在 Amazon Virtual Private Cloud 中使用 Amazon SageMaker 地理空間功能 - Amazon SageMaker AI
與網際網路的 VPC only 通訊使用 VPC only 模式的要求

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

在 Amazon Virtual Private Cloud 中使用 Amazon SageMaker 地理空間功能

以下主題提供如何在僅限 VPC 模式的 Amazon SageMaker AI 網域中，使用 SageMaker 筆記本搭配 SageMaker 地理空間影像的相關資訊。如需 Amazon SageMaker Studio Classic 中 VPC 的詳細資訊，請參閱選擇 Amazon VPC。

與網際網路的 VPC only 通訊

根據預設，SageMaker AI 網域使用兩個 Amazon VPC。其中一個 Amazon VPC 由 Amazon SageMaker AI 管理，並提供直接網際網路存取。您可以指定另一個 Amazon VPC，該 VPC 可在網域和 Amazon Elastic File System (Amazon EFS) 磁碟區之間提供加密流量。

您可以變更此動作，讓 SageMaker AI 透過指定的 Amazon VPC 傳送所有流量。如果 VPC only 在 SageMaker AI 網域建立期間被選擇為網路存取模式，則需要考慮下列需求，才能持續允許在建立的 SageMaker AI 網域中使用 SageMaker Studio Classic 筆記本。

使用 VPC only 模式的要求

注意

若要使用 SageMaker 地理空間功能的視覺化元件，您用來存取 SageMaker Studio Classic UI 的瀏覽器必須連線至網際網路。

當您選擇 VpcOnly，請遵循下列步驟：

  1. 您必須僅使用私有子網路。您無法在 VpcOnly 模式中使用公用子網路。

  2. 確保您的子網路具有所需數量的 IP 地址。每位使用者預期所需的 IP 地址數可能會因使用案例而有所不同。我們建議每位使用者介於 2 至 4 個 IP 地址之間。Studio Classic 網域的總 IP 位址容量是建立網域時所提供之每個子網路的可用 IP 位址總和。請確定您的預估 IP 地址使用量不超過您提供的子網路數目所支援的容量。此外，使用分散在許多可用區域的子網路也有助於提高 IP 地址的可用性。如需詳細資訊，請參閱 VPC 和 IPv4 的子網路大小調整。

    注意

    針對訓練任務，您只能使用執行個體在共用硬體執行所在的預設租用 VPC 來設定子網路。如需 VPC 租用屬性的詳細資訊，請參閱專用執行個體。

  3. 使用共同允許下列流量的輸入和輸出規則，來設定一或多個安全群組：

  4. 如果您想要允許網際網路存取，則必須使用可存取網際網路的 NAT 閘道，例如透過網際網路閘道。

  5. 如果您不想允許網際網路存取，請建立介面 VPC 端點 (AWSPrivateLink)，以允許 Studio Classic 使用對應的服務名稱存取下列服務。您還必須將 VPC 的安全群組與這些端點建立關聯。

    注意

    目前，SageMaker 地理空間功能僅適用於美國西部 (奧勒岡) 區域的 SageMaker 地理空間。

    • SageMaker API：com.amazonaws.us-west-2.sagemaker.api

    • SageMaker AI 執行時期：com.amazonaws.us-west-2.sagemaker.runtime。若要使用 SageMaker 地理空間影像執行 Studio Classic 筆記本，這是必要的。

    • Amazon S3：com.amazonaws.us-west-2.s3。

    • 若要使用 SageMaker 專案：com.amazonaws.us-west-2.servicecatalog。

    • SageMaker 地理空間功能：com.amazonaws.us-west-2.sagemaker-geospatial

    如果您使用 SageMaker Python SDK 執行遠端訓練任務，則還必須建立下列 Amazon VPC 端點。

    • AWS Security Token Service: com.amazonaws.region.sts

    • Amazon CloudWatch：com.amazonaws.region.logs。 這是允許 SageMaker Python SDK 從中取得遠端訓練任務狀態的必要項目Amazon CloudWatch。

注意

針對在 VPC 模式下工作的客戶，公司防火牆可能會導致 SageMaker Studio Classic 或 JupyterServer 與 KernelGateway 之間的連線問題。如果您在防火牆後方使用 SageMaker Studio Classic 時遇到其中一個問題，請進行下列檢查。

  • 檢查 Studio Classic URL 是否在您的網路允許清單中。

  • 檢查 websocket 連線是否被封鎖。Jupyter 在幕後使用 websocket。如果 KernelGateway 應用程式在 InService 中，則 JupyterServer 可能無法連線至 KernelGateway。開啟系統終端機時也應該會看到此問題。