Linee guida per l'amministrazione e la governance di Amazon SageMaker HyperPod
aws ·
Questo articolo delinea le migliori pratiche per l'amministrazione e la governance dei cluster Amazon SageMaker HyperPod quando sono condivisi tra più team di machine learning tramite Amazon SageMaker Unified Studio. Sottolinea un modello di controllo a quattro livelli, costituito da confini organizzativi, di progetto, di cluster e di carico di lavoro, per garantire una corretta governance. Gli autori raccomandano di centralizzare l'amministrazione della capacità in un account dedicato, utilizzando al contempo accessi cross-account approvati per i team consumer. I passaggi amministrativi chiave includono la separazione delle identità dalle autorizzazioni relative ai carichi di lavoro, l'implementazione di politiche di rete rigorose e la definizione di un contratto di connessione formale per ogni collegamento cluster-progetto. Per prevenire la fuoriuscita di dati, la guida consiglia di configurare restrizioni sulla visualizzazione delle attività in modo che gli utenti possano vedere solo i propri carichi di lavoro. Inoltre, si evidenzia l'importanza di distinguere tra controlli di autorizzazione e politiche di scheduling per gestire efficacemente le allocazioni fair-share. Infine, il post sottolinea l'utilizzo delle metriche di osservabilità come ciclo di feedback per monitorare l'utilizzo e adeguare le politiche, assicurando che i team infrastrutturali mantengano il controllo operativo mentre i team ML godono di un accesso semplificato.
aws