大規模組織における AI の影響力の増大は、AI プラットフォームの管理に重大な課題をもたらしています。これには、組織のコンプライアンスとセキュリティ標準に準拠した、スケーラブルで運用効率の高いプラットフォームの開発が含まれます。 Amazon SageMakerスタジオ は、機械学習 (ML) の専門家とデータ サイエンティストに包括的な機能セットを提供します。これらには、統合開発環境 (IDE) を備えたフルマネージド AI 開発環境が含まれており、エンドツーエンドの ML ワークフローを簡素化します。チーム内でのリアルタイムの共同編集やノートブックの共有などの共同作業機能により、スムーズなチームワークが保証されると同時に、スケーラビリティと高パフォーマンスのトレーニングが大規模なデータセットに対応します。組み込みのセキュリティ、コスト効率、および次のようなさまざまな事前構築ツールを備えています。 Amazon SageMakerオートパイロット, Amazon SageMaker ジャンプスタート, Amazon SageMaker 機能ストア, SageMaker Studio は、AI プロジェクトを加速し、あらゆる専門知識レベルのデータ サイエンティストを支援するための強力なプラットフォームです。
ドイツ鉄道 は、売上高 56.3 億ユーロ (2022 年)、従業員数 336,884 人 (ドイツの従業員 221,343 人を含む)、130 か国にまたがる事業を展開するドイツの大手交通機関です。公共交通機関や地域交通機関、貨物サービス、鉄道インフラなど、幅広いサービスを提供しています。ドイツ鉄道は、交通インフラと鉄道インフラの統合運用、およびあらゆる交通手段の経済的かつ環境的にインテリジェントな接続を通じて、人や物を移動させます。ドイツ鉄道は、主要な AI プラットフォームとして SageMaker Studio を使用し、AI 導入の最前線に立ってきました。ドイツ鉄道では、専用の AI プラットフォーム チームが SageMaker Studio プラットフォームを管理および運用しており、組織内の複数のデータ分析チームがこのプラットフォームを使用して、さまざまな分析および ML アクティビティを開発、トレーニング、実行しています。
AI プラットフォーム チームの主な目的は、主にデータ サイエンティストと ML エンジニアに焦点を当て、ドイツ鉄道のすべてのチームとプロジェクトが Workbench サービスと SageMaker Studio にシームレスにアクセスできるようにすることです。このプラットフォームは、ドイツ鉄道が鉄道保守、予測、生成 AI での将来のアプリケーションに至るまで、さまざまなユースケースを実現するのに役立ちます。
SageMaker Studio 上に構築された AI プラットフォーム マネージド サービスは、ドイツ鉄道のグループ全体のプラットフォーム戦略とシームレスに連携します。これは会社のコンプライアンス要件を満たし、SageMaker ドメインをプロビジョニングすることでチームのプロジェクトの迅速な開始を可能にし、包括的な運用モデルによりメンテナンスのオーバーヘッドを削減します。主な利点としては、主に自動化とセルフサービス モデルによるサービスの高いスケーラビリティと、主にリソース消費量に基づいた魅力的な価格設定モデルが挙げられます。
「SageMaker Studio は、スケーラブルでセキュリティに準拠し、DB 組織内の複数のデータ分析チームのデータ サイエンティストの開発ニーズに対応する共通のプラットフォームを提供してくれました。 これまでは、各チームが独自の JupyterLab ノートブックを管理および運用していましたが、効率的でもコスト効率的でもありませんでした。 8 週間以内に、120 名を超える開発者をオンボーディングし、25 の SageMaker ドメインをプロビジョニングし、このプラットフォームの使用をすぐに開始しました。」
– Emmanuel Drosos 氏、DB Systel プロダクトオーナー。
この投稿では、ドイツ鉄道が堅牢なセキュリティと監視を確保しながら、複数のチーム向けに SageMaker Studio を使用して AI プラットフォームをどのように拡張および運用したかを説明します。
ソリューションの概要
ドイツ鉄道のアーキテクチャは、SageMaker Studio のインフラストラクチャと運用の管理を担当するプラットフォーム チームによって管理される中央プラットフォーム アカウントで構成されています。 SageMaker Studio リソースは次のようにグループ化されています。 SageMaker ドメイン、それぞれは関連する要素で構成されます。 AmazonElasticファイルシステム (Amazon EFS) ボリューム、許可されたユーザーのリスト、およびさまざまなセキュリティ、アプリケーション、ポリシー、 アマゾン バーチャル プライベート クラウド (Amazon VPC) 構成。ドイツ鉄道では、さまざまなチームのデータ サイエンティストが ML 活動に SageMaker ドメインを使用しています。各チームには専用の SageMaker ドメインがあり、ML モデルの開発とテストに使用し、ノートブック共有などの機能を使用して共同作業します。
