KI-generiert08. Oktober 20261 Min.

AWS stellt Referenzarchitektur für geteilte SageMaker-HyperPod-Cluster vor

Amazon Web Services zeigt einen Ansatz, mit dem sich ein Amazon SageMaker HyperPod EKS-Cluster sicher auf mehrere Teams aufteilen lässt.

Dieser Beitrag wurde KI-generiert und automatisch veröffentlicht. Einordnung, Kennzeichnung und alle Quellen am Beitragsende.

(KI-generiertes Symbolbild: Gemini / AI Connect)

Amazon Web Services hat ein neues Architekturkonzept zur gemeinsamen Nutzung von Rechenressourcen vorgestellt. Die Vorlage dient als Entwurf, um einen einzelnen Amazon SageMaker HyperPod EKS-Cluster sicher zwischen unterschiedlichen Teams aufzuteilen. Für den Authentifizierungsprozess setzt das Konzept auf das AWS IAM Identity Center.

Die notwendige Isolierung der jeweiligen Arbeitsumgebungen erfolgt über teamspezifische SageMaker Domains sowie Kubernetes-Namespaces. Für eine faire Lastverteilung und Ressourcennutzung wird HyperPod Task Governance herangezogen. Ergänzend ist eine Kostenzuordnung auf Namespace-Ebene vorgesehen, wodurch Organisationen anfallende Ausgaben transparent intern weiterverrechnen können.

Was heißt das für Sie?

Für Unternehmen bietet dieser Ansatz eine Struktur, um kostenintensive GPU-Cluster abteilungsübergreifend auszulasten und gleichzeitig klare Grenzen zwischen den Entwicklerteams zu wahren. Die granulare Aufteilung der Ausgaben erleichtert das Controlling und verhindert, dass einzelne Teams unverhältnismäßig viele Rechenkapazitäten blockieren.

Belege

Solide belegt

Beleg-Score

46/100

Die Referenzarchitektur zeigt, wie ein einzelner Amazon SageMaker HyperPod EKS-Cluster sicher über mehrere Teams hinweg geteilt werden kann.
eine Quelle
Zitat
„A reference architecture for securely sharing one Amazon SageMaker HyperPod EKS cluster across multiple teams“
AWS, Machine Learning
Die Authentifizierung erfolgt über das AWS IAM Identity Center.
eine Quelle
Zitat
„using AWS IAM Identity Center for authentication“
AWS, Machine Learning
Für die Isolation der Teams werden teamspezifische SageMaker Domains und Kubernetes-Namespaces verwendet.
eine Quelle
Zitat
„per-team SageMaker Domains and Kubernetes namespaces for isolation“
AWS, Machine Learning
HyperPod Task Governance wird eingesetzt, um eine faire Verteilung sicherzustellen.
eine Quelle
Zitat
„HyperPod Task Governance for fairness“
AWS, Machine Learning
Eine Kostenzuordnung auf Namespace-Ebene ermöglicht eine Weiterverrechnung der Kosten.
eine Quelle
Zitat
„namespace-level cost allocation for chargeback“
AWS, Machine Learning

Quellen

AWS, Machine Learning· Amazon Web ServicesPressemitteilung„Share GPU clusters across teams with isolation and fairness using Amazon SageMaker HyperPod“

Der Beleg-Score wird berechnet, nicht handgesetzt: aus Vertrauensgrad, Quellenzahl und dem Anteil verifizierter Aussagen.

Quelle & Transparenz

Stand: 08. Oktober 2026

KI-generiertKI-generiert: automatisiert aus geprüften Quellen erstellt und technisch qualitätsgesichert (Quellen-, Zitat- und Zahlenabgleich); keine menschliche Einzelfreigabe vor Veröffentlichung

Quellen: 1
Verifizierte Aussagen: 0 / 5
Beleg-Score: 46Solide belegt

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