اختارت شركة ZS Associates منصة Amazon SageMaker Studio كأساس لعملياتها في تعلم الآلة، وأضفت عليها إطار عمل أمني شامل يدمج معايير الحماية الخاصة بها مباشرة في تجربة المطورين. يمكّن هذا النهج علماء البيانات والمحللين في المنظمة من الوصول إلى قدرات التعلم الآلي دون المساس بمتطلبات الامتثال لقطاع الرعاية الصحية.

تعمل البنية على أساس البيئة الخالية من الإنترنت افتراضياً، حيث تستخدم نقاط Amazon VPC للاتصال المتحكم به مع خدمات AWS. دمجت الشركة JFrog Artifactory لإدارة الحزم مع المسح الفوري للكشف عن الأكواد غير المصرح بها. تعتمد المعمارية على هياكل متعددة المستأجرين مع نطاقات SageMaker منفصلة لكل مستأجر، تحافظ كل منها على مجلدات Amazon EFS معزولة وأدوار AWS Identity and Access Management محددة بشكل منفصل.

طبقت ZS هيكل أدوار IAM ثلاثي المستويات يعزز مبدأ الصلاحيات الأقل ضرورة عبر المنصة. فعلت التشفير الافتراضي بـ AWS Key Management Service على جميع الموارد، وأدمجت CrowdStrike للكشف عن التهديدات على مستوى نظام التشغيل و Splunk لتجميع السجلات. تُسجل جميع استدعاءات API بـ AWS CloudTrail لدعم متطلبات التدقيق.

قدمت المنصة حلاً متكاملاً بما يتجاوز الميزات الافتراضية، حيث وفرت نسخاً احتياطية مرنة لعمل المستخدمين وضوابط صارمة على تكاليف الجلسات التفاعلية وتثبيتاً آمناً للحزم دون اتصال بالإنترنت. أتاحت واجهات Streamlit للمستخدمين إمكانية إنشاء مجموعات Amazon EMR واستعلام Amazon S3 مباشرة دون فتح وحدة التحكم.

حققت ZS مؤشرات نجاح ملموسة: تجاوزت نفقات SageMaker الشهرية 50 ألف دولار وعوضت حوالي 10 آلاف دولار منها ببرامج الخطط المدخرة. تخطط الشركة لتوسيع المنصة باستخدام Amazon SageMaker Feature Store و Model Registry و Pipelines، وتقييم Amazon SageMaker Model Monitor لرقابة النماذج في الإنتاج لإتمام رؤيتها لمنصة تعلم آلة متكاملة.