Azure ML vs. AWS SageMaker: Skalierbares Modelltraining im Vergleich
In der heutigen datengetriebenen Welt ist die Wahl der richtigen Plattform für das Modelltraining entscheidend. Der neue Beitrag beleuchtet die beiden führenden Cloud‑Services Azure Machine Learning und AWS SageMaker und zeigt, wie sie sich in Bezug auf Skalierbarkeit, Projektaufbau, Berechtigungsverwaltung und Daten‑Storage‑Strategien unterscheiden.
Ein Schwerpunkt liegt auf dem Projekt‑Setup: Azure ML bietet ein stark integriertes Dashboard, das die Erstellung von Experimenten und Pipelines vereinfacht, während SageMaker durch seine nahtlose Integration mit dem AWS‑Ökosystem und die Möglichkeit, Jupyter‑Notebooks direkt zu nutzen, punktet. Beide Plattformen ermöglichen jedoch die Automatisierung von Trainingsläufen und die Verwaltung von Ressourcen, sodass Teams schnell skalieren können.
Die Verwaltung von Berechtigungen wird in beiden Services als zentraler Faktor hervorgehoben. Azure ML nutzt Azure Active Directory, um rollenbasierte Zugriffe zu steuern, während SageMaker IAM‑Rollen und Policies einsetzt, um feingranulare Zugriffsrechte zu gewähren. Diese Unterschiede beeinflussen, wie Teams ihre Sicherheitsrichtlinien umsetzen und welche bestehenden Cloud‑Governance‑Modelle sie beibehalten können.
Schließlich werden die Daten‑Storage‑Patterns analysiert. Azure ML arbeitet eng mit Azure Blob Storage und Data Lake zusammen, wodurch Daten effizient gespeichert und verarbeitet werden können. SageMaker hingegen nutzt Amazon S3 als primären Speicherort und bietet zusätzliche Optionen wie EFS und FSx, um unterschiedliche Anforderungen an Latenz und Durchsatz zu erfüllen. Die Wahl des Speichers beeinflusst nicht nur die Performance, sondern auch die Kostenstruktur und die Integration in bestehende MLOps‑Workflows.
Der Beitrag richtet sich an Data‑Science‑Teams, die ihre Plattformwahl an ihre bestehende Cloud‑Infrastruktur und bevorzugte MLOps‑Methoden anpassen wollen. Durch die Gegenüberstellung von Azure ML und AWS SageMaker liefert er wertvolle Erkenntnisse, um die optimale Lösung für skalierbare Modelltrainingsprozesse zu identifizieren.