Melhores práticas para administração e governança do Amazon SageMaker HyperPod
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Este artigo delineia as melhores práticas para a administração e governança de clusters do Amazon SageMaker HyperPod quando compartilhados entre múltiplas equipes de aprendizado de máquina por meio do Amazon SageMaker Unified Studio. Ele enfatiza um modelo de controle em quatro camadas, composto por limites de organização, projeto, cluster e carga de trabalho, para garantir uma governança adequada. Os autores recomendam centralizar a administração da capacidade em uma conta dedicada, enquanto as equipes consumidoras utilizam acesso aprovado entre contas. As etapas administrativas principais incluem separar identidades de permissões de carga de trabalho, implementar políticas de rede rigorosas e estabelecer um contrato de conexão formal para cada vínculo entre cluster e projeto. Para evitar vazamentos de dados, o guia aconselha configurar restrições de visualização de tarefas, permitindo que os usuários vejam apenas suas próprias cargas de trabalho. Além disso, destaca-se a importância de distinguir entre controles de autorização e políticas de agendamento para gerenciar efetivamente as alocações de compartilhamento justo (fair-share). Por fim, o post enfatiza o uso de métricas de observabilidade como um ciclo de feedback para monitorar a utilização e ajustar as políticas, garantindo que as equipes de infraestrutura mantenham o controle operacional enquanto as equipes de ML desfrutam de acesso simplificado.
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