Amazon SageMaker con MLFlow ora supporta AWS PrivateLink per il routing sicuro del traffico
Amazon SageMaker con MLFlow ora supporta AWS PrivateLink, consentendo di trasferire dati critici dal tuo cloud privato virtuale (VPC) ai server di monitoraggio MLFlow in modo privato, sicuro e scalabile. Questa funzionalità migliora la protezione delle informazioni sensibili garantendo che i dati inviati ai server di monitoraggio MLFlow vengano trasferiti all'interno della rete AWS, evitando l'esposizione alla rete internet pubblica.
MLFlow è un popolare strumento open source che aiuta i data scientist a organizzare, monitorare e analizzare gli esperimenti di machine learning (ML) e IA generativa (GenAI). Per accelerare la sperimentazione con ML e GenAI, puoi configurare e gestire in pochi clic i server di monitoraggio MLFlow in Amazon SageMaker Studio. Quando utilizzi un AWS PrivateLink la comunicazione tra il tuo VPC e i server di monitoraggio MLFlow avviene interamente all'interno della rete AWS, garantendo una maggiore sicurezza e proteggendo i dati privati. Per utilizzare Amazon SageMaker con MLFlow tramite il tuo VPC, configura un nuovo endpoint VPC e collegalo al servizio di esperimenti. Puoi creare un AWS PrivateLink per collegarti al server di monitoraggio MLflow utilizzando la console di gestione AWS o l'interfaccia della linea di comando AWS (AWS CLI).
Questa funzionalità è disponibile in tutte le regioni AWS in cui attualmente viene offerto Amazon SageMaker, escluse le regioni GovCloud (Stati Uniti) e le regioni della Cina. Per maggiori informazioni, consulta l'articolo dedicato alla connessione a un server di monitoraggio MLFlow tramite un endpoint VPC di interfaccia.