Amazon ha lanzado una nueva funcionalidad en su servicio Amazon Bedrock que promete cambiar el panorama de la inteligencia artificial en la nube al permitir la inferencia entre regiones. Esta innovación ofrece a las organizaciones una mayor flexibilidad para acceder a modelos fundamentales a través de diferentes regiones de AWS, sin afectar el rendimiento ni la disponibilidad del servicio. Sin embargo, esta nueva capacidad ha generado un dilema significativo para las empresas que mantienen políticas estrictas de control de acceso regional.
La funcionalidad de inferencia entre regiones se presenta como una herramienta invaluable para los desarrolladores. Les permite gestionar con eficacia picos inesperados de tráfico utilizando recursos de computación en varias regiones. Esto es especialmente beneficioso cuando se opera en modo de inferencia bajo demanda, optimizando la distribución del tráfico y mejorando notablemente el rendimiento del sistema ante la creciente demanda.
A pesar de sus evidentes beneficios, la implementación de esta funcionalidad no está exenta de desafíos. Muchas empresas utilizan políticas de control de servicios (SCPs) o AWS Control Tower para restringir el acceso a determinadas regiones. Esto puede obstaculizar el correcto funcionamiento de Amazon Bedrock, limitando su capacidad para operar de manera óptima al bloquear el acceso a modelos en regiones específicas.
El mecanismo de inferencia entre regiones de Amazon Bedrock funciona mediante un sistema automatizado de enrutamiento que evalúa y selecciona las regiones más adecuadas para procesar las solicitudes de inferencia, priorizando la región de origen para minimizar la latencia. No obstante, si las SCPs bloquean el acceso a las regiones necesarias para el cumplimiento de la solicitud, los usuarios enfrentan errores y no pueden disfrutar de las capacidades mejoradas que ofrece esta herramienta.
Para resolver este inconveniente, se considera necesario ajustar las políticas de acceso existentes. Un caso ilustrativo sugiere que, al modificar las SCPs, las empresas pueden habilitar el funcionamiento adecuado de Amazon Bedrock sin comprometer la seguridad regional. En organizaciones que utilizan AWS Control Tower, la identificación y modificación de las restricciones en las regiones donde se alojan los modelos críticos son pasos clave para lograr un balance entre seguridad y funcionalidad.
Este enfoque no solo asegura el cumplimiento de las regulaciones, sino que también maximiza la utilidad de las capacidades de inteligencia artificial que Amazon Bedrock proporciona. Implementar estas políticas de acceso de manera efectiva permite a las organizaciones adaptarse a las necesidades cambiantes del entorno digital, optimizando el acceso y uso de modelos entrenados sin sacrificar la seguridad y el cumplimiento normativo.
