Veröffentlicht am: Nov 17, 2020

Amazon SageMaker Studio ist die erste integrierte Entwicklungsumgebung (Integrated Development Environment, IDE) für Machine Learning (ML). Es bietet eine einzige, webbasierte visuelle Schnittstelle, auf der Sie alle ML-Entwicklungsschritte durchführen können, die für Build, Schulung, Abstimmung, Debugging, Bereitstellung und Überwachung von Modellen erforderlich sind. Ab heute können Sie Ihre Amazon SageMaker Studio-Speichervolumes mit Kunden-Master-Keys (CMKs) verschlüsseln, die von Ihnen im AWS Key Management Service (KMS) verwaltet werden.  

Mit einem einzigen Mausklick können Daten-Wissenschaftler und Entwickler SageMaker Studio Notebooks zur Untersuchung von Datensätzen und zum Build von Modellen schnell in Betrieb nehmen. SageMaker Studio wird mit einem angehängten Amazon Elastic File System(EFS)-Volume geliefert, mit dem Sie Ihre Notebook-Dokumente, Scripts, Repositorys und andere Datendateien auf einem sehr robustem und skalierbaren Speicher speichern können. Darüber hinaus wird jede Instanz von SageMaker Studio Notebook mit einem angeschlossenen Amazon EBS-Volume für die Dauer der Ausführung der Instanz geliefert. Ab heute können Sie Ihre AWS KMS CMKs angeben, um die beiden Speichervolumes zu verschlüsseln. Dies fügt eine zusätzliche Sicherheitsebene zum Schutz Ihrer gespeicherten Daten hinzu.

AWS Key Management Service bietet Ihnen eine zentrale Kontrolle über die zum Schutz Ihrer Daten verwendeten Verschlüsselungsschlüssel. Sie können sie erstellen, importieren, rotieren, deaktivieren, löschen, Nutzungsrichtlinien dafür definieren und die Nutzung der für die Verschlüsselung Ihrer Daten verwendeten Verschlüsselungsschlüssel überwachen. Wenn Sie keinen eigenen KMS-Schlüssel angeben, verschlüsselt SageMaker Studio die Speichervolumes mit einem von AWS verwalteten CMK

Die Funktion ist jetzt in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen Amazon SageMaker Studio verfügbar ist. Sie können diese Funktion mit AWS CLI, AWS SDK und der AWS-Managementkonsole für SageMaker aktivieren. Weitere Informationen erhalten Sie in der Amazon SageMaker-Dokumentation