インフラストラクチャの観点から見ると、 VPC 次の図に示すように、AI プラットフォーム アカウントでプロビジョニングされたアカウントには、セキュリティとコンプライアンスを確保するための送信インターネット接続がありません。高可用性を実現するために、複数の同一のプライベート分離サブネットがプロビジョニングされます。 SageMaker Studio ドメインは VPC 専用モードでデプロイされ、SageMaker サービス アカウント (AWS サービス アカウント) とプラットフォーム アカウントの VPC 間の通信用のエラスティック ネットワーク インターフェイスが作成されます。 SageMaker API、SageMaker Studio、SageMaker ノートブックなどのエンドポイントは、プラットフォーム アカウントの VPC と、SageMaker サービス アカウントで AWS によって管理される SageMaker ドメイン間の安全で信頼性の高い通信を促進します。
各データ分析チームは、社内のセルフサービス ポータルを通じて 1 つまたは複数の SageMaker ドメインをリクエストできます。 SageMaker ドメインを注文するこのプロセスは、別のワークフロー プロセスを通じて調整されます ( AWSステップ関数)。このオーケストレーション フロー中に、データ分析チームの Azure Active Directory (AD) グループが、ドメイン名に対応する AD グループ名でプロビジョニングされます。オーケストレーションにより、継続的インテグレーションおよび継続的デプロイ (CI/CD) パイプラインが実現され、 AWSクラウド開発キット 各チームの SageMaker ドメインで構成される (AWS CDK) アプリ。
SageMaker ドメインに加えて、カスタマイズされた AWS IDおよびアクセス管理 (IAM) ロール (SageMaker-実行ロール)、 Amazon シンプル ストレージ サービス (Amazon S3) バケット (データバケット)、カスタマー管理キー (CMK)、およびその他の AWS リソースは、次の図に示すように、デプロイメントプロセス中に AWS CDK アプリによってプロビジョニングされます。 AD グループには、チームの SageMaker ドメインにアクセスする必要がある科学者が含まれています。 AD グループ名は SageMaker ドメインの名前に対応し、主に認証プロセス中に使用されます。
クライアント分離は、IAM 認証モードを使用して SageMaker ドメインのレベルで実装されます。ドメイン固有の IAM ロール (SageMaker-execution-role) は、最小特権の原則に従って各ドメインにアタッチされ、ログイン プロセス中にデータ分析チームによって引き受けられます。この役割により、チーム内のデータ サイエンティストは、モデルの作成だけでなく、処理ジョブ、ハイパーパラメータ調整ジョブ、変換ジョブ、実験などのさまざまなアクティビティを実行できるようになります。これらの ML アクティビティは、IAM パスロール権限を使用して SageMaker によってユーザーに代わって実行されます。ただし、S3 バケットの作成、IAM ロールの変更、SageMaker ドメインの更新、大規模なインスタンスのプロビジョニングなどの特定のアクションは、セキュリティ、コンプライアンス、コスト管理の理由から制限されています。次の図に示すように、関連付けられた IAM ポリシーにより、データ分析チームが承認されたドメインの関連する S3 バケットと CMK にのみアクセスできるようになります。さらに、ロール SageMaker-execution-role により、チームメンバーは SageMaker Studio からドイツ鉄道組織内の他のアカウントのロールを引き受けることができ、次のようなリソースに柔軟にアクセスできるようになります。 Amazon リレーショナル データベース サービス (Amazon S3)、その他の S3 バケット、および アマゾンアテナ。 IAM ポリシーは、ジョブの処理、ジョブのトレーニング、モデルの作成などの SageMaker アクティビティ中のきめ細かいアクセス制御に aws:RequestTag と aws:ResourceTag を使用します。これらのタグは、ドメインに関連するコストを追跡するのにも役立ちます。詳細については、以下を参照してください。 Amazon SageMaker のアクション、リソース、条件キー.
