대규모 조직에서 AI의 영향력이 커지면서 AI 플랫폼을 관리하는 데 중요한 과제가 발생합니다. 여기에는 조직의 규정 준수 및 보안 표준을 준수하는 확장 가능하고 운영상 효율적인 플랫폼 개발이 포함됩니다. 아마존 세이지 메이커 스튜디오 기계 학습(ML) 실무자와 데이터 과학자를 위한 포괄적인 기능 세트를 제공합니다. 여기에는 통합 개발 환경(IDE)을 갖춘 완전 관리형 AI 개발 환경이 포함되어 엔드투엔드 ML 워크플로를 단순화합니다. 실시간 공동 편집, 팀 내 노트북 공유 등의 협업 기능은 원활한 팀워크를 보장하는 동시에 확장성과 고성능 교육을 통해 대규모 데이터세트에 적합합니다. 내장된 보안, 비용 효율성 및 다음과 같은 사전 구축된 다양한 도구를 사용합니다. Amazon SageMaker 자동 조종 장치, Amazon SageMaker 점프스타트및 Amazon SageMaker 피처 스토어, SageMaker Studio는 AI 프로젝트를 가속화하고 모든 수준의 전문 지식을 갖춘 데이터 과학자의 역량을 강화하기 위한 강력한 플랫폼입니다.
독일 반 는 매출 56.3억 유로(2022년 기준), 직원 수 336,884명(독일 직원 221,343명 포함), 130개국에서 사업을 운영하고 있는 독일의 선도적인 운송 조직입니다. 그들은 대중 및 지역 교통, 화물 서비스, 철도 인프라를 포함한 광범위한 서비스를 제공합니다. Deutsche Bahn은 교통 및 철도 인프라의 통합 운영과 모든 운송 수단의 경제적, 생태학적 지능적 연결을 통해 사람과 물품을 이동시킵니다. Deutsche Bahn은 SageMaker Studio를 핵심 AI 플랫폼으로 사용하여 AI 도입에 앞장서 왔습니다. Deutsche Bahn에서는 전담 AI 플랫폼 팀이 SageMaker Studio 플랫폼을 관리 및 운영하고, 조직 내의 여러 데이터 분석 팀이 플랫폼을 사용하여 다양한 분석 및 ML 활동을 개발, 교육 및 실행합니다.
AI 플랫폼 팀의 주요 목표는 데이터 과학자와 ML 엔지니어를 중심으로 모든 Deutsche Bahn 팀과 프로젝트가 Workbench 서비스와 SageMaker Studio에 원활하게 액세스할 수 있도록 보장하는 것입니다. 이 플랫폼은 Deutsche Bahn이 철도 유지 관리, 예측, 생성 AI의 향후 애플리케이션에 이르는 다양한 사용 사례를 실현하는 데 도움이 됩니다.
SageMaker Studio를 기반으로 구축된 AI 플랫폼 관리 서비스는 Deutsche Bahn의 그룹 전체 플랫폼 전략과 원활하게 일치합니다. 이는 회사의 규정 준수 요구 사항을 충족하고 SageMaker 도메인을 프로비저닝하여 팀의 신속한 프로젝트 시작을 가능하게 하며 중요한 운영 모델로 인한 유지 관리 오버헤드를 줄입니다. 주요 이점에는 주로 자동화 및 셀프 서비스 모델로 인한 높은 서비스 확장성과 주로 리소스 소비를 기반으로 하는 매력적인 가격 모델이 포함됩니다.
“SageMaker Studio는 확장 가능하고 보안을 준수하며 DB 조직 내 여러 데이터 분석 팀의 데이터 과학자의 개발 요구 사항을 해결하는 공통 플랫폼을 제공했습니다. 이전에는 각 팀이 자체적으로 JupyterLab 노트북을 관리하고 운영했는데, 이는 효율적이거나 비용 효율적이지 않았습니다. 8주 만에 우리는 120명 이상의 개발자를 온보딩하고 25개의 SageMaker 도메인을 프로비저닝했으며 이 플랫폼을 빠르게 사용하기 시작했습니다.”
