Como o Amazon SageMaker usa o AWS Secrets Manager - AWS Secrets Manager

Como o Amazon SageMaker usa o AWS Secrets Manager

O SageMaker é um serviço totalmente gerenciado de machine learning. Com o SageMaker, cientistas de dados e desenvolvedores podem criar e treinar modelos de Machine Learning com rapidez e facilidade e, depois, implantá-los diretamente em um ambiente hospedado pronto para produção. O serviço oferece uma instância de notebook de autoria Jupyter integrado para facilitar o acesso a fontes de dados para fins de exploração e análise, sem necessidade de gerenciar servidores.

Você pode associar repositórios do Git a suas instâncias de cadernos do Jupyter para salvar seus cadernos de anotações em um ambiente de controle de origem que persista mesmo se você interromper ou excluir sua instância de bloco de anotações. É possível gerenciar suas credenciais de repositórios privados usando o Secrets Manager. Para obter mais informações, consulte Associar repositórios Git a instâncias de bloco de anotações do Amazon SageMaker.

Para importar dados do Databricks, o Data Wrangler armazena sua URL do JDBC no Secrets Manager. Para obter mais informações, consulte Importar dados do Databricks (JDBC).

Para importar dados do snowflake, o Data Wrangler armazena suas credenciais em um segredo do Secrets Manager. Para obter mais informações, consulte Importar dados do Snowflake.