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Amazon SageMaker
Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Machine-Learning-Service. Mit Amazon können SageMakerDatenwissenschaftler und Entwickler schnell und einfach Machine-Learning-Modelle erstellen und trainieren und diese dann direkt in einer produktionsbereiten gehosteten Umgebung bereitstellen. Es bietet eine integrierte Jupyter-Authoring-Notebook-Instance für den einfachen Zugriff auf Datenquellen zur Untersuchung und Analyse. Amazon bietet SageMaker auch gängige Machine-Learning-Algorithmen, die für eine effiziente Ausführung mit extrem großen Daten in einer verteilten Umgebung optimiert sind.
Mit nativer Unterstützung für bring-your-own-algorithms und Frameworks SageMaker bietet Amazon flexible verteilte Schulungsoptionen, die sich an die spezifischen Workflows eines Kunden anpassen. Amazon SageMaker ist berechtigt, mit Daten zu arbeiten, die PHI enthalten. Die Verschlüsselung von Daten während der Übertragung wird von SSL/TLS bereitgestellt und sowohl bei der Kommunikation mit der Front-End-Schnittstelle von Amazon SageMaker (mit dem Notebook) als auch bei jeder SageMaker Interaktion von Amazon mit anderen - AWS Services (z. B. beim Abrufen von Daten aus Amazon S3) verwendet.
Um die Anforderung zu erfüllen, dass PHI im Ruhezustand verschlüsselt werden, SageMaker wird die Verschlüsselung von Daten, die mit der Instance gespeichert werden, auf der Modelle mit Amazon ausgeführt werden, bei der Einrichtung des Endpunkts (DescribeEndpointConfig:KmsKeyID) mit AWS Key Management Service (KMS) aktiviert. Die Verschlüsselung von Modelltrainingsergebnissen (Artefakte) ist mit aktiviert AWS KMS und Schlüssel sollten mit der KmsKeyID in der OutputDataConfig Beschreibung angegeben werden. Wenn keine KMS-Schlüssel-ID angegeben wird, wird der standardmäßige Amazon S3-KMS-Schlüssel für das Konto der Rolle verwendet. Amazon SageMaker verwendet AWS CloudTrail , um alle API-Aufrufe zu protokollieren.