– Emmanuel Drosos, DB Systel의 제품 소유자.
이 게시물에서는 Deutsche Bahn이 여러 팀을 위해 SageMaker Studio를 사용하여 AI 플랫폼을 확장하고 운영하는 동시에 강력한 보안과 감독을 보장하는 방법을 살펴봅니다.
솔루션 개요
Deutsche Bahn의 아키텍처는 SageMaker Studio의 인프라 및 운영 관리를 담당하는 플랫폼 팀이 관리하는 중앙 플랫폼 계정으로 구성됩니다. SageMaker Studio 리소스는 다음과 같이 그룹화됩니다. SageMaker 도메인, 각각은 연관된 항목으로 구성됩니다. 아마존 탄성 파일 시스템 (Amazon EFS) 볼륨, 승인된 사용자 목록 및 다양한 보안, 애플리케이션, 정책 및 아마존 가상 프라이빗 클라우드 (Amazon VPC) 구성. Deutsche Bahn에서는 다양한 팀의 데이터 과학자가 ML 활동에 SageMaker 도메인을 사용합니다. 각 팀에는 ML 모델을 개발 및 테스트하고 노트북 공유와 같은 기능을 사용하여 협업하는 데 사용하는 전용 SageMaker 도메인이 있습니다.
인프라 측면에서는 VPC 다음 그림에 표시된 것처럼 AI Platform 계정에 프로비저닝된 보안 및 규정 준수를 보장하기 위한 아웃바운드 인터넷 연결이 없습니다. 고가용성을 위해 여러 개의 동일한 격리된 프라이빗 서브넷이 프로비저닝됩니다. SageMaker Studio 도메인은 SageMaker 서비스 계정(AWS 서비스 계정)과 플랫폼 계정의 VPC 간의 통신을 위한 탄력적인 네트워크 인터페이스를 생성하는 VPC 전용 모드로 배포됩니다. SageMaker API, SageMaker Studio 및 SageMaker 노트북과 같은 엔드포인트는 플랫폼 계정의 VPC와 SageMaker 서비스 계정에서 AWS가 관리하는 SageMaker 도메인 간의 안전하고 안정적인 통신을 촉진합니다.
각 데이터 분석 팀은 회사 내부 셀프 서비스 포털을 통해 하나 이상의 SageMaker 도메인을 요청할 수 있습니다. SageMaker 도메인을 주문하는 이 프로세스는 별도의 워크플로 프로세스를 통해 조정됩니다( AWS 단계 함수). 이 오케스트레이션 흐름 중에 데이터 분석 팀을 위한 Azure AD(Active Directory) 그룹은 도메인 이름에 해당하는 AD 그룹 이름으로 프로비저닝됩니다. 오케스트레이션은 지속적인 통합 및 지속적인 배포(CI/CD) 파이프라인으로 이어집니다. AWS 클라우드 개발 키트 (AWS CDK) 각 팀을 위한 SageMaker 도메인으로 구성된 앱입니다.
SageMaker 도메인 외에도 사용자 정의된 AWS 자격 증명 및 액세스 관리 (IAM) 역할(SageMaker-execution-role), 아마존 단순 스토리지 서비스 (Amazon S3) 버킷(데이터 버킷), 고객 관리형 키(CMK) 및 기타 AWS 리소스는 다음 그림에 설명된 것처럼 AWS CDK 앱에 의해 배포 프로세스 중에 프로비저닝됩니다. AD 그룹에는 팀의 SageMaker 도메인에 액세스해야 하는 과학자가 포함되어 있습니다. AD 그룹 이름은 SageMaker 도메인 이름에 해당하며 주로 인증 프로세스 중에 사용됩니다.
