Datadog ha anunciado una innovadora integración con AWS Neuron, orientada a mejorar el monitoreo de las instancias AWS Trainium e Inferentia. Esta colaboración brindará a los usuarios una observabilidad completa del uso de recursos, el rendimiento de los modelos y la salud de su infraestructura en tiempo real. Con estas capacidades, se busca optimizar las cargas de trabajo de machine learning (ML) para lograr un alto rendimiento a gran escala.
Neuron es el software que permite ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje profundo en las instancias basadas en Trainium e Inferentia de AWS. Estos chips de inteligencia artificial facilitan la creación y el despliegue de modelos generativos eficaces y menos costosos. En un entorno donde los grandes modelos requieren numerosas instancias de cálculo acelerado, la observabilidad se convierte en un elemento crucial para mejorar el rendimiento, diagnosticar y solucionar problemas, y optimizar los recursos.
La plataforma de observabilidad y seguridad Datadog ha lanzado su integración con Neuron, la cual toma las métricas recopiladas por Neuron Monitor y las envía a la plataforma de Datadog. Esto permite a los usuarios supervisar el rendimiento de sus instancias basadas en Trainium e Inferentia. La visibilidad en tiempo real que proporciona Datadog sobre el rendimiento del modelo y el uso del hardware ayuda a lograr un entrenamiento y una inferencia más eficientes, previniendo ralentizaciones en los servicios.
La nueva integración automáticamente recopila métricas y registros de las instancias de Trainium e Inferentia para la plataforma de Datadog, lo que facilita el acceso a un panel de control preconfigurado para el monitoreo rápido. Los usuarios pueden modificar estos paneles y configurar nuevos de acuerdo a sus necesidades. El panel de control ofrece una vista detallada del rendimiento de los chips de inteligencia artificial de AWS, proporcionando métricas al instante sobre la salud de la infraestructura.
Con monitores preconfigurados que alertan sobre problemas críticos como latencia y errores, las organizaciones pueden reaccionar rápidamente para mantener una alta calidad en la experiencia del usuario. Esta integración también permite seguir parámetros clave de rendimiento, proporcionando información esencial para la resolución de problemas y la optimización de sistemas. Monitorear la utilización de NeuronCore, el estado de tareas de entrenamiento y el uso de memoria son algunos de los parámetros que Datadog ofrece para asegurar un funcionamiento adecuado de los modelos y un uso eficiente de los recursos.
En resumen, la colaboración entre Datadog y AWS, mediante la integración con Neuron, representa un avance significativo para las organizaciones que desean optimizar sus operaciones de aprendizaje automático. Al consolidar las métricas en una vista única, Datadog ofrece una herramienta poderosa para mantener las cargas de trabajo de Neuron eficientes y de alto rendimiento, ayudando a los equipos a identificar problemas en tiempo real y optimizar la infraestructura.
