Amazon SageMaker AI-Datenereignisse in CloudTrail Veranstaltungen zur Verwaltung von Amazon SageMaker AI in CloudTrail Von der automatischen Modelloptimierung durchgeführte Operationen Beispiele für Amazon SageMaker AI-Ereignisse

Protokollierung von Amazon SageMaker AI-API-Aufrufen mit AWS CloudTrail

Amazon SageMaker AI ist in einen Dienst integriert AWS CloudTrail, der eine Aufzeichnung der von einem Benutzer, einer Rolle oder einem Benutzer ausgeführten Aktionen bereitstellt AWS-Service. CloudTrail erfasst alle API-Aufrufe für Amazon SageMaker AI als Ereignisse. Zu den erfassten Aufrufen gehören Aufrufe von der Amazon SageMaker AI-Konsole und Codeaufrufe an die Amazon SageMaker AI-API-Operationen. Anhand der gesammelten Informationen können Sie ermitteln CloudTrail, welche Anfrage an Amazon SageMaker AI gestellt wurde, die IP-Adresse, von der aus die Anfrage gestellt wurde, wann sie gestellt wurde, und weitere Details.

Jeder Ereignis- oder Protokolleintrag enthält Informationen zu dem Benutzer, der die Anforderung generiert hat. Die Identitätsinformationen unterstützen Sie bei der Ermittlung der folgenden Punkte:

Ob die Anforderung mit Anmeldeinformationen des Root-Benutzers oder des Benutzers gestellt wurde.
Die Anforderung wurde im Namen eines IAM-Identity-Center-Benutzers erstellt.
Gibt an, ob die Anforderung mit temporären Sicherheitsanmeldeinformationen für eine Rolle oder einen Verbundbenutzer gesendet wurde.
Ob die Anforderung aus einem anderen AWS-Service gesendet wurde.

CloudTrail ist in Ihrem Konto aktiv AWS-Konto , wenn Sie das Konto erstellen, und Sie haben automatisch Zugriff auf den CloudTrail Eventverlauf. Der CloudTrail Eventverlauf bietet eine einsehbare, durchsuchbare, herunterladbare und unveränderliche Aufzeichnung der aufgezeichneten Verwaltungsereignisse der letzten 90 Tage in einem. AWS-Region Weitere Informationen finden Sie im AWS CloudTrail Benutzerhandbuch unter Arbeiten mit dem CloudTrail Ereignisverlauf. Für die Anzeige des Eventverlaufs CloudTrail fallen keine Gebühren an.

Für eine fortlaufende Aufzeichnung der Ereignisse der AWS-Konto letzten 90 Tage erstellen Sie einen Trail- oder CloudTrail Lake-Event-Datenspeicher.

CloudTrail Pfade

Ein Trail ermöglicht CloudTrail die Übermittlung von Protokolldateien an einen Amazon S3-Bucket. Alle Trails, die mit dem erstellt wurden, AWS-Managementkonsole sind multiregional. Sie können mithilfe von AWS CLI einen Einzel-Region- oder einen Multi-Region-Trail erstellen. Es wird empfohlen, einen Wanderweg mit mehreren Regionen zu erstellen, da du alle Aktivitäten AWS-Regionen in deinem Konto aufzeichnest. Wenn Sie einen Einzel-Region-Trail erstellen, können Sie nur die Ereignisse anzeigen, die im AWS-Region des Trails protokolliert wurden. Weitere Informationen zu Trails finden Sie unter Erstellen eines Trails für Ihr AWS-Konto und Erstellen eines Trails für eine Organisation im AWS CloudTrail -Benutzerhandbuch.

Sie können eine Kopie Ihrer laufenden Verwaltungsereignisse kostenlos an Ihren Amazon S3-Bucket senden, CloudTrail indem Sie einen Trail erstellen. Es fallen jedoch Amazon S3-Speichergebühren an. Weitere Informationen zur CloudTrail Preisgestaltung finden Sie unter AWS CloudTrail Preisgestaltung. Informationen zu Amazon-S3-Preisen finden Sie unter Amazon S3 – Preise.

