Amazon SageMaker mit MLFlow unterstützt jetzt AWS PrivateLink für sicheres Traffic-Routing
Amazon SageMaker mit MLFlow unterstützt jetzt AWS PrivateLink, mit dem Sie wichtige Daten von Ihrer Virtual Private Cloud (VPC) auf private, sichere und skalierbare Weise auf MLFlow Tracking Server übertragen können. Diese Funktion verbessert den Schutz vertraulicher Informationen, indem sichergestellt wird, dass Daten, die an die MLflow Tracking Server gesendet werden, innerhalb des AWS-Netzwerks übertragen werden, wodurch ein Zugriff auf das öffentliche Internet vermieden wird.
MLflow ist ein beliebtes Open-Source-Tool, das Datenwissenschaftlern hilft, Experimente mit Machine Learning (ML) und generativer KI (GenAI) zu organisieren, zu verfolgen und zu analysieren. Um das Experimentieren mit ML und GenAI zu beschleunigen, können Sie MLFlow Tracking Server mit ein paar Klicks in Amazon SageMaker Studio einrichten und verwalten. Wenn Sie einen AWS PrivateLink verwenden, erfolgt die Kommunikation zwischen Ihrer VPC und den MLFlow Tracking Servern vollständig innerhalb des AWS-Netzwerks, was für mehr Sicherheit sorgt und private Daten schützt. Um Amazon SageMaker mit MLFlow über Ihre VPC zu verwenden, richten Sie einen neuen VPC-Endpunkt ein und verbinden Sie ihn mit dem Experimente-Service. Sie können einen AWS PrivateLink erstellen, um sich über die AWS-Managementkonsole oder die AWS Command Line Interface (AWS CLI) mit MLflow Tracking Servern zu verbinden.
Diese Funktion ist in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen Amazon SageMaker derzeit verfügbar ist, mit Ausnahme der Regionen China und GovCloud (USA). Weitere Informationen finden Sie unter Herstellen einer Verbindung zu einem MLflow Tracking Server über einen Interface-VPC-Endpunkt.