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Parte 1: Integración de Amazon FSx for NetApp ONTAP (FSx ONTAP) como un bucket S3 privado en AWS SageMaker

08/18/2025

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Esta sección proporciona una guía sobre cómo configurar FSx ONTAP como un depósito S3 privado mediante AWS SageMaker.

Introducción

Usando SageMaker como ejemplo, esta página proporciona orientación sobre cómo configurar FSx ONTAP como un depósito S3 privado.

Para obtener más información sobre FSx ONTAP, consulte esta presentación ("Enlace de vídeo" )

Guía del usuario

Creación de servidores

Crear una instancia de SageMaker Notebook

Abra la consola de AWS. En el panel de búsqueda, busque SageMaker y haga clic en el servicio Amazon SageMaker.
Abra las Instancias de Notebook en la pestaña Notebook, haga clic en el botón naranja Crear instancia de notebook.
En la página de creación, ingrese el nombre de la instancia de Notebook, expanda el panel Red, deje las demás entradas predeterminadas y seleccione una VPC, una Subred y Grupos de seguridad. (Esta VPC y Subred se usarán para crear el sistema de archivos FSx ONTAP más adelante) Haga clic en el botón naranja Crear instancia de notebook en la parte inferior derecha.

Crear un sistema de archivos FSx ONTAP

Abra la consola de AWS. En el panel de búsqueda, busque Fsx y haga clic en el servicio FSx.
Haga clic en Crear sistema de archivos.
Seleccione la primera tarjeta FSx ONTAP y haga clic en Siguiente.
En la página de configuración de detalles.
1. Seleccione la opción Creación estándar.
2. Introduzca el Nombre del sistema de archivos y la Capacidad de almacenamiento SSD.
3. Asegúrese de utilizar la VPC y la subred mismas que para la instancia de SageMaker Notebook.
4. Ingrese el nombre de la máquina virtual de almacenamiento y especifique una contraseña para su SVM (máquina virtual de almacenamiento).
5. Deje las demás entradas predeterminadas y haga clic en el botón naranja Siguiente en la parte inferior derecha.
6. Haga clic en el botón naranja Crear sistema de archivos en la parte inferior derecha de la página de revisión.
Puede tomar alrededor de 20 a 40 minutos activar el sistema de archivos FSx.

Configuración del servidor

Configuración de ONTAP

Abra el sistema de archivos FSx creado. Asegúrese de que el estado sea Disponible.
Seleccione la pestaña Administración y conserve la Dirección IP del punto final de administración y el *Nombre de usuario del administrador de ONTAP *.
Abra la instancia SageMaker Notebook creada y haga clic en Abrir JupyterLab.
En la página de Jupyter Lab, abra una nueva Terminal.
Ingrese el comando ssh ssh <nombre de usuario administrador>@<IP del servidor ONTAP > para iniciar sesión en el sistema de archivos FSx ONTAP . (El nombre de usuario y la dirección IP se recuperan del paso 2) Utilice la contraseña utilizada al crear la máquina virtual de almacenamiento.

Ejecute los comandos en el siguiente orden. Usamos fsxn-ontap como nombre para el nombre del depósito S3 privado de FSx ONTAP *. Utilice el *nombre de la máquina virtual de almacenamiento para el argumento -vserver.

vserver object-store-server create -vserver fsxn-svm-demo -object-store-server fsx_s3 -is-http-enabled true -is-https-enabled false

vserver object-store-server user create -vserver fsxn-svm-demo -user s3user

vserver object-store-server group create -name s3group -users s3user -policies FullAccess

vserver object-store-server bucket create fsxn-ontap -vserver fsxn-svm-demo -type nas -nas-path /vol1

Salida de terminal de Jupyter Lab

Ejecute los siguientes comandos para recuperar la IP del punto final y las credenciales para FSx ONTAP Private S3.

network interface show -vserver fsxn-svm-demo -lif nfs_smb_management_1

set adv

vserver object-store-server user show

Conserve la IP y las credenciales del punto final para uso futuro.

Configuración del cliente

En la instancia de SageMaker Notebook, cree un nuevo cuaderno Jupyter.

