Amazon SageMaker Projects ha introducido una innovadora funcionalidad que facilita a los científicos de datos la gestión autónoma de herramientas e infraestructuras de Amazon Web Services (AWS). Este avance tiene como objetivo ayudar a las organizaciones a estandarizar los recursos destinados a los equipos de ciencia de datos mediante el uso de plantillas preconfiguradas.
Sin embargo, aquellos clientes de AWS que emplean Terraform para la gestión de su infraestructura como código (IaC) encuentran una limitación significativa. La mejor práctica actual para habilitar Amazon SageMaker Projects es a través de AWS CloudFormation, lo cual complica a las empresas que, por políticas internas de TI, no pueden utilizar herramientas específicas de los proveedores.
Para abordar este desafío, una reciente publicación detalla cómo activar SageMaker Projects con Terraform Cloud, eliminando así la dependencia de CloudFormation. La solución consiste en asignar directamente SageMaker Projects a productos del AWS Service Catalog. Para eludir el uso de CloudFormation, estos productos deben ser configurados como productos de Terraform utilizando el AWS Service Catalog Engine for Terraform Cloud, un módulo activo de Hashicorp.
Para integrar esta solución, los usuarios deben cumplir ciertos requisitos. Estos incluyen tener una cuenta de AWS con los permisos necesarios para crear y gestionar proyectos de SageMaker, así como disponer de un dominio de Amazon SageMaker Studio habilitado para proyectos. Además, se necesita un terminal Unix con la AWS CLI y Terraform instalados, y una cuenta de Terraform Cloud con los permisos adecuados.
La implementación se lleva a cabo en varias etapas: clonar un repositorio específico de GitHub, iniciar sesión en Terraform Cloud, recuperar el Amazon Resource Name (ARN) del rol del usuario de SageMaker, y configurar los parámetros en un archivo de variables. Una vez inicializado y aplicado el espacio de trabajo de Terraform Cloud, los usuarios pueden acceder a la consola de SageMaker para crear proyectos directamente, facilitando un flujo de trabajo más eficiente y reduciendo la dependencia de herramientas externas.
Este nuevo método no solo simplifica el proceso, sino que también permite una mayor personalización al integrar código Terraform personalizado en las plantillas de proyecto de SageMaker. Así, las empresas pueden gestionar y desplegar sus proyectos de aprendizaje automático de manera más efectiva dentro de su infraestructura de Terraform Enterprise.