CloudTrail Lake Event Data Stores

CloudTrail Mit Lake können Sie SQL-based Abfragen zu Ihren Ereignissen ausführen. CloudTrail Lake konvertiert bestehende Ereignisse im zeilenbasierten JSON-Format in das Apache ORC-Format. ORC ist ein spaltenförmiges Speicherformat, das für den schnellen Abruf von Daten optimiert ist. Die Ereignisse werden in Ereignisdatenspeichern zusammengefasst, bei denen es sich um unveränderliche Sammlungen von Ereignissen handelt, die auf Kriterien basieren, die Sie mit Hilfe von erweiterten Ereignisselektoren auswählen. Die Selektoren, die Sie auf einen Ereignisdatenspeicher anwenden, steuern, welche Ereignisse bestehen bleiben und für Sie zur Abfrage verfügbar sind. Weitere Informationen zu CloudTrail Lake finden Sie unter Arbeiten mit AWS CloudTrail Lake im AWS CloudTrail Benutzerhandbuch.

CloudTrail Das Speichern und Abfragen von Lake Event-Daten ist mit Kosten verbunden. Beim Erstellen eines Ereignisdatenspeichers wählen Sie die Preisoption aus, die für den Ereignisdatenspeicher genutzt werden soll. Die Preisoption bestimmt die Kosten für die Erfassung und Speicherung von Ereignissen sowie die standardmäßige und maximale Aufbewahrungsdauer für den Ereignisdatenspeicher. Weitere Informationen zur Preisgestaltung finden Sie unter CloudTrail AWS CloudTrail Preisgestaltung.

Aus Sicherheitsgründen können Sie CloudTrail Protokolle überwachen, um ungewöhnliche Benutzeraktivitäten zu erkennen. Weitere Informationen zur Überwachung von Protokollen finden Sie unter Protokollieren und Überwachen.

Amazon SageMaker AI-Datenereignisse in CloudTrail

Datenereignisse liefern Informationen über die Ressourcenoperationen, die auf oder in einer Ressource ausgeführt werden (z. B. Lesen oder Schreiben in ein Amazon-S3-Objekt). Sie werden auch als Vorgänge auf Datenebene bezeichnet. Datenereignisse sind oft Aktivitäten mit hohem Volume. Standardmäßig werden CloudTrail keine Datenereignisse protokolliert. Der CloudTrail Event-Verlauf zeichnet keine Datenereignisse auf.

Für Datenereignisse werden zusätzliche Gebühren fällig. Weitere Informationen zur CloudTrail Preisgestaltung finden Sie unter AWS CloudTrail Preisgestaltung.

Sie können Datenereignisse für verschiedene Amazon SageMaker AI-Ressourcentypen protokollieren AWS CLI, indem Sie die CloudTrail Konsole oder CloudTrail API-Operationen verwenden. Weitere Informationen zum Protokollieren von Datenereignissen finden Sie unter Protokollieren von Datenereignissen mit dem AWS-Managementkonsole und Protokollieren von Datenereignissen mit dem AWS Command Line Interface im AWS CloudTrail -Benutzerhandbuch.

In der folgenden Tabelle sind die Amazon SageMaker AI-Ressourcentypen aufgeführt, für die Sie Datenereignisse protokollieren können. In der Spalte Ressourcentyp (Konsole) wird der Wert angezeigt, den Sie aus der Liste der Ressourcentypen auf der CloudTrail Konsole auswählen können. In der Wertespalte resources.type wird der resources.type Wert angezeigt, den Sie bei der Konfiguration erweiterter Event-Selektoren mithilfe der AWS CLI OR-APIs angeben würden. CloudTrail In der CloudTrail Spalte Daten-APIs werden die API-Aufrufe angezeigt, bei denen CloudTrail für den Ressourcentyp protokolliert wurde.

Ressourcentyp (Konsole)	resources.type-Wert	Daten-APIs, bei denen protokolliert wurde CloudTrail
SageMaker Endpunkt	`AWS::SageMaker::Endpoint`	InvokeEndpoint InvokeEndpointAsync InvokeEndpointWithResponseStream
SageMaker Jobs	`AWS::SageMaker::Job`	CompleteRollout Sample SampleWithResponseStream

Anmerkung

Die SampleWithResponseStream API-Aufrufe InvokeEndpoint InvokeEndpointAsyncSample,, und protokollieren die Anforderungsparameter nicht.