Utilice el código siguiente como solución alternativa para cargar archivos al depósito S3 privado de FSx ONTAP . Para obtener un ejemplo de código completo, consulte este cuaderno."fsxn_demo.ipynb"

# Setup configurations
# -------- Manual configurations --------
seed: int = 77                                              # Random seed
bucket_name: str = 'fsxn-ontap'                             # The bucket name in ONTAP
aws_access_key_id = '<Your ONTAP bucket key id>'            # Please get this credential from ONTAP
aws_secret_access_key = '<Your ONTAP bucket access key>'    # Please get this credential from ONTAP
fsx_endpoint_ip: str = '<Your FSx ONTAP IP address>'        # Please get this IP address from FSx ONTAP
# -------- Manual configurations --------

# Workaround
## Permission patch
!mkdir -p vol1
!sudo mount -t nfs $fsx_endpoint_ip:/vol1 /home/ec2-user/SageMaker/vol1
!sudo chmod 777 /home/ec2-user/SageMaker/vol1

## Authentication for FSx ONTAP as a Private S3 Bucket
!aws configure set aws_access_key_id $aws_access_key_id
!aws configure set aws_secret_access_key $aws_secret_access_key

## Upload file to the FSx ONTAP Private S3 Bucket
%%capture
local_file_path: str = <Your local file path>

!aws s3 cp --endpoint-url http://$fsx_endpoint_ip /home/ec2-user/SageMaker/$local_file_path  s3://$bucket_name/$local_file_path

# Read data from FSx ONTAP Private S3 bucket
## Initialize a s3 resource client
import boto3

# Get session info
region_name = boto3.session.Session().region_name

# Initialize Fsxn S3 bucket object
# --- Start integrating SageMaker with FSXN ---
# This is the only code change we need to incorporate SageMaker with FSXN
s3_client: boto3.client = boto3.resource(
    's3',
    region_name=region_name,
    aws_access_key_id=aws_access_key_id,
    aws_secret_access_key=aws_secret_access_key,
    use_ssl=False,
    endpoint_url=f'http://{fsx_endpoint_ip}',
    config=boto3.session.Config(
        signature_version='s3v4',
        s3={'addressing_style': 'path'}
    )
)
# --- End integrating SageMaker with FSXN ---

## Read file byte content
bucket = s3_client.Bucket(bucket_name)

binary_data = bucket.Object(data.filename).get()['Body']

Con esto concluye la integración entre FSx ONTAP y la instancia de SageMaker.

Lista de verificación de depuración útil

Asegúrese de que la instancia de SageMaker Notebook y el sistema de archivos FSx ONTAP estén en la misma VPC.
Recuerde ejecutar el comando set dev en ONTAP para establecer el nivel de privilegio en dev.

Preguntas frecuentes (al 27 de septiembre de 2023)

P: ¿Por qué recibo el error "Se produjo un error (no implementado) al llamar a la operación CreateMultipartUpload: el comando s3 que solicitó no está implementado" al cargar archivos en FSx ONTAP?

R: Como depósito S3 privado, FSx ONTAP admite la carga de archivos de hasta 100 MB. Al utilizar el protocolo S3, los archivos de más de 100 MB se dividen en fragmentos de 100 MB y se llama a la función "CreateMultipartUpload". Sin embargo, la implementación actual de FSx ONTAP Private S3 no admite esta función.

P: ¿Por qué recibo el error "Se produjo un error (Acceso denegado) al llamar a las operaciones PutObject: Acceso denegado" al cargar archivos en FSx ONTAP?

R: Para acceder al bucket S3 privado de FSx ONTAP desde una instancia de SageMaker Notebook, cambie las credenciales de AWS a las credenciales de FSx ONTAP . Sin embargo, otorgar permiso de escritura a la instancia requiere una solución alternativa que implica montar el depósito y ejecutar el comando de shell 'chmod' para cambiar los permisos.

P: ¿Cómo puedo integrar el bucket S3 privado de FSx ONTAP con otros servicios de SageMaker ML?

R: Lamentablemente, el SDK de servicios de SageMaker no proporciona una manera de especificar el punto final para el bucket S3 privado. Como resultado, FSx ONTAP S3 no es compatible con servicios de SageMaker como Sagemaker Data Wrangler, Sagemaker Clarify, Sagemaker Glue, Sagemaker Athena, Sagemaker AutoML y otros.