Amazon SageMaker, la plataforma de aprendizaje automático en la nube de Amazon Web Services (AWS), ha introducido importantes actualizaciones para el año 2023. Estas mejoras están diseñadas para optimizar las capacidades colaborativas y de recuperación ante desastres del servicio, con el objetivo de mejorar la gestión y respaldo de datos críticos en proyectos de machine learning (ML).
Una de las principales novedades es el lanzamiento de SageMaker Studio, que ahora incluye aplicaciones nuevas como JupyterLab y Code Editor. A diferencia de la versión clásica, cada aplicación en SageMaker Studio tiene ahora su propio volumen de almacenamiento Amazon Elastic Block Store (EBS), lo que permite una gestión más flexible y eficiente de los recursos. También se ha añadido la opción de integrar instancias personalizadas del Amazon Elastic File System (EFS), facilitando así el manejo de archivos y recursos en entornos personalizados.
Para los usuarios que dependen de SageMaker para tareas críticas, la plataforma ha reforzado sus estrategias de recuperación en caso de desastres. Gracias a la capacidad de replicación entre regiones de Amazon EFS, SageMaker puede asegurar continuidad operacional sin interrupciones, incluso en el caso de caídas regionales. Este enfoque resulta esencial para garantizar la seguridad y accesibilidad de los datos y perfiles de usuario de los dominios SageMaker, sin afectar el flujo de trabajo de los ingenieros de datos y científicos.
El nuevo sistema de recuperación redundante se basa en dos modos de operación: activo-pasivo y activo-activo. En el modo activo-pasivo, la infraestructura se encuentra establecida únicamente en la región principal, replicando datos casi en tiempo real hacia una región secundaria que se activa solo cuando la primera falla. Por su parte, el modo activo-activo permite que el sistema opere en múltiples regiones simultáneamente, con sincronización de datos facilitada por AWS Step Functions, que pueden invocarse bajo demanda, programarse o desencadenarse mediante eventos.
Para implementar esta solución, SageMaker utiliza un conjunto de herramientas de AWS, incluyendo Amazon EFS para respaldo, AWS Step Functions para automatizar los procesos de recuperación, y el AWS Cloud Development Kit (CDK) para configurar la infraestructura necesaria. Este enfoque garantiza que todas las instancias y perfiles de usuario sean replicados y restaurados con precisión en caso de una interrupción involuntaria.
Con estas mejoras, SageMaker promete reforzar la seguridad y accesibilidad de los datos, permitiendo una recuperación fluida y rápida. Este desarrollo resulta especialmente valioso para empresas que dependen de una disponibilidad continua de sus aplicaciones de inteligencia artificial y machine learning, al ofrecer una solución robusta frente a desastres naturales y fallos técnicos. La inversión de Amazon en estrategias de continuidad de negocio reafirma su compromiso de ofrecer un entorno seguro y confiable para la innovación tecnológica basada en datos.
