Amazon ha dado un nuevo paso en la evolución del aprendizaje automático con la introducción de Amazon SageMaker Studio, una innovadora plataforma web diseñada para facilitar la ejecución de flujos de trabajo de machine learning (ML). La plataforma ofrece un conjunto de entornos de desarrollo integrados (IDEs) que incluye herramientas como JupyterLab, el Editor de Código y RStudio, lo que permite a los científicos de datos y a los ingenieros de ML gestionar sus proyectos de manera más eficiente.
Una característica que destaca de SageMaker Studio es la posibilidad de que los usuarios creen espacios de trabajo tanto privados como compartidos. Este enfoque facilita la gestión del almacenamiento y los recursos necesarios para las aplicaciones JupyterLab y el Editor de Código. Además, permite la posibilidad de detener las aplicaciones cuando no están en uso, lo que contribuye a reducir los costos y retomar los proyectos sin pérdida de información al reanudarlos.
El almacenamiento en SageMaker Studio se gestiona mediante Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS), que proporciona acceso de baja latencia a los datos del usuario, como notebooks y entornos virtuales Python/Conda. No obstante, para situaciones que requieren un sistema de archivos distribuido, es posible integrar Amazon Elastic File System (Amazon EFS), ofreciendo así un sistema de archivos NFS elástico y completamente gestionado.
Una de las funcionalidades que ofrece Amazon SageMaker es la capacidad de montar automáticamente carpetas en un volumen EFS para cada usuario dentro de un dominio, permitiendo compartir datos entre los espacios privados del usuario, aunque sin extenderse a otros usuarios del dominio.
Existen tres escenarios que muestran la flexibilidad de Amazon EFS con SageMaker Studio. El primero consiste en la creación de un sistema de archivos EFS manejado de manera individual por cada usuario en sus respectivos espacios privados. Este enfoque promueve el análisis de datos individual y un control unificado por parte de los administradores, asegurando así la seguridad y el acceso adecuado a la información.
El segundo escenario plantea la posibilidad de crear un directorio EFS compartido por todos los usuarios de un dominio de SageMaker Studio. Esto es útil para colaboraciones en proyectos de gran escala, donde varios miembros del equipo necesitan acceder a los mismos archivos y recursos, facilitando de este modo la gestión de archivos y mejorando la 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. Esta configuración es ideal para una colaboración a nivel empresa, optimizando la infraestructura compartida y asegurando que la gestión de datos sea escalable y se adhiera a estrictas políticas de gobernanza.
Con estas capacidades, las organizaciones pueden maximizar el potencial de sus equipos de ciencia de datos, mejorar la gobernanza de sus datos y aumentar la eficiencia de sus iniciativas basadas en datos. Al implementar estas soluciones, SageMaker Studio se consolida como una plataforma versátil y robusta para los equipos de ciencia de datos, preparada para enfrentar los desafíos del ML y la inteligencia artificial.
