MLflow özellikli Amazon SageMaker artık güvenli trafik yönlendirmesi için AWS PrivateLink'i destekliyor
MLflow özellikli Amazon SageMaker artık kritik verileri sanal özel bulutunuzdan (VPC) MLflow İzleme Sunucularına özel, güvenli ve ölçeklenebilir bir şekilde aktarmanıza olanak tanıyan AWS PrivateLink'i destekliyor. Bu özellik, MLflow İzleme Sunucularına gönderilen verilerin AWS ağı içinde aktarılmasını sağlayarak hassas bilgilerin korunmasını iyileştiriyor ve genel internete maruz kalmayı önler.
MLflow, veri bilimcilerinin makine öğrenimi (ML) ve üretici yapay zeka (GenAI) deneyleri düzenlemesine, izlemesine ve analiz etmesine yardımcı olan popüler bir açık kaynaklı araçtır. ML ve GenAI deneylerini hızlandırmak için Amazon SageMaker Studio'da birkaç tıklamayla MLflow İzleme Sunucularını ayarlayıp yönetebilirsiniz. Bir AWS PrivateLink kullandığınızda, VPC'niz ve MLflow İzleme Sunucularınız arasındaki iletişim tamamen AWS ağı dahilinde olur, böylece daha fazla güvenlik sağlanır ve özel veriler korunmuş olur. MLflow özellikli Amazon SageMaker'ı VPC'niz aracılığıyla kullanmak için yeni bir VPC Uç Noktası ayarlayın ve bunu deneyler hizmetine bağlayın. AWS Yönetim Konsolu veya AWS Komut Satırı Arabirimi'ni (AWS CLI) kullanarak MLflow İzleme Sunucularına bağlanmak için bir AWS PrivateLink oluşturabilirsiniz.
Bu özellik, Çin Bölgeleri ve GovCloud (ABD) Bölgeleri hariç olmak üzere Amazon SageMaker'ın şu anda kullanılabildiği tüm AWS bölgelerinde kullanılabilir. Daha fazla bilgi edinmek için bir Arabirim VPC Uç Noktası aracılığıyla MLflow izleme sunucusuna bağlanma sayfasına bakın.