Лучшие практики администрирования и управления Amazon SageMaker HyperPod
aws ·
В данной статье изложены лучшие практики администрирования и управления кластерами Amazon SageMaker HyperPod, которые используются совместно несколькими командами машинного обучения через Amazon SageMaker Unified Studio. Особое внимание уделяется четырехуровневой модели контроля, включающей границы организации, проекта, кластера и рабочей нагрузки, для обеспечения надлежащего управления. Авторы рекомендуют централизовать управление ресурсами в выделенном аккаунте, предоставляя командам-потребителям доступ через утвержденные межаккаунтные подключения. Ключевые административные шаги включают разделение прав на идентичность и права на выполнение рабочих нагрузок, внедрение строгих сетевых политик и установление формального контракта на подключение для каждой связи между кластером и проектом. Для предотвращения утечки данных руководство советует настроить ограничения просмотра задач так, чтобы пользователи видели только свои рабочие нагрузки. Кроме того, подчеркивается важность разграничения контролей авторизации и политик планирования для эффективного управления долями ресурсов (fair-share). В заключение отмечается необходимость использования метрик наблюдаемости в качестве обратной связи для мониторинга утилизации и корректировки политик, что позволяет инфраструктурным командам сохранять операционный контроль, а командам машинного обучения — получать упрощенный доступ.
aws