수, 사용 중인 GPU와 유휴 GPU 현황, 그리고 모델 A와 B의 누적 비용 및 10초당 비용 추이를 시각적으로 보여준다. 향상된 메트릭이 제공하는 세분화된 데이터를 실무에서 어떻게 대시보드화하여 모니터링할 수 있는지 실례를 제시한다.

메트릭 발행 주기를 60초, 30초, 또는 10초로 설정할 수 있는 옵션을 제공한다. 10초 단위의 고해상도 메트릭은 트래픽 변동이 심하거나 엄격한 성능 관리가 필요한 크리티컬한 애플리케이션에서 실시간 대응력을 높인다.

python

response = sagemaker_client.create_endpoint_config(
    EndpointConfigName='my-config',
    ProductionVariants=[{
        'VariantName': 'AllTraffic',
        'ModelName': 'my-model',
        'InstanceType': 'ml.g6.12xlarge',
        'InitialInstanceCount': 2
    }],
    MetricsConfig={
        'EnableEnhancedMetrics': True,
        'MetricsPublishFrequencyInSeconds': 10, # Default 60s
    }
)

엔드포인트 설정 시 향상된 메트릭을 활성화하고 발행 주기를 10초로 설정하는 예시

CloudWatch 메트릭 쿼리를 활용하여 클러스터 전체의 리소스 가용성을 계산한다. 전체 GPU 수에서 현재 사용 중인 GPU 수를 차감하여 새로운 모델 배포나 확장을 위한 여유 자원을 실시간으로 모니터링함으로써 용량 계획의 정확도를 높인다.

실무 Takeaway

다중 모델 엔드포인트 운영 시 EnableEnhancedMetrics 파라미터를 활성화하여 모델별 정확한 비용 청구 모델을 구축할 수 있다.
성능 병목 현상이 의심되는 경우 메트릭 주기를 10초로 설정하여 인스턴스 간 트래픽 불균형이나 특정 컨테이너의 리소스 고갈 문제를 정밀하게 추적한다.
CloudWatch의 SEARCH와 SUM 표현식을 조합하여 클러스터 내 유휴 GPU 자원을 실시간으로 감시함으로써 서비스 중단 없는 확장 전략을 수립한다.

언급된 리소스

GitHubSageMaker Enhanced Metrics Notebook