클라이언트 분리는 IAM 인증 모드를 사용하여 SageMaker 도메인 수준에서 구현됩니다. 도메인별 IAM 역할(SageMaker-execution-role)은 최소 권한 원칙을 따르고 로그인 프로세스 중에 데이터 분석 팀에서 가정하는 각 도메인에 연결됩니다. 이 역할은 팀의 데이터 과학자에게 처리 작업 실행, 하이퍼파라미터 튜닝 작업, 변환 작업, 실험, 모델 생성 등 다양한 활동을 수행할 수 있는 능력을 부여합니다. 이러한 ML 활동은 IAM 역할 전달 권한을 사용하여 SageMaker에서 사용자를 대신하여 실행됩니다. 그러나 S3 버킷 생성, IAM 역할 수정, SageMaker 도메인 업데이트, 대규모 인스턴스 프로비저닝과 같은 특정 작업은 보안, 규정 준수 및 비용 제어 이유로 제한됩니다. 연결된 IAM 정책은 다음 그림에 설명된 것처럼 데이터 분석 팀이 승인된 도메인에 대한 관련 S3 버킷 및 CMK에만 액세스할 수 있도록 합니다. 또한 SageMaker-execution-role 역할을 통해 팀 구성원은 SageMaker Studio에서 Deutsche Bahn 조직 내 다른 계정의 역할을 맡을 수 있으므로 다음과 같은 리소스에 유연하게 액세스할 수 있습니다. Amazon 관계형 데이터베이스 서비스 (Amazon S3), 기타 S3 버킷 및 아마존 아테나. IAM 정책은 작업 처리, 작업 훈련, 모델 생성과 같은 SageMaker 활동 중 세분화된 액세스 제어를 위해 aws:RequestTag 및 aws:ResourceTag를 사용합니다. 이러한 태그는 도메인 관련 비용을 추적하는 데도 도움이 됩니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요. Amazon SageMaker의 작업, 리소스 및 조건 키.
CMK는 Amazon EFS에 저장된 SageMaker 도메인의 파일 시스템 콘텐츠와 SageMaker 처리 및 변환 작업을 위한 데이터를 저장하기 위해 프로비저닝된 S3 버킷(데이터 버킷)의 콘텐츠를 모두 암호화합니다. 또한 버킷 정책 및 CMK 정책과 같은 리소스 기반 정책은 추가 보안 계층을 제공하여 승인된 AI 팀 구성원에게만 액세스를 제한하고 이러한 리소스에 대해 허용된 작업을 수행하도록 제한합니다.
AI 팀에는 없습니다. AWS 관리 콘솔 AI Platform팀의 계정에 접근합니다. 다음 그림에 설명된 것처럼 SageMaker Studio에 액세스하기 위해 데이터 분석 팀의 데이터 과학자는 생성된 미리 서명된 URL을 통해 인증하여 사용합니다. 아마존 코 그니 토 기반 사용자 정의 로그인 응용 프로그램. 사용자는 이 사용자 정의 애플리케이션에 로그인한 후 AD 그룹 이름과 같은 정보가 포함된 OAuth 액세스 토큰을 받습니다. 사용자 지정 애플리케이션에 로그인한 후 사용자는 다음을 트리거하여 UI를 통해 SageMaker 도메인 액세스를 요청합니다. 아마존 API 게이트웨이 미리 서명된 URL을 생성하려면 호출하세요. API 게이트웨이는 PreSignUrlGenerator를 호출합니다. AWS 람다 기능을 사용하고 Amazon Cognito 승인자 요청 헤더에서 OAuth 액세스 토큰의 유효성을 검사합니다. PreSignUrlGenerator 함수는 요청된 SageMaker 도메인과 액세스 토큰의 AD 이름을 비교하여 요청된 SageMaker 도메인에 대한 사용자 액세스 권한의 유효성을 검사합니다. 인증이 성공적으로 이루어지면 PreSignUrlGenerator 함수는 처음 로그인할 때 SageMaker 사용자 프로필을 생성하고 미리 서명된 URL 응답을 생성합니다. 그러면 사용자 지정 로그인 애플리케이션이 사용자를 요청된 SageMaker 도메인으로 리디렉션합니다.
