MLflow가 포함된 Amazon SageMaker, 이제 안전한 트래픽 라우팅을 위해 AWS PrivateLink 지원

게시된 날짜: 2024년 9월 25일

이제 MLflow가 포함된 Amazon SageMaker가 AWS PrivateLink를 지원하므로, 가상 프라이빗 클라우드(VPC)에서 MLflow Tracking Server로 중요한 데이터를 안전하고 확장 가능한 방식으로 비공개로 전송할 수 있습니다. 이 기능은 MLflow Tracking Server로 전송된 데이터를 AWS 네트워크 내에서 전송하여 퍼블릭 인터넷에 노출되지 않도록 함으로써 민감한 정보의 보호를 강화합니다.

MLflow는 데이터 과학자가 기계 학습(ML) 및 생성형 AI(GenAI) 실험을 구성, 추적 및 분석하는 데 도움이 되는 널리 사용되는 오픈 소스 도구입니다. ML 및 GenAI 실험을 가속화하려면 Amazon SageMaker Studio에서 몇 번의 클릭만으로 MLflow Tracking Server를 설정하고 관리할 수 있습니다. AWS PrivateLink를 사용하면 VPC와 MLflow Tracking Server 간의 통신이 전적으로 AWS 네트워크 내에서 이루어지므로 보안이 강화되고 프라이빗 데이터가 보호됩니다. VPC를 통해 MLflow가 포함된 Amazon SageMaker를 사용하려면 새 VPC 엔드포인트를 설정하고 이를 실험 서비스에 연결하면 됩니다. AWS Management Console 또는 AWS Command Line Interface(AWS CLI)를 사용하여 MLflow Tracking Server에 연결하도록 AWS PrivateLink를 생성할 수 있습니다.

이 기능은 중국 리전과 GovCloud(미국) 리전을 제외하고 현재 Amazon SageMaker가 제공되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 인터페이스 VPC 엔드포인트를 통해 MLflow Tracking Server에 연결을 참조하세요.