CMK は、Amazon EFS に保存されている SageMaker ドメインのファイル システムのコンテンツと、SageMaker の処理および変換ジョブのデータを保存するためにプロビジョニングされた S3 バケット (データバケット) のコンテンツの両方を暗号化します。さらに、バケット ポリシーや CMK ポリシーなどのリソース ベースのポリシーは、追加のセキュリティ層を提供し、承認された AI チーム メンバーのみへのアクセスと、これらのリソースに対する許可されたアクションの両方を制限します。
AI チームにはありません AWSマネジメントコンソール AI プラットフォーム チームのアカウントへのアクセス。 SageMaker Studio にアクセスするには、次の図に示すように、データ分析チームのデータ サイエンティストが、生成された署名付き URL を使用します。 アマゾンコグニート ベースのカスタム ログイン アプリケーション。ユーザーがこのカスタム アプリケーションにログインすると、AD グループ名などの情報が含まれる OAuth アクセス トークンを受け取ります。カスタム アプリケーションにログインした後、ユーザーは UI を介して SageMaker ドメイン アクセスをリクエストします。 アマゾンAPIゲートウェイ を呼び出して署名付き URL を生成します。 API ゲートウェイは PreSignUrlGenerator を呼び出します AWSラムダ 関数を使用し、 Amazon Cognito 承認者 リクエストヘッダー内のOAuthアクセストークンを検証します。 PreSignUrlGenerator 関数は、アクセス トークン内の AD 名を要求された SageMaker ドメインと比較することにより、要求された SageMaker ドメインに対するユーザー アクセス許可を検証します。承認が成功すると、PreSignUrlGenerator 関数は最初のログイン時に SageMaker ユーザー プロファイルを作成し、署名付き URL 応答を生成します。次に、カスタム ログイン アプリケーションは、要求された SageMaker ドメインにユーザーをリダイレクトします。
AWS CDK
ドイツ鉄道のソリューションでは、AWS CDK をコードとしてのインフラストラクチャ (IaC) として使用し、S3 バケットや CMK などのリソースとともに SageMaker ドメインをプロビジョニングします。次の図は、SageMaker のデプロイメントに使用されるスタックと関連リソースを示しています。インフラストラクチャ スタックは、VPC、サブネット、複数の SageMaker エンドポイントなどの重要なリソースのセットアップを処理します。 VPC、サブネット、サービス コントロール ポリシー (SCP) などのリソースは、中央のクラウド チームによって別のスタックを通じて管理されます (ただし、ここではわかりやすくするために示しています)。 SageMakerStudioStack は主に、SageMaker ドメイン、専用データ バケット、CMK、および専用 IAM ロール SageMaker-execution-role のプロビジョニングを担当します。特に、各 SageMaker ドメインは、個別の SageMakerStudioStack を通じてプロビジョニングされます。
このソリューションでは、次の図に示すように、SageMaker ドメイン リソース用に専用の L3 構造 (SageMaker Studio ドメイン) を使用します。 SageMaker スタジオには、 ライフサイクル構成 JupyterLab または KernelGateway アプリの起動時に特定の初期化を有効にする機能。
Deutsch Bahn は、次の図に示すライフサイクル構成を使用して、SageMaker ドメイン内のアイドル状態のインスタンスを自動的に検出してシャットダウンし、不必要なコストを削減します。アウトバウンド接続が制限されているため、データ分析チームは、社内でホストされているイメージと、社内アーティファクトリからのサードパーティ ライブラリを使用しています。 KernelGateway のライフサイクル構成スクリプトは、内部でホストされているアーティファクトリの場所にダウンロードをリダイレクトするように pip および conda パッケージ マネージャーを構成します。この記事の執筆時点では、ライフサイクル設定リソース用の AWS CDK 構造はありません。したがって、カスタム CDK リソースを使用して LifeCycleConfig スクリプトをプロビジョニングおよび管理します。 AWS CDK のカスタム リソースは、AWS CDK で直接サポートされていないリソースをプロビジョニングおよび管理する機能を提供します。 AWS CloudFormation または AWS CDK コンストラクト。
