4.2ML のセキュリティとコスト

ML ソリューションも一般の AWS と同様に最小権限・暗号化・分離で守り、学習/推論のコストを最適化します。

4.2.1セキュリティとコスト

• IAM 最小権限：トレーニングジョブやエンドポイントに必要最小限の権限のロールを付与する（キーは埋め込まない）。
• 暗号化と分離：データは KMS（保管時）/TLS（転送時） で暗号化。VPC でネットワークを分離し、プライベートに通信する。
• コスト最適化：インスタンスの適正化、学習にはマネージドスポットトレーニング、推論はサーバーレス/マルチモデルで節約。

ML 運用も一般の AWS と同じく「最小権限・暗号化・分離」で守り、学習/推論のコストを最適化します。IAM 最小権限 は、トレーニングジョブやエンドポイントに 実行ロール を付与し、必要な S3 プレフィックスや KMS 鍵だけに限定（長期キーを埋め込まない）。暗号化 は保管時に KMS（S3/EBS/モデルアーティファクト・ボリューム）、転送時に TLS。ネットワークは VPC でジョブ/エンドポイントを分離し、VPC エンドポイント（PrivateLink） でインターネットを経由せず S3/SageMaker API へアクセス、必要なら ネットワーク分離モード（コンテナの外向き通信を遮断）も使います。操作監査は CloudTrail、機密データ検出は Macie。コストは「学習＝マネージドスポットトレーニング（最大約90%引き・中断に備え チェックポイント）」「推論＝トラフィックに応じた Auto Scaling・断続的なら サーバーレス・多数モデルは マルチモデルエンドポイント」で最適化し、適正なインスタンス選定は Inference Recommender で行います。判断軸は「学習コスト＝スポット＋チェックポイント」「保護＝最小権限＋KMS/TLS＋VPC」。

4.2.2監視・運用・コスト・セキュリティの in-scope サービス

ML ソリューションの監視・保守では、アプリログの収集/分析は Amazon CloudWatch Logs、運用データからの ML 異常検知は Amazon DevOps Guru、API 操作の監査は CloudTrail。フリートの構成管理・パッチ・パラメータ/機密は AWS Systems Manager、機密の暗号化保存＋自動ローテーションは AWS Secrets Manager。リソースの適正サイズ推奨は AWS Compute Optimizer、ベストプラクティス点検は AWS Trusted Advisor、アラートの Slack/Teams 連携は AWS Chatbot。 コストでは、請求・コスト管理全般の総称が AWS Billing and Cost Management、可視化/予測が AWS Cost Explorer、予算超過アラートが AWS Budgets。マルチアカウントの統制（SCP/一括請求）は AWS Organizations で行い、ML 環境のガバナンスを効かせます。

4.2.3この節のまとめ

• 最小権限 IAM／KMS・TLS＋VPC 分離で保護
• 学習コスト＝マネージドスポット＋チェックポイント
• 監視＝CloudWatch Logs/DevOps Guru、運用＝Systems Manager/Secrets Manager、コスト＝Cost Explorer/Budgets、統制＝Organizations