이번 AWS reinvent 2024에서는 많은 AI/ML 서비스 기능들이 추가되었다. 그중 오늘은 2024년 12월에 공개된 SageMaker Unified Studio에 대해 소개해보려고 한다.
https://www.youtube.com/watch?v=5ZN-90fi3II
SageMaker Unified Studio란?
이번에 aws reinvent 2024에서는 분석 및 AI를 위한 차세대 통합 플랫폼으로 SageMaker Unified Studio를 공개하였다. 기존에 있던 SageMaker는 SageMaker AI라는 이름으로 변경되었고 기존에 사용하던 SageMaker 기능은 SageMaker AI 서비스에서 이용할 수 있게 되었다.
SageMaker Unified Studio는 아직 preview로 공개되었지만 하나의 웹 인터페이스로 AI/ML에 필요한 데이터 분석, 정제, 학습 등 다양한 작업을 할 수 있는 것으로 기대되고 있다. 또한, Amazon Q도 내재되어 있어 더욱더 편리하게 하나의 웹 인터페이스로 기존의 Glue, EMR, Athena 등의 데이터 작업과 SageMaker, Bedrock 등의 AI/ML 작업을 할 수 있다.
해당 웹 인터페이스를 이용하기 위해서는 관리자는 SageMaker Unified Studio 도메인을 생성하고 IAM Identity Center과 IAM 설정 등의 작업이 필요하다.
SageMaker Unified Studio 웹 인터페이스는 IAM User나 SSO 로그인을 통해서 이용할 수 있으며 관리자는 IAM Identity Center에 유저 정보를 등록하는 추가 작업이 필요하다.
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/adminguide/user-management.html
Domain units
SageMaker unified studio를 시작할 때 기본적으로 domain이 1개 생성되게 되지만, 팀이 업무별로 세분화되어 있고 팀간의 리소스 제한이 필요한 경우 domain units을 사용하여 기본적으로 생성된 domain 안에 child 도메인을 생성하여 별도로 분리할 수 있다. domain units 생성은 웹 인터페이스 상단의 Govern > domain units을 클릭한 후 해당 페이지에서 domain units을 생성할 수 있다.
추가로 생성한 domain units 이름이나 기존의 domain units 이름을 클릭해서 해당 domain 내에 있는 유저들에 대한 권한을 domain units 단위로 관리할 수 있다.
Project
SageMaker unified studio 에서는 생성한 domain 내 project 단위로 리소스 및 업무 단위를 분리할 수 있다. 또한, project에 멤버를 추가하거나 삭제하여 project 내의 리소스에 접근할 수 있는 권한을 관리할 수 있다.
웹 인터페이스 내에서 project를 만들 때는 project profile을 이용해서 만들게 되고, 여기서 project profile은 사용할 aws 리소스와 도구들이 미리 정의된 일종의 template라고 볼 수 있다. 현재 해당 서비스에서 제공하고 있는 project profile은 데이터 분석 및 AI-ML 모델 개발, SQL 분석, 생성형 AI 애플리케이션 개발이 있다. 추가로 해당 profile들이 웹 인터페이스에서 보이지 않는 경우 AWS 콘솔에서 생성한 도메인에 들어가 Project profiles에 있는 항목을 활성화 해주는 작업이 필요하며, 여기서 필요한 경우 추가로 커스텀하여 profile을 생성할 수 있다.
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/adminguide/project-profiles.html
오늘은 간략하게 SageMaker unified studio와 그 안에서 사용되는 domain units과 projects에 대해서 알아보았다. 다음에는 현재 제공되고 있는 세 가지의 project profile에 대해 알아보고자 한다.
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