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AWS CloudTrail을 사용하여 Amazon SageMaker AI API 직접 호출 로깅

Amazon SageMaker AI는 사용자, 역할 또는 AWS 서비스가 수행한 작업에 대한 레코드를 제공하는 서비스인 AWS CloudTrail과 통합됩니다. CloudTrail은 Amazon SageMaker AI에 대한 모든 API 직접 호출을 이벤트로 캡처합니다. 캡처되는 직접 호출에는 Amazon SageMaker AI 콘솔로부터의 직접 호출과 Amazon SageMaker AI API 작업에 대한 코드 직접 호출이 포함됩니다. CloudTrail에서 수집한 정보를 사용하여 Amazon SageMaker AI에 전송된 요청, 요청이 이루어진 IP 주소, 요청이 이루어진 시간, 추가 세부 사항을 확인할 수 있습니다.

모든 이벤트 또는 로그 항목에는 요청을 생성했던 사용자에 관한 정보가 포함됩니다. 자격 증명을 이용하면 다음을 쉽게 판단할 수 있습니다.

CloudTrail은 계정을 생성할 AWS 계정때에서 활성화되며 CloudTrail 이벤트 기록에 자동으로 액세스할 수 있습니다. CloudTrail 이벤트 기록은 지난 90일 간 AWS 리전의 관리 이벤트에 대해 보기, 검색 및 다운로드가 가능하고, 수정이 불가능한 레코드를 제공합니다. 자세한 설명은 AWS CloudTrail 사용 설명서의 CloudTrail 이벤트 기록 작업을 참조하세요. 이벤트 기록 보기는 CloudTrail 요금이 부과되지 않습니다.

AWS 계정지난 90일 동안 이벤트를 지속적으로 기록하려면 추적 또는 CloudTrail Lake 이벤트 데이터 스토어를 생성합니다.

보안을 위해 CloudTrail 로그를 모니터링하여 비정상적인 사용자 활동을 식별할 수 있습니다. 에 대한 로그 모니터링에 대한 자세한 내용은 로깅 및 모니터링 섹션을 참조하세요.

CloudTrail의 Amazon SageMaker AI 데이터 이벤트

데이터 이벤트는 리소스 기반 또는 리소스에서 수행된 리소스 작업에 대한 정보를 제공합니다(예: Amazon S3 객체 읽기 또는 쓰기). 이를 데이터 플레인 작업이라고도 합니다. 데이터 이벤트는 흔히 대량 활동입니다. 기본적으로 CloudTrail은 데이터 이벤트를 로깅하지 않습니다. CloudTrail 이벤트 기록은 데이터 이벤트를 기록하지 않습니다.

데이터 이벤트에는 추가 요금이 적용됩니다. CloudTrail 요금에 관한 자세한 내용은 AWS CloudTrail 요금을 참조하세요.

CloudTrail 콘솔, AWS CLI 또는 CloudTrail API 작업을 사용하여 Amazon SageMaker AI 리소스 유형에 대한 데이터 이벤트를 로그할 수 있습니다. 데이터 이벤트를 로깅하는 방법에 관한 자세한 내용은 AWS CloudTrail 사용 설명서의 AWS Management 콘솔을 사용한 데이터 이벤트 로깅 및 AWS Command Line Interface를 사용한 이벤트 데이터 로깅을 참조하세요.

다음 표에는 데이터 이벤트를 로그할 수 있는 Amazon SageMaker AI 리소스 유형이 나열되어 있습니다. 리소스 유형(콘솔) 열에는 CloudTrail 콘솔의 리소스 유형 목록에서 선택할 값이 표시됩니다. resources.type 값 열에는 AWS CLI또는 CloudTrail APIs를 사용하여 고급 이벤트 선택기를 구성할 때 지정하는 resources.type 값이 표시됩니다. CloudTrail에 로깅되는 데이터 API 열에는 리소스 유형에 대해 CloudTrail에 로깅된 API 직접 호출이 표시됩니다.

eventName, readOnly 및 resources.ARN 필드를 필터링하여 중요한 이벤트만 로깅하도록 고급 이벤트 선택기를 구성할 수 있습니다. 이러한 필드에 관한 자세한 내용은 AWS CloudTrail API 참조의 AdvancedFieldSelector 섹션을 참조하세요.

