La proliferación de modelos de aprendizaje automático (ML) en la nube está generando un desafío cada vez más presente en la gestión y monitorización de cargas de trabajo a gran escala. La introducción de la estrategia multinivel de cuentas no solo promete mejorar la gobernanza, sino también aumentar la seguridad y el control sobre los recursos que respaldan las operaciones empresariales. Sin embargo, gestionar la observabilidad de estos entornos distribuidos presenta retos particulares, especialmente en términos del monitoreo de datos y métricas dispersas.
En respuesta a estas dificultades, Amazon ha implementado una solución basada en su servicio Amazon SageMaker, permitiendo un monitoreo automático de modelos ML en producción. Utilizando Amazon SageMaker Model Monitor, las organizaciones pueden ser alertadas ante problemas de calidad de datos o modelos. Este servicio emite métricas específicas que se pueden visualizar a través de Amazon CloudWatch, proporcionando tableros y alertas que facilitan la detección y gestión de problemas operativos. Una de las características clave de esta solución es la capacidad de realizar un monitoreo entre cuentas mediante CloudWatch. Esto permite que una cuenta central de observabilidad recopile y analice datos de múltiples cuentas fuente, simplificando la supervisión de métricas operativas y modelos desde un único punto de control.
La estrategia propone desplegar modelos en entornos separados de producción y prue...