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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
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.
용어 해설
- SageMaker 추론 컴포넌트(SageMaker Inference Components)
- — 단일 서빙 인스턴스 내에서 여러 모델을 독립적으로 배포하고 리소스를 할당할 수 있게 해주는 기능이다. 이를 통해 하드웨어 활용도를 극대화하고 비용 효율적인 다중 모델 호스팅 환경을 구축할 수 있다.
- CloudWatch 고해상도 메트릭(CloudWatch High-Resolution Metrics)
- — 일반적인 1분 단위보다 짧은 1초에서 30초 간격으로 데이터를 수집하고 발행하는 기능이다. 실시간성이 중요한 모니터링과 민감한 자동 확장(Auto Scaling) 정책을 구현하는 데 필수적이다.
- 정규화된 GPU 활용도(GPU Utilization Normalized)
- — GPU의 연산 자원 사용량을 백분율로 나타낸 지표이다. 모델의 추론 부하가 하드웨어의 물리적 한계에 얼마나 근접했는지 판단하고 리소스 할당을 최적화하는 기준이 된다.
기술
- Amazon SageMaker AI
- Amazon CloudWatch
- Python
- Boto3
활용 사례
- 실시간 GPU 활용도 추적
- 다중 모델 배포에서의 모델별 비용 할당
- 클러스터 전체 리소스 모니터링 및 용량 계획
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 19.수집 2026. 03. 20.출처 타입 RSS
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