Amazon SageMaker MLflow를 위한 REST API 프록시 구축 가이드

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TL;DR

기업 환경에서 보안 정책이나 레거시 시스템 제약으로 인해 Amazon SageMaker MLflow SDK를 직접 사용하기 어려운 경우가 많습니다. 이 아티클은 Flask 기반의 프록시 서비스를 구축하여 표준 HTTPS 엔드포인트를 통해 SageMaker MLflow와 통신하는 아키텍처를 제시합니다. 프록시 서비스는 클라이언트의 요청을 받아 AWS IAM 인증을 수행하고, URL을 변환하여 SageMaker MLflow REST API로 안전하게 전달합니다. 이 솔루션을 통해 기존 ML 워크플로를 유지하면서도 기업 보안 요구사항을 준수하며 클라우드 네이티브 서비스를 통합할 수 있습니다.

배경

AWS 계정, AWS CLI 및 CDK CLI 설정, Python 및 Flask에 대한 기본 지식, MLflow 개념에 대한 이해

대상 독자

기업 환경에서 AWS SageMaker MLflow를 도입하려는 ML 엔지니어 및 클라우드 아키텍트

의미 / 영향

이 솔루션은 기업이 기존 보안 인프라를 유지하면서도 클라우드 네이티브 ML 관리 도구인 SageMaker MLflow를 도입할 수 있게 한다. 결과적으로 복잡한 네트워크 제약 환경에서도 ML 워크플로의 현대화를 가속화한다.

섹션별 상세

기업 보안 정책이나 네트워크 제한으로 인해 SageMaker MLflow SDK를 직접 사용할 수 없는 환경이 존재한다.

Flask 기반 프록시 서비스는 ALB를 통해 들어오는 HTTPS 요청을 가로채고, AWS IAM 인증을 수행하여 SageMaker MLflow로 전달한다.

아키텍처는 ALB, Flask 프록시, SageMaker MLflow의 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어지며, 요청을 인증된 AWS API 호출로 변환한다.

Flask 프록시 서비스를 통한 외부 클라이언트와 Amazon SageMaker MLflow 간의 통신 아키텍처 다이어그램. — DiagramALB가 요청을 받아 Flask 프록시로 전달하고, 프록시가 AWS IAM 인증을 수행한 뒤 SageMaker MLflow로 요청을 전달하는 흐름을 보여준다. 이 구조는 보안 정책을 준수하면서도 표준 HTTPS를 통해 MLflow를 사용할 수 있게 한다.

근거

Flask 기반 프록시 서비스는 표준 HTTPS 엔드포인트를 통해 SageMaker MLflow에 안전하게 접근할 수 있도록 지원한다. — Solution overview 섹션

AWS CDK를 사용하여 인프라를 배포하고, EC2 인스턴스에 프록시 서비스를 설치하여 즉시 REST API 연동을 시작할 수 있다.

bash

git clone https://github.com/aws-samples/sample-sagemaker-mlflow-rest-apis.git
cd sample-sagemaker-mlflow-rest-apis
npm ci

솔루션 코드를 복제하고 의존성을 설치하는 과정

bash

npx cdk deploy --all --require-approval=never -c mlflowType=tracking

AWS CDK를 사용하여 인프라를 배포하는 명령어

bash

curl -X POST http://<ALB_DNS_NAME>/ajax-api/2.0/mlflow/experiments/create -H "Content-Type: application/json" -d '{"name": "mlflow-experiment"}'

ALB를 통해 MLflow REST API로 실험을 생성하는 예시

근거

AWS CDK를 사용하여 인프라를 배포하고, EC2 인스턴스에 프록시 서비스를 설치하여 즉시 REST API 연동을 시작할 수 있다. — Deploy the solution 섹션

HTTPS 종료, WAF를 통한 속도 제한, 내부 ALB 사용 등 보안 조치를 통해 프로덕션 환경에서 안전한 통신을 보장한다.

용어 해설

MLflow: — 머신러닝 라이프사이클을 관리하는 오픈소스 플랫폼. 실험 추적, 모델 패키징, 배포 등을 지원하여 ML 워크플로의 표준화를 돕는다.
Amazon SageMaker: — AWS에서 제공하는 완전 관리형 머신러닝 서비스. 모델 구축, 학습, 배포를 위한 통합 환경을 제공한다.
Flask: — 파이썬으로 작성된 경량 웹 프레임워크. 간단한 설정으로 웹 서비스나 API 서버를 빠르게 구축할 수 있어 마이크로서비스 아키텍처에 자주 사용된다.
Application Load Balancer: — AWS의 로드 밸런싱 서비스. 들어오는 트래픽을 여러 대상(EC2, 컨테이너 등)으로 분산하여 가용성과 확장성을 높인다.
AWS IAM: — AWS 리소스에 대한 접근 권한을 안전하게 제어하는 서비스. 사용자, 그룹, 역할에 정책을 할당하여 최소 권한 원칙을 구현한다.

언급된 리소스

GitHubSample SageMaker MLflow REST APIs

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