监控某中心Bedrock批量推理的CloudWatch指标

随着组织扩展生成式AI应用，许多工作负载需要经济高效的批量处理而非实时响应。某中心Bedrock批量推理通过批量处理大型数据集满足这一需求，性能可预测且成本比按需推理低50%。这使其非常适合历史数据分析、大规模文本摘要和后台处理等工作负载。

本文将探讨如何使用某中心CloudWatch指标、告警和仪表板来监控和管理某中心Bedrock批量推理作业，以优化性能、成本和运营效率。

某中心Bedrock批量推理的新功能

某中心Bedrock中的批量推理功能不断发展，最新更新在性能、灵活性和成本透明度方面带来显著增强：

• 扩展的模型支持 - 批量推理现在支持更多模型系列，包括Anthropic的Claude Sonnet 4和OpenAI OSS模型
• 性能增强 - 较新Anthropic Claude和OpenAI GPT OSS模型的批量推理优化现在提供更高的批量吞吐量
• 作业监控能力 - 现在可以直接在CloudWatch中跟踪提交的批量作业进度，无需构建自定义监控解决方案

批量推理的使用场景

某机构建议在以下场景使用批量推理：

• 作业对时间不敏感，可容忍数分钟到数小时的延迟
• 处理是周期性的，如每日或每周的大型数据集摘要
• 需要分析批量或历史数据，如呼叫中心记录、电子邮件或聊天日志档案
• 知识库需要丰富，包括大规模生成嵌入、摘要、标签或翻译
• 内容需要大规模转换，如分类、情感分析或将非结构化文本转换为结构化输出
• 需要进行实验或评估，如测试提示变体或生成合成数据集
• 必须对历史内容运行合规性和风险检查

启动某中心Bedrock批量推理作业

您可以使用某中心管理控制台、某中心SDK或某中心命令行界面启动批量推理作业。

要使用控制台，请完成以下步骤：

1. 在某中心Bedrock控制台上，选择导航窗格中Infer下的Batch inference
2. 选择Create batch inference job
3. 对于Job name，输入作业名称
4. 对于Model，选择要使用的模型
5. 对于Input data，输入某中心简单存储服务输入存储桶的位置
6. 对于Output data，输入输出存储桶的S3位置
7. 对于Service access，选择授权某中心Bedrock的方法
8. 选择Create batch inference job

使用CloudWatch指标监控批量推理

某中心Bedrock现在自动在AWS/Bedrock/Batch命名空间下发布批量推理作业的指标。您可以使用以下CloudWatch指标在账户级别跟踪批量工作负载进度：

• NumberOfTokensPendingProcessing - 显示等待处理的令牌数量，帮助评估积压大小
• NumberOfRecordsPendingProcessing - 跟踪队列中剩余的推理请求数量，提供作业进度可见性
• NumberOfInputTokensProcessedPerMinute - 测量输入令牌的消耗速度，指示整体处理吞吐量
• NumberOfOutputTokensProcessedPerMinute - 测量生成速度

要使用CloudWatch控制台查看这些指标，请完成以下步骤：

1. 在CloudWatch控制台上，选择导航窗格中的Metrics
2. 按AWS/Bedrock/Batch筛选指标
3. 选择您的modelId以查看批量作业的详细指标

监控和管理批量推理的最佳实践

考虑以下监控和管理批量推理作业的最佳实践：

• 成本监控和优化 - 通过监控令牌吞吐量指标和批处理作业计划，您可以使用某中心Bedrock定价页面信息估算推理成本
• SLA和性能跟踪 - NumberOfTokensPendingProcessing指标有助于了解批量积压大小和跟踪整体作业进度，但不应用于预测作业完成时间
• 作业完成跟踪 - 当NumberOfRecordsPendingProcessing指标达到零时，表示所有运行的批量推理作业已完成

CloudWatch指标示例

本节演示如何使用CloudWatch指标设置主动告警和自动化。

例如，您可以创建一个CloudWatch告警，当平均NumberOfInputTokensProcessedPerMinute在6小时内超过100万时发送某中心简单通知服务通知。此告警可以提示运维团队审查或触发下游数据管道。

您还可以构建显示相关指标的CloudWatch仪表板。这对于集中运营监控和故障排除非常理想。

结论

某中心Bedrock批量推理现在提供扩展的模型支持、改进的性能、对批量工作负载进度的更深可见性以及增强的成本监控。

立即开始启动某中心Bedrock批量推理作业，设置CloudWatch告警并构建监控仪表板，从而从生成式AI工作负载中最大化效率和价值。