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オブザーバビリティとコスト管理 - Amazon Bedrock AgentCore

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オブザーバビリティとコスト管理

このページでは、ハーネスのモニタリング、実行コストの制御、リソースタグの管理について説明します。

オブザーバビリティ

すべてのハーネス呼び出しは、CloudWatch の AgentCore Observability を通じてトレース、ログ、メトリクスを自動的に生成します。モデル呼び出し、ツール呼び出し、メモリオペレーション、シェルコマンド: 各ステップにタイミングとペイロードの詳細が表示されます。追加の設定はありません。トレースは、最初の呼び出しから使用できます。

トレース、ログ、メトリクスは、ハーネス実行ロールを介して CloudWatch に流れます。AgentCoreオブザーバビリティダッシュボードでそれらを表示するか、CloudWatch Logs と X-Ray APIs。

トレースが表示される前に、CloudWatch でトランザクション検索を有効にします (アカウントごとに 1 回)。セットアップの詳細については、AgentCore Observability の開始方法」を参照してください。

詳細: オブザーバビリティの概要 メトリクス テレメトリ

CloudTrail

ハーネスオペレーションは、管理イベント (コントロールプレーン) およびデータイベント (データプレーン) として AWS CloudTrail に記録されます。CloudTrail では、ハーネスリソースは、ハーネス固有のAWS::BedrockAgentCore::Runtimeタイプではなくリソースタイプの下に表示されます。ハーネスは AgentCore ランタイムに対するマネージド抽象化であり、CloudTrail イベントは整合性のために基盤となるランタイムリソースを反映しています。

すべてのハーネス CloudTrail イベントは resources.type = を使用しますAWS::BedrockAgentCore::Runtime。イベント名は次のとおりです。

  • CreateHarness、UpdateHarness、DeleteHarness、GetHarness、 ListHarnesses (管理イベント)

  • InvokeAgentRuntime、 InvokeAgentRuntimeCommand (データイベント)

注記

データプレーンオペレーションは CloudTrail InvokeAgentRuntimeCommandで InvokeAgentRuntimeおよび として表示され、基盤となる Runtime API と一致します。resources.ARN フィールドには、コントロールプレーンイベントのハーネス ARN とデータプレーンイベントのランタイム ARN が含まれます。

ハーネスコストを理解する

ハーネス自体には追加料金はかかりません。ハーネスが使用する基盤となる機能の標準料金を支払います。現在の料金については、「Amazon Bedrock AgentCore の料金」およびモデルプロバイダーの料金ページを参照してください。

次の表は、ハーネスの使用時に料金が発生する可能性のある機能を示しています。

機能 料金が適用される場合 使用状況を決定するもの

AgentCore ランタイム

AgentCore ランタイムは、ハーネスセッションごとにmicroVM を開始します。

AgentCore Runtime は、システムオーバーヘッドを含め、microVM の起動から終了まで 1 秒あたりに消費される実際の CPU とピークメモリの料金を請求します。CPU 料金は、バックグラウンドプロセスで CPU が使用されていない場合、モデルまたはツールの I/O 待機中は適用されません。セッションの実行中、メモリは課金対象のままです。

モデル推論

モデルプロバイダーは、エージェントが設定されたモデルを呼び出すたびに請求します。1 つのハーネス呼び出しで複数のモデル呼び出しを行うことができます。

プロバイダーは、入力トークンと出力トークンから料金を計算します。入力には、システムプロンプト、会話履歴、取得されたメモリ、スキル指示、許可されたツールの定義が含まれます。ツール定義のオーバーヘッドについては、「」を参照してくださいツール。

AgentCore メモリ

AgentCore Memory は、ハーネスがイベントを書き込んだり、レコードを取得したりすると請求されます。マネージドメモリはデフォルトで有効になっています。アタッチされたメモリにも料金が適用されます。

AgentCore Memory は、新しい短期イベント、保存された長期メモリレコード、および長期メモリ取得リクエストを計測します。

AgentCore ブラウザとコードインタープリタ

エージェントがこれらの設定済みツールを使用する場合のブラウザおよびコードインタープリタの請求。

各サービスは、セッションのアクティブな CPU とメモリの消費量を計測します。ツール定義では、エージェントがモデル入力トークンを呼び出しなくても、許可されている場合はモデル入力トークンを追加できます。

AgentCore Gateway とウェブ検索

ゲートウェイは、ハーネスがツールを検出または呼び出したり、検索を実行したり、インデックス付きツールを使用したりしたときに請求されます。ウェブ検索は、ハーネスがクエリを送信したときに請求されます。