Sie können erweiterte Event-Selektoren so konfigurieren, dass sie nach den Feldern eventName, readOnly und resources.ARN filtern, sodass nur die Ereignisse protokolliert werden, die für Sie wichtig sind. Weitere Informationen zu diesen Kontingenten finden Sie unter AdvancedFieldSelector in derAWS CloudTrail -API-Referenz.

Das folgende Beispiel zeigt Ihnen, wie Sie Datenereignisse für einen SageMaker Amazon-Endpunkt und einen SageMaker Amazon-Job protokollieren. In diesem Beispiel verwenden Sie den AWS CLI -Befehl put-event-selectors, um erweiterte Ereignisselektoren hinzuzufügen, die Datenereignisse von Ihrem Endpunkt erfassen. Sie sollten einen vorhandenen CloudTrail Trail haben. Bevor Sie den Befehl ausführen, können Sie das JSON-Objekt der erweiterten Ereignisselektoren auch in einer Datei wie der folgenden speichern:


[
  {
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "Equals": ["arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:endpoint/your-inference-endpoint-arn"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::SageMaker::Endpoint"]
      }
    ]
  },
  {
    "FieldSelectors": [
      {
        "Field": "eventCategory",
        "Equals": ["Data"]
      },
      {
        "Field": "resources.ARN",
        "Equals": ["arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:job/your-job-arn"]
      },
      {
        "Field": "resources.type",
        "Equals": ["AWS::SageMaker::Job"]
      }
    ]
  }
]

Anschließend können Sie den folgenden Befehl ausführen, um die Protokollierung von Datenereignissen vom Endpunkt aus zu starten.


aws cloudtrail put-event-selectors
      --trail-name your-trail-name
      --advanced-event-selectors=file://advanced-event-selectors.json # specify your previously created JSON file

Veranstaltungen zur Verwaltung von Amazon SageMaker AI in CloudTrail

Verwaltungsereignisse bieten Informationen zu Verwaltungsvorgängen, die für Ressourcen in Ihrem Unternehmen ausgeführt werden AWS-Konto. Sie werden auch als Vorgänge auf Steuerebene bezeichnet. CloudTrail Protokolliert standardmäßig Verwaltungsereignisse.

Amazon SageMaker AI protokolliert alle Operationen der Amazon SageMaker AI-Steuerungsebene als Verwaltungsereignisse. Eine Liste der Amazon SageMaker AI-Steuerungsebenenoperationen, bei denen Amazon SageMaker AI sich protokolliert CloudTrail, finden Sie in der Amazon SageMaker AI API-Referenz.

Von der automatischen Modelloptimierung durchgeführte Operationen

SageMaker AI unterstützt die Protokollierung von Ereignissen, die keine API-Dienste sind, in Ihren CloudTrail Protokolldateien für automatische Modellierungsaufträge. Diese Ereignisse beziehen sich auf Ihre Tuning-Jobs, sind aber nicht das direkte Ergebnis einer Kundenanfrage an die öffentliche AWS API. Wenn Sie beispielsweise einen Hyperparameter-Tuning-Job durch einen Aufruf erstellen CreateHyperParameterTuningJob, erstellt die SageMaker KI Trainingsjobs, um verschiedene Kombinationen von Hyperparametern auszuwerten und das beste Ergebnis zu erzielen. Wenn Sie einen Hyperparameter-Tuning-Job aufrufen, StopHyperParameterTuningJob um ihn zu beenden, kann die SageMaker KI auf ähnliche Weise alle zugehörigen Lauftrainingsjobs beenden. Non-API Ereignisse für Ihre Tuning-Jobs werden protokolliert, um Ihnen CloudTrail zu helfen, die Verwaltung, die Einhaltung von Vorschriften sowie die Betriebs- und Risikoüberwachung Ihres AWS Kontos zu verbessern.

Protokolleinträge, die aus Nicht-API-Service-Ereignissen stammen, haben den eventType AwsServiceEvent anstelle von AwsApiCall.

