Datadog ha dado un paso significativo en el campo de la observabilidad aplicativa al anunciar una nueva integración con AWS Neuron, diseñada para mejorar la monitorización de las instancias AWS Trainium e Inferentia. Esta iniciativa busca proporcionar a los usuarios una visibilidad exhaustiva y en tiempo real del uso de recursos, el rendimiento de modelado, la latencia y el estado general de su infraestructura, optimizando así las operaciones de machine learning (ML) a gran escala.
Neuron, el software de desarrollo utilizado para ejecutar tareas de aprendizaje profundo en las instancias basadas en Trainium e Inferentia, está impulsado por chips de inteligencia artificial creados por AWS. Estos chips son esenciales para construir y desplegar modelos de IA generativa con un alto rendimiento y a un menor costo. En un panorama tecnológico donde los modelos avanzados exigen un número cada vez mayor de instancias de cálculo acelerado, la observabilidad emerge como una pieza crucial que permite a las organizaciones mejorar el rendimiento, identificar y resolver problemas, y optimizar el uso de recursos disponibles.
La plataforma de observabilidad y seguridad Datadog ha integrado su solución con Neuron, permitiendo la extracción de métricas recogidas por Neuron Monitor hacia su plataforma. Esto facilita a los usuarios el monitoreo continuo del rendimiento de sus instancias Trainium e Inferentia. Gracias a esta visibilidad instantánea, los equipos pueden optimizar el entrenamiento y la inferencia de los modelos, asegurando un uso eficiente de los recursos y evitando potenciales problemas que puedan afectar la calidad del servicio.
Mediante esta integración, Datadog recoge métricas y registros automáticamente, presentándolos en su plataforma a través de un tablero de control preconfigurado que agiliza el inicio del monitoreo. Además, los usuarios tienen la flexibilidad de personalizar estos paneles y crear nuevos según sus necesidades específicas.
El tablero de control proporcionado por Datadog ofrece un panorama detallado del desempeño de los chips de inteligencia artificial de AWS, mostrando métricas en tiempo real sobre el estado de la infraestructura. Con monitores preconfigurados capaces de alertar sobre temas críticos como latencia, utilización de recursos y fallos en la ejecución, las organizaciones pueden responder de manera rápida para asegurar una experiencia de usuario de alta calidad.
La integración también permite el seguimiento de métricas esenciales para la optimización y resolución de problemas, como la utilización de NeuronCore, el estado de las tareas de entrenamiento, el uso de memoria y la utilización de vCPU. Estos datos son fundamentales para asegurar el buen desempeño de los modelos y el uso óptimo de los recursos.
En conclusión, la colaboración entre Datadog y AWS a través de la integración con Neuron representa un avance crucial para las organizaciones que buscan maximizar la eficiencia en sus operaciones de machine learning. Al unificar estas métricas en una sola vista, Datadog ofrece una herramienta potente para sostener de manera efectiva y eficiente las cargas de trabajo en Neuron, permitiendo a los equipos detectar problemas en tiempo real y optimizar la infraestructura conforme a las necesidades del negocio.
