Amazon SageMaker

Amazon SageMaker はフルマネージド型の機械学習サービスです。Amazon を使用すると SageMaker、データサイエンティストとデベロッパーは、機械学習モデルをすばやく簡単に構築してトレーニングし、本番環境に対応したホスト環境に直接デプロイできます。統合された Jupyter オーサリングノートブックインスタンスを提供し、データソースに簡単にアクセスして探索と分析を行うことができます。Amazon は、分散環境の非常に大きなデータに対して効率的に実行するように最適化された一般的な機械学習アルゴリズム SageMaker も提供します。

bring-your-own-algorithms および フレームワークのネイティブサポートにより、Amazon SageMaker はお客様の特定のワークフローに合わせて調整できる柔軟な分散トレーニングオプションを提供します。Amazon SageMaker は、PHI を含むデータを操作できます。転送中のデータの暗号化は SSL/TLS によって提供され、Amazon SageMaker のフロントエンドインターフェイス (ノートブック) と通信するときと、Amazon が他の AWS サービスと SageMaker やり取りするとき (Amazon S3 からのデータの取得など) に使用されます。

PHI を保管時に暗号化するという要件を満たすために、Amazon でモデルを実行しているインスタンスに保存されているデータの暗号化 SageMaker は、エンドポイント AWS Key Management Service （DescribeEndpointConfig：KmsKeyID) を設定するときに (KMS) を使用して有効になります。モデルトレーニング結果 (アーティファクト) の暗号化は を使用して有効 AWS KMS になり、説明の KmsKey OutputDataConfig ID を使用してキーを指定する必要があります。KMS キー ID が指定されていない場合は、ロールのアカウントのデフォルトの Amazon S3 KMS キーが使用されます。Amazon SageMaker は AWS CloudTrail を使用してすべての API コールをログに記録します。