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# CloudFormation カスタムリソースを使用してリアルタイムエンドポイントのモニタリングスケジュールを作成する
<a name="model-monitor-cloudformation-monitoring-schedules"></a>

リアルタイムエンドポイントを使用している場合は、 CloudFormation カスタムリソースを使用してモニタリングスケジュールを作成できます。カスタムリソースは Python に含まれています。デプロイするには、「[Python の Lambda デプロイ](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/lambda-python-how-to-create-deployment-package.html)」を参照してください。

## カスタムリソース
<a name="model-monitor-cloudformation-custom-resource"></a>

まず、 CloudFormation テンプレートにカスタムリソースを追加します。これは、次のステップで作成する AWS Lambda 関数を指定します。

このリソースを使用すると、モニタリングスケジュールのパラメータをカスタマイズできます。次のサンプル CloudFormation リソースでリソースと Lambda 関数を変更することで、パラメータを追加または削除できます。

```
{
    "AWSTemplateFormatVersion": "2010-09-09",
    "Resources": {
        "MonitoringSchedule": {
            "Type": "Custom::MonitoringSchedule",
            "Version": "1.0",
            "Properties": {
                "ServiceToken": "arn:aws:lambda:us-west-2:111111111111:function:lambda-name",
                "ScheduleName": "YourScheduleName",
                "EndpointName": "YourEndpointName",
                "BaselineConstraintsUri": "s3://your-baseline-constraints/constraints.json",
                "BaselineStatisticsUri": "s3://your-baseline-stats/statistics.json",
                "PostAnalyticsProcessorSourceUri": "s3://your-post-processor/postprocessor.py",
                "RecordPreprocessorSourceUri": "s3://your-preprocessor/preprocessor.py",
                "InputLocalPath": "/opt/ml/processing/endpointdata",
                "OutputLocalPath": "/opt/ml/processing/localpath",
                "OutputS3URI": "s3://your-output-uri",
                "ImageURI": "111111111111.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/your-image",
                "ScheduleExpression": "cron(0 * ? * * *)",
                "PassRoleArn": "arn:aws:iam::111111111111:role/AmazonSageMaker-ExecutionRole"
            }
        }
    }
}
```

## Lambda カスタムリソースコード
<a name="model-monitor-cloudformation-lambda-custom-resource-code"></a>

この CloudFormation カスタムリソースは、 を使用して pip でインストールできる[カスタムリソースヘルパー](https://github.com/aws-cloudformation/custom-resource-helper) AWS ライブラリを使用します`pip install crhelper`。

この Lambda 関数は、スタックの作成と削除 CloudFormation 中に によって呼び出されます。この Lambda 関数は、モニタリングスケジュールの作成と削除、および前のセクションで説明したカスタムリソースに定義されているパラメータの使用を行います。

```
import boto3
import botocore
import logging

from crhelper import CfnResource
from botocore.exceptions import ClientError


logger = logging.getLogger(__name__)
sm = boto3.client('sagemaker')

# cfnhelper makes it easier to implement a CloudFormation custom resource
helper = CfnResource()

# CFN Handlers

def handler(event, context):
    helper(event, context)


@helper.create
def create_handler(event, context):
    """
    Called when CloudFormation custom resource sends the create event
    """
    create_monitoring_schedule(event)


@helper.delete
def delete_handler(event, context):
    """
    Called when CloudFormation custom resource sends the delete event
    """
    schedule_name = get_schedule_name(event)
    delete_monitoring_schedule(schedule_name)


@helper.poll_create
def poll_create(event, context):
    """
    Return true if the resource has been created and false otherwise so
    CloudFormation polls again.
    """
    schedule_name = get_schedule_name(event)
    logger.info('Polling for creation of schedule: %s', schedule_name)
    return is_schedule_ready(schedule_name)

@helper.update
def noop():
    """
    Not currently implemented but crhelper will throw an error if it isn't added
    """
    pass

# Helper Functions

def get_schedule_name(event):
    return event['ResourceProperties']['ScheduleName']

def create_monitoring_schedule(event):
    schedule_name = get_schedule_name(event)
    monitoring_schedule_config = create_monitoring_schedule_config(event)

    logger.info('Creating monitoring schedule with name: %s', schedule_name)

    sm.create_monitoring_schedule(
        MonitoringScheduleName=schedule_name,
        MonitoringScheduleConfig=monitoring_schedule_config)

def is_schedule_ready(schedule_name):
    is_ready = False

    schedule = sm.describe_monitoring_schedule(MonitoringScheduleName=schedule_name)
    status = schedule['MonitoringScheduleStatus']

    if status == 'Scheduled':
        logger.info('Monitoring schedule (%s) is ready', schedule_name)
        is_ready = True
    elif status == 'Pending':
        logger.info('Monitoring schedule (%s) still creating, waiting and polling again...', schedule_name)
    else:
        raise Exception('Monitoring schedule ({}) has unexpected status: {}'.format(schedule_name, status))

    return is_ready

def create_monitoring_schedule_config(event):
    props = event['ResourceProperties']

    return {
        "ScheduleConfig": {
            "ScheduleExpression": props["ScheduleExpression"],
        },
        "MonitoringJobDefinition": {
            "BaselineConfig": {
                "ConstraintsResource": {
                    "S3Uri": props['BaselineConstraintsUri'],
                },
                "StatisticsResource": {
                    "S3Uri": props['BaselineStatisticsUri'],
                }
            },
            "MonitoringInputs": [
                {
                    "EndpointInput": {
                        "EndpointName": props["EndpointName"],
                        "LocalPath": props["InputLocalPath"],
                    }
                }
            ],
            "MonitoringOutputConfig": {
                "MonitoringOutputs": [
                    {
                        "S3Output": {
                            "S3Uri": props["OutputS3URI"],
                            "LocalPath": props["OutputLocalPath"],
                        }
                    }
                ],
            },
            "MonitoringResources": {
                "ClusterConfig": {
                    "InstanceCount": 1,
                    "InstanceType": "ml.t3.medium",
                    "VolumeSizeInGB": 50,
                }
            },
            "MonitoringAppSpecification": {
                "ImageUri": props["ImageURI"],
                "RecordPreprocessorSourceUri": props['PostAnalyticsProcessorSourceUri'],
                "PostAnalyticsProcessorSourceUri": props['PostAnalyticsProcessorSourceUri'],
            },
            "StoppingCondition": {
                "MaxRuntimeInSeconds": 300
            },
            "RoleArn": props["PassRoleArn"],
        }
    }


def delete_monitoring_schedule(schedule_name):
    logger.info('Deleting schedule: %s', schedule_name)
    try:
        sm.delete_monitoring_schedule(MonitoringScheduleName=schedule_name)
    except ClientError as e:
        if e.response['Error']['Code'] == 'ResourceNotFound':
            logger.info('Resource not found, nothing to delete')
        else:
            logger.error('Unexpected error while trying to delete monitoring schedule')
            raise e
```