Complemento SageMaker AI Spaces traz JupyterLab e Editor de Código gerenciados para Amazon EKS

O complemento SageMaker AI Spaces para Amazon EKS permite executar IDEs interativas, como JupyterLab e Code Editor, em clusters EKS existentes, eliminando a necessidade de migrar para um JupyterHub independente ou computadores locais. Isso evita a perda de acesso a nós GPU, armazenamento compartilhado e papéis IAM. A configuração típica de um JupyterHub independente leva de 3 a 5 dias, enquanto o complemento permite que um cientista de dados inicie um Space totalmente configurado em cerca de cinco minutos. A solução é executada em um único cluster EKS com camadas para acesso à rede, roteamento e computação/armazenamento, incluindo Route 53, ALB, Traefik, KMS para criptografia de JWT, EBS para volumes persistentes e EFS/FSx para armazenamento compartilhado. Essa consolidação pode aumentar a utilização da GPU em até 30 por cento e evita o custo de um ambiente GPU sempre ativo, que pode chegar a milhares de dólares mensais. O artigo descreve a instalação do complemento, a configuração de pré-requisitos como papéis IAM, AWS Load Balancer Controller, certificado TLS, chave KMS e configuração do SSM. Os usuários podem acessar os Spaces por meio de um URL pré-assinado no navegador ou do VS Code por SSH sobre SSM. O artigo também aborda a migração de equipes para o login OpenID Connect com Amazon Cognito.