インストール
サンプル AWS CDK アプリケーションは、SageMaker ドメイン、ライフサイクル設定、Amazon Cognito、最小限の権限を持つ IAM ロールなどのさまざまなコンポーネントがどのように連携して機能するかを示しています。アプリケーション内で、SagemakerStudioStack クラスは、SageMaker ドメイン、ユーザーが引き受ける IAM ロール (sagemaker-execution-role)、CMK、ライフサイクル設定、SageMaker ユーザープロファイル、データ処理用の S3 バケット、および Amazon Cognito ユーザーグループのプロビジョニングを処理します。デモ AWS CDK アプリケーションでは、SageMaker ドメイン、ライフサイクル設定、Amazon Cognito による認証、最小権限の IAM ロールなどの主要コンポーネントの簡潔な概要が提供されます。一方、SagemakerLoginStack は、署名付き URL を生成するための Amazon Cognito ユーザープール、Lambda 関数、API ゲートウェイのデプロイを担当します。 CognitoUserStack は主に、Amazon Cognito ユーザー プール内にユーザーをデプロイすることに重点を置いています。
次のコマンドを実行して、アプリケーションをコンパイル、合成、デプロイできます。アプリケーションのサンプル コードでアカウント、ユーザー、パスワードを調整する必要があります。パスワードは、大文字と数字を含む 8 文字以上である必要があります。 user パラメータは、Amazon Cognito によって認証される SageMaker ドメイン ユーザーです。
- からソースコードをダウンロードします。 GitHubレポ.
- AWS アカウントをブートストラップします。次のコードでは、必要に応じてアカウント番号とリージョンを調整します。
- パッケージをインストールし、コードをコンパイルします。
- AWS CDK アプリケーションを合成します。
- すべてのスタックを含むアプリケーションを、選択したアカウントとリージョンにデプロイします。
- API 呼び出しを行うには、Postman アプリをダウンロードします。
Postman アカウントをお持ちでない場合は、メールで無料のアカウントを作成してください。すでにアカウントをお持ちの場合は、アカウントにサインインします。
- ソフトウェア設定ページで、下図のように File メニュー、選択 インポート そしてインポート Postman環境のJSONファイル GitHub リポジトリに含まれています。
- ソフトウェア設定ページで、下図のように 環境 Postman のタブで、SageMaker という環境を見つけます。
- 次の環境変数を追加します。これは、スタック デプロイメント出力の一部として表示されます。
SagemakerLoginStack
:
次のパラメータを使用します (cdk デプロイ中に出力から値を取得します)。
-
- ドメイン名 – cdk のデプロイで渡したドメイン名パラメータ (たとえば、team1)
- クライアントID – Amazon Cognito クライアント ID
- クライアントシークレット – Amazon Cognito クライアント シークレット。
- SageMaker 署名付き API – AWS CDK によって作成された API ゲートウェイの URL (署名付き URL を生成します)
- 認識サインインエンドポイント – クライアントアプリ (この場合は Postman) がユーザー (デモユーザー) の認証情報を提供して認証する Amazon Cognito ドメインのエンドポイント URL
次のステップは、OAuth2 トークンを生成することです。
-
- ソフトウェア設定ページで、下図のように 承認 タブで、SageMaker 環境を選択し、 新しいアクセストークンの生成.
このタブのすべての値は事前に入力されている必要があります。
-
- 環境変数を更新して選択します 新しいアクセストークンを取得する.
- 開いたポップアップウィンドウで、前に使用したユーザー名 (demo-user) とパスワードを使用して Amazon Cognito にログインします。
認証が成功すると、新しいアクセス トークンが生成されます。
- 選択する トークンを使用する.