AWS CDK
Deutsche Bahn의 솔루션은 AWS CDK를 코드형 인프라(IaC)로 사용하여 S3 버킷 및 CMK와 같은 리소스와 함께 SageMaker 도메인을 프로비저닝합니다. 다음 그림은 SageMaker 배포에 사용되는 스택 및 관련 리소스를 보여줍니다. 인프라 스택은 VPC, 서브넷 및 여러 SageMaker 엔드포인트와 같은 필수 리소스 설정을 관리합니다. VPC, 서브넷, 서비스 제어 정책(SCP)과 같은 리소스는 중앙 클라우드 팀에서 다른 스택을 통해 관리합니다(단순화를 위해 여기에 표시됨). SageMakerStudioStack은 주로 SageMaker 도메인, 전용 데이터 버킷, CMK 및 전용 IAM 역할 SageMaker-execution-role을 프로비저닝하는 역할을 담당합니다. 특히 각 SageMaker 도메인은 개별 SageMakerStudioStack을 통해 프로비저닝됩니다.
이 솔루션은 SageMaker 도메인 리소스에 대해 다음 그림과 같이 특별히 구축된 L3 구성(SageMaker Studio 도메인)을 사용합니다. SageMaker Studio에는 수명주기 구성 JupyterLab 또는 KernelGateway 앱을 시작하는 동안 특정 초기화를 활성화하는 기능입니다.
Deutsch Bahn은 다음 그림에 표시된 수명 주기 구성을 사용하여 SageMaker 도메인의 유휴 인스턴스를 자동으로 감지하고 종료하여 불필요한 비용을 줄입니다. 제한된 아웃바운드 연결로 인해 데이터 분석 팀은 내부 호스팅 이미지와 회사 내부 아티팩트의 타사 라이브러리를 사용합니다. KernelGateway의 수명 주기 구성 스크립트는 다운로드를 내부 호스팅 아티팩트 위치로 리디렉션하도록 pip 및 conda 패키지 관리자를 구성합니다. 이 글을 쓰는 시점에는 수명 주기 구성 리소스에 대한 AWS CDK 구성이 없습니다. 따라서 사용자 지정 CDK 리소스를 사용하여 LifeCycleConfig 스크립트를 프로비저닝하고 관리합니다. AWS CDK의 사용자 지정 리소스는 AWS CDK에서 직접 지원하지 않는 리소스를 프로비저닝하고 관리하는 기능을 제공합니다. AWS 클라우드 포메이션 또는 AWS CDK 구성.
설치
샘플 AWS CDK 애플리케이션은 SageMaker 도메인, 수명 주기 구성, Amazon Cognito 및 최소 권한을 가진 IAM 역할을 포함한 다양한 구성 요소가 어떻게 함께 작동하는지 보여줍니다. 애플리케이션 내에서 SagemakerStudioStack 클래스는 SageMaker 도메인, 사용자가 맡는 IAM 역할(sagemaker-execution-role), CMK, 수명 주기 구성, SageMaker 사용자 프로필, 데이터 처리를 위한 S3 버킷 및 Amazon Cognito 사용자 그룹의 프로비저닝을 처리합니다. 데모 AWS CDK 애플리케이션은 SageMaker 도메인, 수명 주기 구성, Amazon Cognito를 통한 인증, 최소 권한이 있는 IAM 역할과 같은 주요 구성 요소에 대한 간략한 개요를 제공합니다. 반면 SagemakerLoginStack은 미리 서명된 URL을 생성하기 위해 Amazon Cognito 사용자 풀, Lambda 함수 및 API 게이트웨이를 배포하는 역할을 담당합니다. CognitoUserStack은 주로 Amazon Cognito 사용자 풀 내에 사용자를 배포하는 데 중점을 둡니다.
다음 명령을 실행하여 애플리케이션을 컴파일, 합성 및 배포할 수 있습니다. 애플리케이션의 샘플 코드에서 계정, 사용자 및 비밀번호를 조정해야 합니다. 비밀번호는 대문자와 숫자를 포함하여 8자 이상이어야 합니다. 사용자 매개변수는 Amazon Cognito에서 인증할 SageMaker 도메인 사용자입니다.
