AWS가 아마존 EKS에서 관리형 주피터랩과 코드 에디터 환경을 실행할 수 있는 '세이지메이커 AI 스페이스' 애드온 사용법을 담은 기술 블로그를 공개했다. 기존에는 GPU 노드와 공유 스토리지, IAM 역할이 갖춰진 별도의 주피터허브 환경을 구축하는 데 플랫폼팀이 3~5일씩 걸렸지만, 이 애드온을 쓰면 데이터 과학자가 약 5분 만에 완전히 구성된 '스페이스'를 실행할 수 있다. 대화형 작업과 학습 워크로드를 하나의 클러스터에 통합해 GPU 노드를 작업 사이에도 계속 활용함으로써 GPU 가동률을 전용 노트북 환경 대비 최대 30%까지 높이고 상시 가동 GPU 환경의 비용도 절감할 수 있다는 설명이다. 글은 로드밸런서·인증서·KMS 키 구성부터 브라우저·VS코드 원격 접속, Amazon Cognito 기반 OIDC 로그인 전환까지 전 과정을 코드 예시와 함께 안내한다.
- •세이지메이커 AI 스페이스 애드온, EKS 클러스터에서 관리형 주피터랩·코드 에디터 실행 지원
- •별도 주피터허브 구축(3~5일) 대비 스페이스 생성은 약 5분으로 단축
- •대화형·학습 워크로드 통합으로 GPU 가동률 최대 30% 개선, 상시 가동 GPU 비용 절감
- •브라우저 프리사인드 URL과 VS코드 SSH-오버-SSM 두 가지 접속 방식 지원
- •Amazon Cognito 기반 OIDC 로그인으로 IAM 사용자 없이 기업 계정 로그인 전환 가능
0단 자동
AI가 규칙대로 쓰고 그대로 게시했습니다. 사람이 따로 보지 않았습니다.
- 규칙 판
- 규칙 판 도입 이전 기사입니다.
- 남기는 것
- 규칙 판 · 모델 · 시각
- 판 기록
- 아직 없습니다.
Run interactive IDEs on Amazon EKS with SageMaker AI to power up your AI workflows
본문 미리보기
The Amazon SageMaker AI Spaces add-on for Amazon EKS runs managed JupyterLab and Code Editor environments on the cluster your ML team already operates. This post shows how to install and configure the add-on, connect from the browser and from VS Code over SSH-over-SSM, and move your team to OpenID Connect sign-in with Amazon Cognito.
전체 내용이 궁금하다면?
원문을 직접 읽어보세요
이 글이 만들어진 과정
- 10:52AI 초안

