SageMakerノートブックインスタンスとStudioノートブックの比較

AWS SageMaker

SageMakerでJupyterノートブックを利用したのですが、ノートブック環境が2種類あります。

1つはSageMaker Studioノートブック、もう1つはSageMakerノートブックインスタンスです。

どっちを使うのがいいんだろう。何か違いはあるのかな?

そうだね。違いを見てみよう!

目次

SageMaker Studioノートブック

背景ブラックがデフォルトです。

サイドメニューには機械学習に便利なSageMakerの機能が集約されており、まさに統合開発環境ですね。

SageMakerノートブックインスタンス

こちらは従来のJupyterLab同様、デフォルト背景は白色でした。

こちらはStudioほどSageMaker機能が集約されている感じはなかったです。

両者の主な違い

ここでは以下3点について見ていきます。

  1. アーキテクチャ
  2. 機能
  3. ノートブックサーバーの課金

1.アーキテクチャ

Studioのアーキテクチャです。
Studio UIを利用するため、NotebookサーバーのEC2インスタンスにHTTPSとWebSocketを使って接続します。
このEC2インスタンスはAWS管理のようです。

次にノートブックインスタンスです。
ノートブックインスタンスにはStudio同様の接続のように見えますが、EC2インスタンスはユーザ管理のため起動停止は自分で行う必要があります。

2.機能

前述のとおり、Studioには機械学習モデルの開発に必要なSageMaker機能が集約されているので、モデル開発はStudio内でほとんど完結するのではないでしょうか。

3.ノートブックサーバーの課金

Studioのノートブックを閲覧するだけだとコンピュートリソースを利用しないため課金は発生しませんでした
データを保存しているEFSに課金はあるのですが、大きなデータをここで保管しつづけなければEFSにそこまで料金はかかりません。
一方、ノートブックインスタンスは起動するだけで課金がスタートします。

まとめ

Studioノートブックとノートブックインスタンスの違いを見てきました。
ノートブックインスタンスでは出来ない要件を満たすためにStudioが登場し、Studioノートブックの利用がおすすめだとAWS公式ドキュメントに書かれていました。
Studioの機能を有効に使えるかはわかりませんが、今後はStudioノートブックを使っていこうと思います。

参考記事

https://aws.amazon.com/jp/blogs/machine-learning/dive-deep-into-amazon-sagemaker-studio-notebook-architecture/
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/notebooks-comparison.html
https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/faqs/?nc=sn&loc=4#Build_models
https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/pricing/
https://qiita.com/ishidahra/items/41132cb9ff1f2b838236

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この記事を書いた人

個人ブログ「Tech Up Labo」を運営する、おーすけ と申します。

IT業界に携わるエンジニアとして、クラウドサービスを用いたデータ分析関連、Webサービス関連の開発において、私自身が学んだことや実際に経験したこと、あるいはその他の情報に基づき情報発信しております。

これらの情報が私自身の備忘録となる一方で、時には他の方が抱える問題に対する解決の一助になることを願っております。

■保有資格
AWS Certified Solutions Architect Associate
JDLA Deep Learning For GENERAL 2020#2
JDLA Deep Learning For ENGINEER 2022#2
PMP、Python3 エンジニア認定基礎、他

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