Amazon SageMaker com MLflow já oferece suporte ao AWS PrivateLink para roteamento seguro de tráfego
Agora, o Amazon SageMaker com MLflow oferece suporte ao AWS PrivateLink, que permite transferir dados críticos de uma nuvem privada virtual (VPC) para os servidores de rastreamento do MLflow de forma privada, segura e escalável. Esse recurso aprimora a proteção de informações confidenciais, garantindo que os dados enviados aos servidores de rastreamento do MLflow sejam transferidos dentro da rede da AWS, evitando a exposição à internet pública.
O MLflow é uma ferramenta popular de código aberto que ajuda cientistas de dados a organizar, rastrear e analisar experimentos de machine learning (ML) e IA generativa (GenAI). Para acelerar a experimentação de ML e GenAI, você pode configurar e gerenciar servidores de rastreamento do MLflow com alguns cliques no Amazon SageMaker Studio. Quando você usa um AWS PrivateLink, a comunicação entre a VPC e os servidores de rastreamento do MLflow ocorre inteiramente dentro da rede da AWS, o que oferece melhor segurança e protege dados privados. Para usar o Amazon SageMaker com o MLflow por meio de sua VPC, configure e conecte um novo endpoint de VPC e ao serviço de experimentos. Você pode criar um AWS PrivateLink para se conectar aos servidores de rastreamento do MLflow usando o Console de Gerenciamento da AWS ou a AWS Command Line Interface (AWS CLI).
Esse recurso está disponível em todas as regiões da AWS que oferecem o Amazon SageMaker, exceto as regiões China e GovCloud (EUA). Para saber mais, consulte Connecting to an MLflow tracking server through an Interface VPC Endpoint.