AWS 官方教程:用五步搭建 Bedrock 调用可观测数据湖
AWS ML Blog · rss · 2026-11-11
AWS ML Blog 发布了一篇实操教程,解决 Bedrock 大规模调用「只见账单、不见明细」的可观测性难题。
架构与数据:利用 Bedrock 原生 invocation logging,把各账号的调用日志经 CloudWatch 订阅过滤器汇入中心账号,由 Lambda 解包批处理、去噪并展平 IAM 身份字段,再经 Data Firehose 转 Parquet 落到 S3,最后用 Glue 表 + Athena 直接 SQL 查询。每次调用可查:完整 prompt 与响应、输入输出 token 数、所用模型、stop reason、账号时间戳和 IAM 角色。
部署五步:先用 CloudFormation 部署中心账号数据湖栈,记录 destination ARN;再在每个源账号部署日志栈;然后手动开启 Bedrock 账号级 invocation logging(此设置不属于 CloudFormation);发测试请求验证 Parquet 数据落盘;最后可建 QuickSight 看板,并关联 CUR 成本报表算出每次调用的真实花费。
全部 CloudFormation 模板、Lambda 代码和 SQL 查询开源在 GitHub 的 AWS Sample 仓库,可直接复用。
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