SageMaker AI Spaces 애드온으로 Amazon EKS에서 관리형 JupyterLab과 Code Editor 사용 가능

Amazon EKS용 SageMaker AI Spaces 애드온을 사용하면 기존 EKS 클러스터에서 JupyterLab 및 Code Editor 같은 대화형 IDE를 실행할 수 있어, 별도의 JupyterHub나 로컬 노트북으로 전환할 필요가 없습니다. 이를 통해 GPU 노드, 공유 스토리지, IAM 역할에 대한 액세스 권한을 잃지 않을 수 있습니다. 일반적인 독립형 JupyterHub 설정에는 3~5일이 걸리지만, 이 애드온을 사용하면 데이터 사이언티스트가 완전히 구성된 Space를 약 5분 만에 시작할 수 있습니다. 이 솔루션은 네트워크 액세스, 라우팅, 컴퓨팅/스토리지 계층을 포함한 단일 EKS 클러스터에서 실행되며, Route 53, ALB, Traefik, JWT 암호화용 KMS, 영구 볼륨용 EBS, 공유 스토리지용 EFS/FSx를 포함합니다. 이러한 통합으로 GPU 활용률을 최대 30%까지 높일 수 있으며, 월 수천 달러에 달할 수 있는 항상 켜져 있는 GPU 환경의 비용을 피할 수 있습니다. 이 게시물에서는 애드온 설치, IAM 역할, AWS Load Balancer Controller, TLS 인증서, KMS 키, SSM 구성 같은 사전 요구 사항 설정 과정을 안내합니다. 사용자는 브라우저의 사전 서명된 URL 또는 VS Code의 SSH-over-SSM을 통해 Space에 액세스할 수 있습니다. 또한 이 글에서는 팀을 Amazon Cognito를 사용한 OpenID Connect 로그인으로 전환하는 방법도 다룹니다.