Publicado en: Nov 7, 2022
Amazon SageMaker Canvas anuncia la compatibilidad con el cifrado en reposo para conjuntos de datos y modelos de machine learning (ML) para casos de uso de pronóstico de series temporales, tanto en compilaciones rápidas como estándar. SageMaker Canvas es una interfaz visual interactiva que permite a los analistas empresariales generar predicciones de machine learning precisas por su cuenta, sin necesidad de contar con experiencia en esta tecnología o escribir líneas de código.
Anteriormente, SageMaker Canvas admitía el cifrado en reposo mediante claves administradas por el cliente (CMK) con AWS Key Management Service (KMS) para problemas de clasificación binaria con predicciones de 2 categorías, problemas de clasificación de varias clases con predicciones de más de 3 categorías y problemas de regresión con predicciones numéricas. Con este anuncio, la compatibilidad con el cifrado en reposo mediante CMK con AWS KMS también está disponible para la previsión de series temporales, lo que cubre todos los tipos de problemas actualmente admitidos por SageMaker Canvas.
Puede habilitar el cifrado en reposo para SageMaker Canvas utilizando sus propias claves para cifrar los sistemas de archivos en las instancias utilizadas para entrenar modelos y generar información, y los datos del modelo en su bucket de Amazon S3. Puede continuar importando, rotando, deshabilitando, eliminando, definiendo políticas de uso y auditando el uso de sus claves, lo que le brinda control total y flexibilidad para sus políticas de cifrado.
El cifrado con claves administradas por el cliente es compatible con conjuntos de datos importados, artefactos de modelos de ML y predicciones por lotes, y está disponible en todas las regiones de AWS donde se admite Canvas. Para obtener más información y dar los primeros pasos, consulte la página del producto Amazon SageMaker Canvas y la página de preguntas frecuentes.