SageMaker AI Spaces アドオン、Amazon EKS にマネージド JupyterLab と Code Editor をもたらす

Amazon EKS用のSageMaker AI Spacesアドオンは、既存のEKSクラスター上でJupyterLabやCode EditorなどのインタラクティブなIDEを実行できるようにし、スタンドアロンのJupyterHubやローカルノートPCに切り替える必要をなくします。これにより、GPUノード、共有ストレージ、IAMロールへのアクセスが失われることを回避できます。スタンドアロンのJupyterHubの典型的なセットアップには3〜5日かかりますが、このアドオンを使用すると、データサイエンティストは完全に設定されたSpaceを約5分で起動できます。このソリューションは、ネットワークアクセス、ルーティング、コンピュート/ストレージのレイヤーを持つ単一のEKSクラスター上で動作し、Route 53、ALB、Traefik、JWT暗号化用のKMS、永続ボリューム用のEBS、共有ストレージ用のEFS/FSxを含みます。この統合により、GPU利用率を最大30%向上させることができ、月額数千ドルにもなる常時稼働のGPU環境のコストを回避できます。この記事では、アドオンのインストール、IAMロール、AWS Load Balancer Controller、TLS証明書、KMSキー、SSM設定などの前提条件の設定について説明します。ユーザーは、ブラウザの事前署名付きURLまたはSSH-over-SSMを使用したVS CodeからSpaceにアクセスできます。また、この記事では、Amazon Cognitoを使用したOpenID Connectサインインへのチームの移行についても説明しています。