Beispiele für Amazon SageMaker AI-Ereignisse

Ein Ereignis stellt eine einzelne Anfrage aus einer beliebigen Quelle dar und enthält Informationen über den angeforderten API-Vorgang, Datum und Uhrzeit des Vorgangs, Anforderungsparameter usw. CloudTrail Protokolldateien sind kein geordneter Stack-Trace der öffentlichen API-Aufrufe, sodass Ereignisse nicht in einer bestimmten Reihenfolge angezeigt werden.

Das folgende Beispiel zeigt ein CloudTrail Ereignis, das den CreateEndpoint Vorgang demonstriert.


{
    "eventVersion":"1.05",
    "userIdentity": {
        "type":"IAMUser",
        "principalId":"AIXDAYQEXAMPLEUMLYNGL",
        "arn":"arn:aws:iam::123456789012:user/intern",
        "accountId":"123456789012",
        "accessKeyId":"ASXIAGXEXAMPLEQULKNXV",
        "userName":"intern"
    },
    "eventTime":"2018-01-02T13:39:06Z",
    "eventSource":"sagemaker.amazonaws.com",
    "eventName":"CreateEndpoint",
    "awsRegion":"us-west-2",
    "sourceIPAddress":"127.0.0.1",
    "userAgent":"USER_AGENT",
    "requestParameters": {
        "endpointName":"ExampleEndpoint",
        "endpointConfigName":"ExampleEndpointConfig"
    },
    "responseElements": {
        "endpointArn":"arn:aws:sagemaker:us-west-2:123456789012:endpoint/exampleendpoint"
    },
    "requestID":"6b1b42b9-EXAMPLE",
    "eventID":"a6f85b21-EXAMPLE",
    "eventType":"AwsApiCall",
    "recipientAccountId":"444455556666"
}

Das folgende Beispiel zeigt ein CloudTrail Ereignis, das den CreateModel Vorgang demonstriert.


{
    "eventVersion":"1.05",
    "userIdentity": {
        "type":"IAMUser",
        "principalId":"AIXDAYQEXAMPLEUMLYNGL",
        "arn":"arn:aws:iam::123456789012:user/intern",
        "accountId":"123456789012",
        "accessKeyId":"ASXIAGXEXAMPLEQULKNXV",
        "userName":"intern"
    },
    "eventTime":"2018-01-02T15:23:46Z",
    "eventSource":"sagemaker.amazonaws.com",
    "eventName":"CreateModel",
    "awsRegion":"us-west-2",
    "sourceIPAddress":"127.0.0.1",
    "userAgent":"USER_AGENT",
    "requestParameters": {
        "modelName":"ExampleModel",
        "primaryContainer": {
            "image":"174872318107.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/kmeans:latest"
        },
        "executionRoleArn":"arn:aws:iam::123456789012:role/EXAMPLEARN"
    },
    "responseElements": {
        "modelArn":"arn:aws:sagemaker:us-west-2:123456789012:model/barkinghappy2018-01-02t15-23-32-275z-ivrdog"
    },
    "requestID":"417b8dab-EXAMPLE",
    "eventID":"0f2b3e81-EXAMPLE",
    "eventType":"AwsApiCall",
    "recipientAccountId":"444455556666"
}

Die folgenden Beispiele zeigen CloudTrail Datenereignisse für SageMaker AI-Jobs.

Das folgende Beispiel zeigt ein CloudTrail Ereignis, das den CompleteRollout Vorgang veranschaulicht.


{
    "eventVersion": "1.11",
    "userIdentity": {
        "type":"IAMUser",
        "principalId":"AIXDAYQEXAMPLEUMLYNGL",
        "arn":"arn:aws:iam::123456789012:user/intern",
        "accountId":"123456789012",
        "accessKeyId":"ASXIAGXEXAMPLEQULKNXV",
        "userName":"intern"
    },
    "eventTime": "2024-01-15T02:07:50Z",
    "eventSource": "sagemaker.amazonaws.com",
    "eventName": "CompleteRollout",
    "awsRegion": "us-west-2",
    "sourceIPAddress":"127.0.0.1",
    "userAgent":"USER_AGENT",
    "requestParameters": {
        "jobArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:123456789012:job/my-job-name",
        "trajectoryId": "my-trajectory-id",
        "status": "ready"
    },
    "responseElements": null,
    "requestID": "d9278f6e-EXAMPLE",
    "eventID": "6cbd2cde-EXAMPLE",
    "readOnly": false,
    "resources": [
        {
            "accountId": "123456789012",
            "type": "AWS::SageMaker::Job",
            "ARN": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:123456789012:job/AgentRFT/my-job-name"
        }
    ],
    "eventType": "AwsApiCall",
    "managementEvent": false,
    "recipientAccountId": "444455556666",
    "eventCategory": "Data"
}