- 選択する
GeneratePresignedUrlDemo
Postman SageMaker コレクションで選択します。 送信. - ドロップダウン リストで正しい環境 (SageMaker) を選択していることを確認してください。
これにより、API Gateway への REST API 呼び出しが行われ、SageMaker ドメインにアクセスするための署名付き URL が生成されます。この URL は応答本文で確認できます。
- この URL をコピーし、ブラウザ ウィンドウに入力します。
新しい SageMaker ドメインがユーザー プロファイルで起動されます。
このデモ アプリケーションは、トレーニング ジョブ、処理ジョブ、モデル エンドポイントなどの SageMaker 機能をサポートしています。次のような機能に注意してください Amazon SageMaker キャンバス、SageMaker JumpStart、および SageMaker Feature Store がアクティブ化されていません。
クリーンアップ
リソースをクリーンアップするには、次の手順を実行します。
- SageMakerコンソールのナビゲーションペインで、 ドメイン, ユーザープロファイル, アプリ.
- 実行中のすべてのアプリ (KernelGateway または JupyterLab) をこのソリューションから削除します。
- ログイン手順で作成したすべての SageMaker ユーザー プロファイルを削除します。
- Amazon EFS コンソールで、 EFS ファイル システムを削除する この投稿のために作成されました。
- 次のコマンドを実行して、AWS CDK で作成されたリソースを削除します。
まとめ
この投稿では、ドイツ鉄道が SageMaker Studio を効果的に使用して AI プラットフォームを刷新し、その結果、多様なデータ分析チームをサポートするスケーラブルで自動化された管理可能なソリューションを実現した方法を強調しました。このアーキテクチャは、中央プラットフォーム アカウント、セルフサービス ドメイン注文プロセス、AWS CDK を使用したインフラストラクチャ プロビジョニングを特徴としています。デプロイメントプロセスには CI/CD パイプラインが組み込まれており、SageMaker ドメインのスムーズな配信が保証されます。
全体として、SageMaker Studio によってもたらされた変革により、ドイツ鉄道は AI イニシアチブのための堅牢なプラットフォームを構築し、100 名を超える開発者に対応し、単一の AWS アカウント内で 20 の SageMaker ドメインを管理できるようになりました。
最後に、このアーキテクチャの形成に貴重な貢献をしてくださった Nico Seegert (d-fine) と Philipp Vollmer (Deutsche Bahn) に心からの感謝の意を表します。
詳細については、次のリソースを参照してください。
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著者について
プラサンナ トゥラダール は、ドイツのミュンヘンにある AWS プロフェッショナル サービスのクラウド インフラストラクチャ アーキテクトです。クラウド インフラストラクチャ、ワークロード移行、AWS プラットフォームでの DevOps を専門としており、お客様がビジネス目標を達成できるよう支援しています。仕事以外では、ジョギング、ハイキング、家族との充実した時間を楽しんでいます。
エマニュエル・ドロソス は、ドイツ鉄道 (DB) の子会社である DBSystel の AI プラットフォームのプロダクト オーナーです。エマニュエルは、イノベーションとテクノロジーに対する情熱を持って、DB (ドイツ鉄道) でクラウドの力を活用して AI プラットフォームを推進することを目的とした取り組みを主導しています。 AI.Platform は、DB のグループ全体の開発プラットフォームの 1 つです。これには、AI (機械学習) モデルを開発するための AI サービスとツール、および直接使用できる AI サービスが含まれます。シンプル、統合、スケーラブル。他の DB 顧客と緊密に連携して AI プラットフォームの可能性を最大限に引き出し、顧客が効率的かつ効果的にビジネス目標を達成できるようにします。エマニュエルは仕事以外でも旅行を楽しんでおり、自然とハイキングが大好きです。
ヴィシュワナート・バート は、ドイツに拠点を置く AWS プロフェッショナル サービスの DevOps アーキテクトです。彼は、顧客が AWS クラウドでクラウドのメリットを最大限に活用し、ビジネス目標を達成できるよう支援しています。仕事以外のときは、高山の湖で泳いだり、ハイキングしたり、読書したり、サッカーをしたりするのが好きです。
クムダン・チェララジャン は、スイスに拠点を置く AWS プロフェッショナル サービスの DevOps コンサルタントです。彼は、顧客がクラウド移行の効率を高めるプロセスとサービスを導入できるよう支援することに情熱を注いでいます。仕事以外のときは、クリケットをしたり音楽を楽しんだりします。
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