- 에서 소스코드를 다운로드 받으세요. GitHub 레포.
- AWS 계정을 부트스트랩합니다. 다음 코드에서 필요에 따라 계정 번호와 지역을 조정합니다.
- 패키지를 설치하고 코드를 컴파일합니다.
- AWS CDK 애플리케이션을 합성합니다.
- 모든 스택이 포함된 애플리케이션을 선택한 계정 및 리전에 배포합니다.
- API 호출을 수행하려면 Postman 앱을 다운로드하세요.
Postman 계정이 없다면 이메일로 무료 계정을 만드세요. 이미 계정이 있는 경우 계정에 로그인하세요.
- 에 입양 부모로서의 귀하의 적합성을 결정하기 위해 미국 이민국에 메뉴, 선택 수입 가져 오기 Postman 환경 JSON 파일 GitHub 저장소에 포함되어 있습니다.
- 에 환경 Postman의 탭에서 SageMaker라는 환경을 찾습니다.
- 스택 배포 출력의 일부로 표시되는 다음 환경 변수를 추가합니다.
SagemakerLoginStack
:
다음 매개변수를 사용합니다(cdk 배포 중에 출력에서 값을 가져옵니다).
-
- 도메인 이름 – cdk 배포에 전달한 도메인 이름 매개변수(예: team1)
- 클라이언트 ID – Amazon Cognito 클라이언트 ID
- 클라이언트 비밀 – Amazon Cognito 클라이언트 암호.
- SageMaker 미리 서명된 API – 미리 서명된 URL을 생성하는 AWS CDK에서 생성된 API 게이트웨이의 URL
- 인식 로그인 엔드포인트 – 클라이언트 앱(이 경우 Postman)이 사용자(데모-사용자)의 자격 증명을 제공하여 인증하는 Amazon Cognito 도메인의 엔드포인트 URL
다음 단계는 OAuth2 토큰을 생성하는 것입니다.
-
- 에 권한 부여 탭에서 SageMaker 환경을 선택하고 새 액세스 토큰 생성.
이 탭의 모든 값은 미리 채워져 있어야 합니다.
-
- 환경 변수를 업데이트하고 선택하십시오. 새로운 액세스 토큰 받기.
- 열리는 팝업 창에서 이전에 사용한 사용자 이름(demo-user)과 암호를 사용하여 Amazon Cognito에 로그인합니다.
인증에 성공하면 새로운 액세스 토큰이 생성됩니다.
- 왼쪽 메뉴에서 토큰 사용.
- 왼쪽 메뉴에서
GeneratePresignedUrlDemo
Postman SageMaker 컬렉션에서 선택하고 전송. - 드롭다운 목록에서 올바른 환경(SageMaker)을 선택했는지 확인하세요.
그러면 API 게이트웨이에 대한 REST API 호출이 이루어지고 SageMaker 도메인에 액세스하기 위한 미리 서명된 URL이 생성됩니다. 응답 본문에서 이 URL을 볼 수 있습니다.
- 이 URL을 복사하여 브라우저 창에 입력하세요.
사용자 프로필을 사용하여 새로운 SageMaker 도메인이 시작됩니다.
이 데모 애플리케이션은 훈련 작업, 처리 작업, 모델 엔드포인트와 같은 SageMaker 기능을 지원합니다. 다음과 같은 기능을 참고하세요. Amazon SageMaker 캔버스, SageMaker JumpStart 및 SageMaker Feature Store가 활성화되지 않았습니다.
정리
리소스를 정리하려면 다음 단계를 완료하세요.
- SageMaker 콘솔의 탐색 창에서 다음을 선택합니다. 도메인, 유저 프로필및 앱.
- 이 솔루션에서 실행 중인 모든 앱(KernelGateway 또는 JupyterLab)을 삭제합니다.
- 로그인 단계에서 생성한 모든 SageMaker 사용자 프로필을 삭제합니다.
