Deepgram يعزز دعم Amazon SageMaker AI بتفويض AWS IAM المؤقت
Amazon/AWS
قامت Deepgram بدمج ميزة AWS الجديدة — التفويض المؤقت لـ IAM — لتسريع دعم العملاء الذين يستخدمون نماذج الذكاء الاصطناعي الكلامي من Deepgram على Amazon SageMaker AI. بدلاً من أيام التنسيق، يحصل مهندسو Deepgram الآن على إمكانية الوصول إلى الموارد الإشكالية في دقائق، ويوافق العملاء على الطلبات في وحدة تحكم IAM الخاصة بهم دون إنشاء مفاتيح طويلة الأمد أو أدوار عبر الحسابات. الوصول محدود زمنياً (حتى 12 ساعة)، للقراءة فقط، ومسجل في AWS CloudTrail.
Компания Deepgram, разработчик речевых моделей ИИ (Nova, Flux, Aura-2), объявила об интеграции с механизмом IAM Temporary Delegation от AWS для улучшения поддержки развёртываний на Amazon SageMaker AI. Ранее для диагностики проблем инженерам Deepgram требовалось координировать с клиентом совместный доступ к экрану, что занимало дни. Новая процедура работает так: инженер Deepgram в тикет-системе поддержки отправляет команду /delegate_access, клиент указывает ARN своего эндпоинта SageMaker AI, после чего в его консоли IAM появляется запрос на делегирование. Клиент видит точные разрешения (только чтение одного эндпоинта и одного лог-группы CloudWatch на 12 часов) и может утвердить или отклонить запрос. После утверждения AWS выдаёт Deepgram временные токены STS, которые автоматически истекают через заданный срок (до 12 часов). Все действия с использованием делегированных учётных данных отмечаются в AWS CloudTrail клиента. Интеграция основана на предварительно зарегистрированном шаблоне разрешений DeepgramSageMakerReadOnlyTroubleshooting и использует Amazon SNS для обмена токенами. Для работы необходимы активная подписка Deepgram, развёрнутая модель на SageMaker AI, права IAM на утверждение запросов и включённый CloudTrail. Deepgram также предоставляет 14-дневную пробную версию моделей, хотя стоимость инфраструктуры AWS (GPU-инстансы, логи, сеть) оплачивает клиент. В итоге время первичного анализа инцидента сократилось с дней до минут, а безопасность повышена за счёт отказа от долгоживущих кросс-аккаунтных ролей.
المصدر: AWS ML blog —
الأصلي
