SageMakerの利用状況を可視化する方法について

re:Post AgentはAIの自動回答Botなのであまり回答を信じすぎないようにした方がよいです。(それっぽい回答が返ってきたらドキュメントなどを確認して精査することをお勧めします)

2.CloudWatchメトリクスの活用: SageMakerは様々なメトリクスをCloudWatchに送信しています。 これらのメトリクスを使用して、エンドポイントの利用状況、モデルのパフォーマンス、リソース使用率などを可視化できます。 例えば、CPUやメモリの使用率、推論リクエスト数、レイテンシーなどを確認できます。

これは単純にCloudWatchメトリクスを確認するということだと思います。
以下のドキュメントに記載されている通りSageMakerはデフォルトでCloudWatchメトリクスを作成しています。
こちらを確認してパフォーマンスに問題が無いかなどを確認するということだと思います。
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/monitoring-cloudwatch.html

3.リソース使用状況の確認: AWS Management ConsoleやAWS CLIを使用して、現在実行中のノートブックインスタンス、 トレーニングジョブ、エンドポイントなどのリソースを確認できます。これにより、使用中のリソースの概要を把握し、 不要なリソースを特定できます

マネジメントコンソールからノートブックインスタンスが動いてるのか停止しているのかなどを確認するという意味だと思います。
https://dev.classmethod.jp/articles/sagemaker-notebook-scheduled-start-stop/
https://zenn.dev/neko_student/articles/f1e0f521a8437d

4.タグ付けの活用: SageMakerリソースにタグを付けることで、プロジェクトやユーザーごとの使用状況を追跡できます。 これにより、どのユーザーやチームがどのリソースを使用しているかを可視化できます。

タグを付けることでコスト配分タグとして設定が可能です。
コスト配分タグからタグごとにどの程度料金が発生しているか見れるのでそこから使用状況を追跡するという意味だと思います。
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-sagemaker-studio-cost-allocation-tags/

Amazon SageMakerの利用状況を可視化し、運用改善につなげるための方法をいくつか紹介します。

1. アイドル状態のエンドポイントの特定: CloudWatchメトリクスを使用して、一定期間内に呼び出しのないエンドポイントを特定できます。AWS SDK for Python (Boto3)を使用したPythonスクリプトを作成し、自動的にアイドル状態のエンドポイントを検出することができます。これにより、不要なリソースを特定し、コスト削減につなげることができます。

2. CloudWatchメトリクスの活用: SageMakerは様々なメトリクスをCloudWatchに送信しています。これらのメトリクスを使用して、エンドポイントの利用状況、モデルのパフォーマンス、リソース使用率などを可視化できます。例えば、CPUやメモリの使用率、推論リクエスト数、レイテンシーなどを確認できます。

3. リソース使用状況の確認: AWS Management ConsoleやAWS CLIを使用して、現在実行中のノートブックインスタンス、トレーニングジョブ、エンドポイントなどのリソースを確認できます。これにより、使用中のリソースの概要を把握し、不要なリソースを特定できます。

4. タグ付けの活用: SageMakerリソースにタグを付けることで、プロジェクトやユーザーごとの使用状況を追跡できます。これにより、どのユーザーやチームがどのリソースを使用しているかを可視化できます。

5. AWS Cost Explorer: AWS Cost Explorerを使用して、SageMakerの使用コストを分析できます。これにより、コストの傾向を把握し、最も費用がかかっているリソースを特定できます。

6. カスタムダッシュボードの作成: CloudWatchダッシュボードを作成し、重要なメトリクスやリソース使用状況を一目で確認できるようにします。これにより、SageMakerの全体的な利用状況を簡単に把握できます。

これらの方法を組み合わせることで、SageMakerの利用状況を効果的に可視化し、運用改善につなげることができます。まずは、アイドル状態のエンドポイントの特定やCloudWatchメトリクスの活用から始めると、比較的簡単に実施できます。その後、必要に応じてより詳細な分析や可視化を行うことをお勧めします。
Sources
Identify idle endpoints in Amazon SageMaker | AWS Machine Learning Blog

早速ありがとうございます。 No.2,3,4について具体的な手順に関する情報をご教示いただけないでしょうか。 特にNo.3,4について実施イメージが湧いておりません。お手数おかけしますがどうぞよろしくお願いいたします。 （最下部のブログリンクはNo.1に関する補足情報と理解しております）

2.CloudWatchメトリクスの活用: SageMakerは様々なメトリクスをCloudWatchに送信しています。 これらのメトリクスを使用して、エンドポイントの利用状況、モデルのパフォーマンス、リソース使用率などを可視化できます。 例えば、CPUやメモリの使用率、推論リクエスト数、レイテンシーなどを確認できます。

3.リソース使用状況の確認: AWS Management ConsoleやAWS CLIを使用して、現在実行中のノートブックインスタンス、 トレーニングジョブ、エンドポイントなどのリソースを確認できます。これにより、使用中のリソースの概要を把握し、 不要なリソースを特定できます

4.タグ付けの活用: SageMakerリソースにタグを付けることで、プロジェクトやユーザーごとの使用状況を追跡できます。 これにより、どのユーザーやチームがどのリソースを使用しているかを可視化できます。

ありがとうございます！Bot回答をよく確認するようにしますｍｍ

SageMakerのこともよくわかっていないまま可視化について検討をする必要がありここにご質問させていただきました。。。 CloudWatchでSageMakerのメトリクスで何が見えるのかをまずは確認と整理していこうと考えています。

例えばドメインを利用しているのですが、業務時間内に使われているか、インスタンスタイプのスペックは適切か、、などを運用の中で確認したいと思っています。イメージで大変恐縮ですが、参考になる情報がありましたらご教示いただけますと幸いです。