SageMaker AI Spaces ऐड-ऑन Amazon EKS पर प्रबंधित JupyterLab और Code Editor लाता है

Amazon EKS के लिए SageMaker AI Spaces ऐड-ऑन मौजूदा EKS क्लस्टर पर JupyterLab और Code Editor जैसे इंटरैक्टिव IDE चलाने में सक्षम बनाता है, जिससे स्टैंडअलोन JupyterHub या लोकल लैपटॉप पर स्विच करने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। यह GPU नोड्स, साझा स्टोरेज और IAM भूमिकाओं तक पहुंच खोने से बचाता है। एक स्टैंडअलोन JupyterHub के लिए एक विशिष्ट सेटअप में 3-5 दिन लगते हैं, जबकि ऐड-ऑन एक डेटा वैज्ञानिक को लगभग पांच मिनट में पूरी तरह से कॉन्फ़िगर किया गया Space लॉन्च करने की अनुमति देता है। यह समाधान एक ही EKS क्लस्टर पर नेटवर्क एक्सेस, रूटिंग और कंप्यूट/स्टोरेज परतों के साथ चलता है, जिसमें Route 53, ALB, Traefik, JWT एन्क्रिप्शन के लिए KMS, पर्सिस्टेंट वॉल्यूम के लिए EBS, और साझा स्टोरेज के लिए EFS/FSx शामिल हैं। यह समेकन GPU उपयोग को 30 प्रतिशत तक बढ़ा सकता है और हमेशा चालू रहने वाले GPU वातावरण की लागत से बचाता है, जो मासिक रूप से हजारों डॉलर हो सकती है। यह पोस्ट ऐड-ऑन इंस्टॉल करने, IAM भूमिकाओं, AWS Load Balancer Controller, TLS प्रमाणपत्र, KMS कुंजी और SSM कॉन्फ़िगरेशन जैसी पूर्वापेक्षाएँ स्थापित करने के माध्यम से चलता है। उपयोगकर्ता ब्राउज़र में प्री-साइन किए गए URL या SSH-ओवर-SSM के माध्यम से VS Code से Spaces तक पहुंच सकते हैं। लेख Amazon Cognito के साथ OpenID Connect साइन-इन में टीमों को स्थानांतरित करने को भी शामिल करता है।