Bonnes pratiques pour l'administration et la gouvernance d'Amazon SageMaker HyperPod
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Cet article présente les bonnes pratiques pour l'administration et la gouvernance des clusters Amazon SageMaker HyperPod partagés entre plusieurs équipes de machine learning via Amazon SageMaker Unified Studio. Il met l'accent sur un modèle de contrôle à quatre niveaux, composé des périmètres organisationnel, projet, cluster et charge de travail, afin d'assurer une gouvernance appropriée. Les auteurs recommandent de centraliser l'administration des capacités dans un compte dédié tout en utilisant des accès inter-comptes approuvés pour les équipes consommatrices. Les étapes administratives clés incluent la séparation des identités et des permissions de charge de travail, la mise en œuvre de politiques réseau strictes et l'établissement d'un contrat de connexion formel pour chaque lien cluster-projet. Pour éviter les fuites de données, le guide conseille de configurer des restrictions de vue des tâches afin que les utilisateurs ne puissent voir que leurs propres charges de travail. De plus, il souligne l'importance de distinguer les contrôles d'autorisation des politiques d'ordonnancement pour gérer efficacement les allocations au partage équitable. Enfin, l'article insiste sur l'utilisation des métriques d'observabilité comme boucle de rétroaction pour surveiller l'utilisation et ajuster les politiques, garantissant ainsi que les équipes infrastructure conservent le contrôle opérationnel tandis que les équipes ML bénéficient d'un accès simplifié.
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