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

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Amazon SageMaker AI ist in einen Service integriert AWS CloudTrail, der eine Aufzeichnung der von einem Benutzer, einer Rolle oder einem 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 Code-Aufrufe der Amazon SageMaker AI-API-Operationen. Anhand der von gesammelten Informationen können Sie die Anfrage CloudTrail, die an Amazon SageMaker AI gestellt wurde, die IP-Adresse, von der aus die Anfrage gestellt wurde, den Zeitpunkt der Anfrage und weitere Details ermitteln.

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

CloudTrail ist in Ihrem aktiv AWS-Konto , wenn Sie das Konto erstellen, und Sie haben automatisch Zugriff auf den CloudTrail Eventverlauf. Der CloudTrail Ereignisverlauf 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 in AWS-Konto den letzten 90 Tagen erstellen Sie einen Trail- oder CloudTrailLake-Event-Datenspeicher.

Aus Sicherheitsgründen können Sie CloudTrail Protokolle überwachen, um ungewöhnliche Benutzeraktivitäten zu identifizieren. Weitere Informationen zur Überwachung von Protokollen finden Sie unterProtokollieren 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. Protokolliert standardmäßig CloudTrail keine Datenereignisse. Der CloudTrail Ereignisverlauf 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 mithilfe der CloudTrail Konsole oder CloudTrail API-Operationen protokollieren. AWS CLI Weitere Informationen zum Protokollieren von Datenereignissen finden Sie unter Protokollieren von Datenereignissen mit dem AWS Management Console 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 Ressourcentyp auf der CloudTrail Konsole auswählen können. In der Wertspalte resources.type wird der resources.type Wert angezeigt, den Sie bei der Konfiguration erweiterter Event-Selektoren mithilfe von oder angeben würden. AWS CLI CloudTrail APIs In der CloudTrail Spalte APIs Protokollierte Daten werden die API-Aufrufe angezeigt, die CloudTrail für den Ressourcentyp protokolliert wurden.

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 Feldern finden Sie unter AdvancedFieldSelector in der API-Referenz zu AWS CloudTrail

Das folgende Beispiel zeigt Ihnen, wie Sie Datenereignisse für einen SageMaker Amazon-Endpunkt protokollieren. In diesem Beispiel verwenden Sie den put-event-selectors AWS CLI Befehl, um erweiterte Event-Selektoren hinzuzufügen, die Datenereignisse von Ihrem Endpunkt erfassen. Sie sollten über einen vorhandenen CloudTrail Trail verfügen. Bevor Sie den Befehl ausführen, können Sie das JSON-Objekt Advanced Event Selectors 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"]
      }
    ]
  }
]

Anschließend können Sie den folgenden Befehl ausführen, um mit der Protokollierung von Datenereignissen vom Endpunkt aus zu beginnen.

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

Amazon SageMaker AI-Management-Veranstaltungen in CloudTrail

Managementereignisse bieten Informationen über Verwaltungsvorgänge, die mit Ressourcen in Ihrem System 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-Steuerebene als Verwaltungsereignisse. Eine Liste der Vorgänge auf der Amazon SageMaker AI-Steuerungsebene, bei denen Amazon SageMaker AI protokolliert CloudTrail, finden Sie in der Amazon SageMaker AI API-Referenz.

Von der automatischen Modelloptimierung durchgeführte Operationen

SageMaker AI unterstützt die Protokollierung von Nicht-API-Serviceereignissen in Ihren CloudTrail Protokolldateien für automatische Modelloptiming-Jobs. Diese Ereignisse beziehen sich auf Ihre Tuning-Jobs, sind jedoch nicht das direkte Ergebnis einer Kundenanfrage an die öffentliche AWS API. Wenn Sie beispielsweise einen Hyperparameter-Tuning-Job durch Aufrufen erstellen CreateHyperParameterTuningJob, erstellt SageMaker KI Trainingsjobs, um verschiedene Kombinationen von Hyperparametern auszuwerten, um das beste Ergebnis zu erzielen. In ähnlicher Weise kann SageMaker KI, wenn Sie aufrufen, StopHyperParameterTuningJobum einen Hyperparameter-Optimierungsjob zu beenden, jeden der zugehörigen Lauftrainingsjobs beenden. Ereignisse, die nicht zur API gehören, für Ihre Tuning-Jobs werden protokolliert, CloudTrail damit Sie die Unternehmensführung, die Einhaltung der Vorschriften sowie die Betriebs- und Risikoprüfung Ihres AWS Kontos verbessern können.

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"
}

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