Amazon ha lanzado SageMaker Unified Studio, una plataforma diseñada para integrar todo el ciclo de vida de datos, análisis, inteligencia artificial y aprendizaje automático dentro de un entorno único y regulado. Esta evolución permite a las organizaciones unificar sus flujos de trabajo en estas áreas, aunque también presenta desafíos en temas de escalabilidad, automatización, aislamiento, multi-tenencia y prácticas de integración y entrega continua.
A medida que las empresas adoptan esta solución, deben enfrentarse a la complejidad de gestionar iniciativas de inteligencia artificial que abarcan múltiples equipos y cuentas, lo que puede incrementar la carga operativa. Además, la seguridad y la gobernanza se vuelven vitales, haciendo necesario implementar mecanismos adecuados de aislamiento y multi-tenencia.
Para abordar estos retos, se han presentado arquitecturas estratégicas y un marco escalable que permite a las organizaciones gestionar entornos multi-tenant, automatizar procesos de manera coherente e introducir controles de gobernanza mientras escalan sus iniciativas de inteligencia artificial. Esta es solo la primera entrega de una serie en la que se exploran las operaciones de inteligencia artificial mediante SageMaker Unified Studio.
La arquitectura recomendada implica un enfoque de múltiples cuentas que mejora la seguridad, permite un aislamiento efectivo de recursos y apoya las necesidades de escalabilidad. En esta estructura, se definen varios roles clave como científicos de datos, ingenieros de inteligencia artificial, administradores y oficiales de gobernanza, cada uno con responsabilidades distintas en el flujo de trabajo de IA y ML.
SageMaker Unified Studio ofrece una variedad de herramientas y servicios compartidos, desde la gestión de proyectos y el control de versiones de código hasta la gobernanza de datos y automatización de pipelines de ML. Esto permite que cada equipo trabaje de manera aislada en un entorno seguro y controlado.
A medida que las organizaciones integran su trabajo en este entorno, se estima que mejorar las prácticas de CI/CD y la utilización de herramientas como Amazon EventBridge puede optimizar aún más el proceso de desarrollo y despliegue de modelos de inteligencia artificial, asegurando que los proyectos avancen de manera eficiente desde la creación hasta la producción.
vía: AWS machine learning blog