Das folgende Beispiel zeigt ein CloudTrail Ereignis, das den Sample Vorgang demonstriert.


{
    "eventVersion": "1.11",
    "userIdentity": {
        "type":"IAMUser",
        "principalId":"AIXDAYQEXAMPLEUMLYNGL",
        "arn":"arn:aws:iam::123456789012:user/intern",
        "accountId":"123456789012",
        "accessKeyId":"ASXIAGXEXAMPLEQULKNXV",
        "userName":"intern"
    },
    "eventTime": "2024-01-15T02:07:35Z",
    "eventSource": "sagemaker.amazonaws.com",
    "eventName": "Sample",
    "awsRegion": "us-west-2",
    "sourceIPAddress":"127.0.0.1",
    "userAgent": "USER_AGENT",
    "requestParameters": {
        "body": "HIDDEN_DUE_TO_SECURITY_REASONS",
        "jobArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:123456789012:job/AgentRFT/my-job-name",
        "trajectoryId": "my-trajectory-id"
    },
    "responseElements": {
        "body": "HIDDEN_DUE_TO_SECURITY_REASONS"
    },
    "requestID": "ab32a279-EXAMPLE",
    "eventID": "56cd262e-EXAMPLE",
    "readOnly": false,
    "resources": [
        {
            "accountId": "123456789012",
            "type": "AWS::SageMaker::Job",
            "ARN": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:123456789012:job/AgentRFT/my-job-name"
        }
    ],
    "eventType": "AwsApiCall",
    "managementEvent": false,
    "recipientAccountId": "444455556666",
    "eventCategory": "Data"
}

Das folgende Beispiel zeigt ein CloudTrail Ereignis, das den SampleWithResponseStream Vorgang demonstriert.


{
    "eventVersion": "1.11",
    "userIdentity": {
        "type":"IAMUser",
        "principalId":"AIXDAYQEXAMPLEUMLYNGL",
        "arn":"arn:aws:iam::123456789012:user/intern",
        "accountId":"123456789012",
        "accessKeyId":"ASXIAGXEXAMPLEQULKNXV",
        "userName":"intern"
    },
    "eventTime": "2024-01-15T02:07:47Z",
    "eventSource": "sagemaker.amazonaws.com",
    "eventName": "SampleWithResponseStream",
    "awsRegion": "us-west-2",
    "sourceIPAddress":"127.0.0.1",
    "userAgent": "USER_AGENT",
    "requestParameters": {
        "trajectoryId": "my-trajectory-id",
        "jobArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:123456789012:job/AgentRFT/my-job-name",
        "body": "HIDDEN_DUE_TO_SECURITY_REASONS"
    },
    "responseElements": {
        "body": "HIDDEN_DUE_TO_SECURITY_REASONS"
    },
    "requestID": "02c72dac-EXAMPLE",
    "eventID": "8dcc5ebb-EXAMPLE",
    "readOnly": false,
    "resources": [
        {
            "accountId": "123456789012",
            "type": "AWS::SageMaker::Job",
            "ARN": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:123456789012:job/AgentRFT/my-job-name"
        }
    ],
    "eventType": "AwsApiCall",
    "managementEvent": false,
    "recipientAccountId": "444455556666",
    "eventCategory": "Data"
}

Informationen zu CloudTrail Datensatzinhalten finden Sie im AWS CloudTrail Benutzerhandbuch unter CloudTrail Datensatzinhalte.

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Dokumentkonventionen

CloudWatch Protokolle

Überwachung des Zugriffs einzelner Benutzer