Model Governance über AWS-Konten hinweg: MLflow und SageMaker Model Registry, Teil 2
TL;DR
Nach der automatischen Modellregistrierung folgt der nächste Schritt: Governance über mehrere AWS-Konten hinweg. AWS zeigt in Teil 2, wie du den Sync zwischen managed MLflow und der Amazon SageMaker AI Model Registry auf zwei Topologien ausweitest. Das Hub-and-Spoke-Muster bündelt die Governance zentral über AWS RAM. Das hybride Muster lässt Entwicklungskonten dagegen isoliert und synchronisiert nur ausgewählte Modelle.
Nauti's Take
Wer Modelle über mehrere AWS-Konten betreibt, bekommt hier eine konkrete Blaupause statt selbstgebauter Sync-Skripte, und der Vorteil zeigt sich vor allem im Audit. Das Risiko liegt in der Bindung an den AWS-Stack, denn Hub-and-Spoke über RAM verankert die Governance tief in einer Cloud.
Für Teams unter Compliance-Druck lohnt sich der Aufbau, bei einem einzelnen Konto steht der Aufwand in keinem Verhältnis.
Quellen