다음 예시에서는 Amazon SageMaker 엔드포인트에 대한 데이터 이벤트를 로그하는 방법을 보여줍니다. 이 예시에서는 put-event-selectors AWS CLI 명령을 사용하여 엔드포인트에서 데이터 이벤트를 캡처하는 고급 이벤트 선택기를 추가합니다. 기존 CloudTrail 추적 기능이 포함되어 있어야 합니다. 명령을 실행하기 전에 고급 이벤트 선택기 JSON 객체를 다음과 같은 파일에 저장할 수도 있습니다.

[
  {
    "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"]
      }
    ]
  }
]

그런 다음, 다음 명령을 실행하여 엔드포인트에서 데이터 이벤트 로깅을 시작할 수 있습니다.

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

CloudTrail의 Amazon SageMaker AI 관리 이벤트

관리 이벤트는의 리소스에서 수행되는 관리 작업에 대한 정보를 제공합니다AWS 계정. 이를 컨트롤 플레인 작업이라고도 합니다. 기본적으로 CloudTrail은 관리 이벤트를 로깅합니다.

Amazon SageMaker AI는 모든 Amazon SageMaker AI 컨트롤 플레인 작업을 관리 이벤트로 로깅합니다. Amazon SageMaker AI에서 CloudTrail에 로깅하는 Amazon SageMaker AI 컨트롤 플레인 작업 목록은 Amazon SageMaker AI API 참조를 참조하세요.

자동 모델 튜닝에서 수행된 작업

SageMaker AI는 자동 모델 튜닝 작업을 위해 API가 아닌 서비스 이벤트를 CloudTrail 로그 파일에 로깅합니다. 이러한 이벤트는 튜닝 작업과 관련이 있지만 퍼블릭 AWSAPI에 대한 고객 요청의 직접적인 결과는 아닙니다. 예를 들어 CreateHyperParameterTuningJob을 직접적으로 호출하여 하이퍼파라미터 튜닝 작업을 만들면 SageMaker AI는 하이퍼파라미터의 다양한 조합을 평가하여 최적의 결과를 찾기 위한 훈련 작업을 만듭니다. 마찬가지로 StopHyperParameterTuningJob을 호출하여 하이퍼파라미터 튜닝 작업을 중지하면 SageMaker AI가 실행 중인 연결된 훈련 작업을 중지할 수 있습니다. 튜닝 작업에 대한 비 API 이벤트는 AWS계정의 거버넌스, 규정 준수, 운영 및 위험 감사를 개선하는 데 도움이 되도록 CloudTrail에 기록됩니다.

비 API 서비스에서 생성되는 로그 항목은 AwsApiCall 대신 AwsServiceEvent의 eventType입니다.

Amazon SageMaker AI 이벤트 예시

이벤트는 모든 소스로부터의 단일 요청을 나타내며 요청된 API 작업, 작업 날짜와 시간, 요청 파라미터 등에 관한 정보가 들어 있습니다. CloudTrail 로그 파일은 퍼블릭 API 직접 호출의 주문 스택 추적이 아니므로 이벤트가 특정 순서로 표시되지 않습니다.

다음 예제는 CreateEndpoint 작업을 시연하는 CloudTrail 이벤트를 보여줍니다.

{
    "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"
}

다음 예제는 CreateModel 작업을 시연하는 CloudTrail 이벤트를 보여줍니다.

{
    "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"
}

CloudTrail 레코드 콘텐츠에 관한 자세한 내용은 AWS CloudTrail 사용 설명서의 CloudTrail 레코드 콘텐츠를 참조하세요.