- Amazon EFS 콘솔에서, EFS 파일 시스템 삭제 이 게시물을 위해 만들어졌습니다.
- 다음 명령을 실행하여 AWS CDK로 생성된 리소스를 삭제합니다.
결론
이 게시물에서는 Deutsche Bahn이 SageMaker Studio를 효과적으로 사용하여 AI 플랫폼을 개선하여 다양한 데이터 분석 팀을 지원하는 확장 가능하고 자동화되었으며 관리 가능한 솔루션을 얻은 방법을 강조했습니다. 이 아키텍처는 중앙 플랫폼 계정, 셀프 서비스 도메인 주문 프로세스, AWS CDK를 사용한 인프라 프로비저닝을 특징으로 합니다. 배포 프로세스에는 CI/CD 파이프라인이 통합되어 SageMaker 도메인의 원활한 전달이 보장됩니다.
전반적으로 SageMaker Studio가 가져온 변화를 통해 Deutsche Bahn은 AI 이니셔티브를 위한 강력한 플랫폼을 구축하여 100명이 넘는 개발자를 수용하고 단일 AWS 계정 내에서 20개의 SageMaker 도메인을 관리할 수 있게 되었습니다.
마지막으로 이 아키텍처를 형성하는 데 귀중한 공헌을 한 Nico Seegert(d-fine)와 Philipp Vollmer(Deutsche Bahn)에게 진심으로 감사드립니다.
자세한 내용은 다음 리소스를 참조하십시오.
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저자 소개
프라사나 툴라다르 그는 독일 뮌헨에 위치한 AWS Professional Services의 클라우드 인프라 설계자입니다. AWS 플랫폼의 클라우드 인프라, 워크로드 마이그레이션 및 DevOps를 전문으로 하는 그는 고객이 비즈니스 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다. 업무 외에는 조깅과 하이킹을 즐기며 가족과 함께 즐거운 시간을 보냅니다.
엠마누엘 드로소스 Deutsche Bahn(DB) 독일의 자회사인 DBSystel의 AI 플랫폼 제품 소유자입니다. 혁신과 기술에 대한 열정으로 Emmanuel은 클라우드의 힘을 활용하여 DB(Deutsche Bahn)에서 AI 플랫폼을 구동하는 것을 목표로 하는 이니셔티브를 주도하고 있습니다. AI.Platform은 DB의 그룹 전체 개발 플랫폼 중 하나입니다. 여기에는 AI(머신러닝) 모델 개발을 위한 AI 서비스와 도구, 직접 사용할 수 있는 AI 서비스가 포함됩니다. 단순하고 통합적이며 확장 가능합니다. 그는 다른 DB 고객과 긴밀히 협력하여 AI 플랫폼의 잠재력을 최대한 활용하여 비즈니스 목표를 효율적이고 효과적으로 달성할 수 있도록 지원합니다. 전문적인 활동 외에도 Emmanuel은 여행을 즐기며 열정적인 자연과 하이킹을 좋아합니다.
비슈와나트 바트 그는 독일에 본사를 둔 AWS Professional Services의 DevOps 아키텍트입니다. 그는 고객이 클라우드의 이점을 최대한 활용하고 AWS 클라우드를 통해 비즈니스 목표를 달성할 수 있도록 돕습니다. 일하지 않을 때 그는 고산 호수에서 수영하기, 하이킹, 독서, 축구하기를 좋아합니다.
쿠무단 체라라잔 스위스에 본사를 둔 AWS Professional Services의 DevOps 컨설턴트입니다. 그는 고객이 클라우드 여정에서 효율성을 높이는 프로세스와 서비스를 채택하도록 돕는 데 열정을 쏟고 있습니다. 일하지 않을 때 그는 크리켓 연주와 음악 연주를 좋아합니다.
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- 출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/supercharge-your-ai-team-with-amazon-sagemaker-studio-a-comprehensive-view-of-deutsche-bahns-ai-platform-transformation/
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- :이다
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- 목표
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- 제공
- 제공
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