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AWS 上的加密和密钥管理指南
概览
本指南帮助有本地限制或已有Kubernetes投资的客户使用亚马逊弹性Kubernetes服务（亚马逊EKS）和Kubeflow或亚马逊SageMaker来实施混合分布式机器学习（ML）训练架构。Kubernetes 是一个广泛采用的系统，用于自动化基础设施部署、资源扩展和容器化应用程序管理。开源社区在Kubernetes之上开发了一个名为Kubeflow的层，该层旨在使在Kubernetes上部署端到端机器学习工作流程变得简单、可移植且可扩展。由于能够在此架构中运行时在两种方法之间进行选择，因此客户可以最大限度地控制其机器学习部署。他们可以继续在深度学习训练脚本中使用开源库，但仍能使其兼容在 Kubernetes 和 SageMaker 上运行。
工作原理
这些技术细节包含一张架构图，用于说明如何有效使用本解决方案。该架构图展示了关键组件及其相互作用，并逐步概述了架构的结构和功能。
其他注意事项
免责声明
示例代码；软件库；命令行工具；概念验证；模板；或其他相关技术（包括由我方人员提供的任何前述项）作为 AWS 内容按照《AWS 客户协议》或您与 AWS 之间的相关书面协议（以适用者为准）向您提供。您不应将这些 AWS 内容用在您的生产账户中，或用于生产或其他关键数据。您负责根据特定质量控制规程和标准测试、保护和优化 AWS 内容，例如示例代码，以使其适合生产级应用。部署 AWS 内容可能会因创建或使用 AWS 可收费资源（例如，运行 Amazon EC2 实例或使用 Amazon S3 存储）而产生 AWS 费用。
本指南中提及第三方服务或组织并不意味着 Amazon 或 AWS 与第三方之间存在认可、赞助或从属关系。AWS 的指南是一个技术起点，您可以在部署架构时自定义与第三方服务的集成。
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