Amazon ha marcado un nuevo hito en el campo del aprendizaje automático con la integración de Amazon SageMaker Studio, una plataforma web innovadora que optimiza la ejecución de flujos de trabajo completos de machine learning (ML). Esta plataforma ofrece a científicos de datos e ingenieros de ML un conjunto de entornos de desarrollo integrados (IDEs) como JupyterLab, el Editor de Código y RStudio, permitiéndoles gestionar sus proyectos de manera eficaz.
Entre las características más destacadas de SageMaker Studio se encuentra la capacidad de los usuarios para crear tanto espacios privados como compartidos, lo cual facilita la gestión de almacenamiento y recursos necesarios para aplicaciones como JupyterLab y el Editor de Código. Esta funcionalidad permite detener las aplicaciones cuando no están en uso, reduciendo así costos, y retomarlas sin perder datos al reanudarlas.
El almacenamiento en SageMaker Studio se gestiona a través de Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS), ofreciendo acceso de baja latencia a datos del usuario, como notebooks y entornos virtuales Python/Conda. No obstante, en casos donde se requiere un sistema de archivos distribuido, se puede integrar Amazon Elastic File System (Amazon EFS), proporcionando un sistema de archivos NFS elástico y completamente gestionado.
Amazon SageMaker ofrece facilidad al montar automáticamente carpetas en un volumen EFS para cada usuario dentro de un dominio, lo que permite el intercambio de datos en sus propios espacios privados, aunque no es posible compartir datos con otros usuarios del dominio.
Tres escenarios demuestran la versatilidad de Amazon EFS en combinación con SageMaker Studio. El primero permite la creación de un sistema de archivos EFS que cada usuario puede gestionar individualmente en sus espacios privados, lo que fomenta el almacenamiento y análisis de datos personales y permite un control centralizado por parte de los administradores, garantizando la seguridad y el acceso adecuado a la información.
El segundo escenario permite la creación de un directorio EFS compartido por todos los usuarios de un dominio de SageMaker Studio, lo cual facilita la colaboración en proyectos a gran escala en los que varios miembros del equipo pueden acceder a los mismos archivos y recursos, simplificando la gestión de archivos y mejorando la gobernanza y seguridad de los datos.
Finalmente, el tercer escenario explora el uso de un sistema de archivos EFS compartido entre múltiples dominios de SageMaker Studio dentro de la misma VPC. Esto permite colaboración a nivel empresarial, optimizando la infraestructura compartida y asegurando que la gestión de datos sea escalable y esté regida por políticas estrictas de gobernanza.
Con esta integración, las organizaciones pueden maximizar el potencial de sus equipos de ciencia de datos, mejorar la gobernanza de sus datos y aumentar la eficiencia general de sus iniciativas basadas en datos. Al adoptar estas soluciones, SageMaker Studio se consolida como una plataforma versátil y robusta para equipos de ciencia de datos, preparada para enfrentar los desafíos dinámicos del ML y la inteligencia artificial.