Gateway は、必要に応じて API オペレーション、検索クエリ、インデックス付きツールを計測します。ウェブ検索は、クエリを個別に計測します。

オブザーバビリティ

CloudWatch は、すべての呼び出しが出力するトレース、ログ、メトリクスを請求します。

CloudWatch は、取り込み、ストレージ、クエリの使用状況を計測します。

ストレージとネットワーク

ストレージおよびネットワークサービスは、カスタムコンテナ、永続的なファイルシステム、またはデータ転送を使用する場合に課金されます。

Amazon ECR はイメージストレージを計測します。Amazon S3 および EFS メーターリソースの使用状況。ネットワークトラフィックには、標準のデータ転送レートが適用されます。

ランタイムコストの見積もり

ランタイム請求では、プロビジョニングされたインスタンス時間ではなく、1 秒あたりのアクティブな消費が使用されます。

CPU cost = consumed vCPU-seconds / 3,600 * vCPU-hour rate Memory cost = sum of peak GB consumed in each second / 3,600 * GB-hour rate

ウォールクロック呼び出しまたはセッション期間のみの CPU コストを推定しないでください。モデルとツールの I/O 待機では、他のプロセスが CPU を使用しない場合でも CPU 料金は発生しません。ただし、メモリ消費量は引き続き請求可能です。短くidleRuntimeSessionTimeoutすると、前回の呼び出し後にメモリの請求可能期間が短縮され、コールドスタートの頻度が高くなります。

使用量の測定と属性の使用

  • モデルトークンの使用に関する呼び出しストリームのmetadataイベントの読み取り。

  • AgentCore Observability トレース、CloudWatch Logs、X-Ray APIs を使用して、モデル呼び出し、ツール呼び出し、メモリオペレーション、およびそれらの期間を識別します。オブザーバビリティはアクティビティについて説明しますが、請求レポートではありません。

  • 請求された使用量には AWS Cost Explorer または AWS コストと使用状況レポートを使用します。ハーネスタグをコスト配分タグとしてアクティブ化して、サポートされている料金をフィルタリングします。

ハーネスタグは、ハーネス用に作成されたマネージドランタイム、ランタイムエンドポイント、マネージドメモリに伝達されます。Gateway、EFS、S3、bring-your-own Memory リソースなど、個別に作成されたリソースに個別にタグ付けします。

制限によるコストの制御

ランナウェイエージェントがリソースを焼き付けないようにハードキャップを設定します。

  • maxIterations - 呼び出しあたりの推論/アクションサイクル。デフォルトは 75 です。

  • timeoutSeconds - 1 回の呼び出しのウォールクロックタイムアウト。デフォルトは 3600 です。

  • maxTokens - 呼び出しあたりのトークン予算。デフォルトの N/A。

  • idleRuntimeSessionTimeout - アイドル状態のmicroVM がウォーム状態を維持する期間。デフォルトは 900 です。

  • maxLifetime - microVM セッションの最大有効期間。デフォルトは 28800 です。

すべての制限はオプションです。サービスのデフォルトを使用するには省略してください。ハーネスは AgentCore ランタイムによってサポートされるため、ハーネスの呼び出しもランタイムサービスクォータの対象となります。詳細については、AgentCore harness Service Quotas」とAgentCore Runtime Service Quotas」を参照してください。

例
AWS CLI/boto3
aws bedrock-agentcore-control update-harness \ --harness-id "MyHarness-UuFdkQoXSL" \ --max-iterations 50 \ --timeout-seconds 1800 \ --max-tokens 8192

または、、maxIterations、または を maxTokensで渡してtimeoutSeconds、1 回の呼び出しを上書きしますinvoke_harness。

AgentCore CLI

デフォルトを設定します。

agentcore add harness --name bounded-agent \ --max-iterations 50 --timeout 1800 --max-tokens 8192 \ --truncation-strategy sliding_window \ --idle-timeout 600 --max-lifetime 14400 agentcore deploy

--truncation-strategy フラグは sliding_windowまたは を受け入れますsummarization。--idle-timeout および --max-lifetimeフラグは、ライフサイクル制限を秒単位で設定します。

1 回の呼び出しで上書きする:

agentcore invoke --harness bounded-agent --max-iterations 20 --harness-timeout 600 \ "Quick lookup: what's the weather in Seattle?"

タグ

コスト配分とアクセスコントロールのためにハーネスにタグを適用します。

例
AWS CLI/boto3
aws bedrock-agentcore-control create-harness \ --harness-name "MyHarness" \ --execution-role-arn "arn:aws:iam::123456789012:role/MyHarnessRole" \ --tags '{"team": "platform", "environment": "staging"}'
AgentCore CLI

でタグを設定しますharness.json。

{ "tags": { "team": "platform", "environment": "staging" } }

を実行して適用agentcore deployします。

ハーネスタグは、ハーネス用に作成されたマネージドランタイム、ランタイムエンドポイント、マネージドメモリに伝達されます。個別に作成されたリソースは、独自のタグを保持します。