AWS SageMaker : intégrer l'interface MLflow dans un portail sur mesure avec React

AWS a publié un guide détaillé pour intégrer l'interface de SageMaker MLflow Apps directement dans une application web sur mesure. La documentation décrit l'architecture complète (React + Flask + AWS CDK), le processus de déploiement et les principaux aspects de sécurité pour les scénarios d'entreprise.

Pourquoi intégrer MLflow dans son propre portail

MLflow est un outil répandu pour suivre les expériences de ML, versionner les modèles et gérer les artefacts. Data scientists et ingénieurs l'utilisent en permanence. Le problème : quand une entreprise multiplie les systèmes, les employés perdent du temps à passer d'une interface à l'autre.

SageMaker MLflow Apps permet d'exécuter MLflow dans le cloud AWS. Intégrer ce service dans un portail d'entreprise était auparavant complexe : il fallait gérer correctement l'authentification AWS, le proxy des requêtes et le contrôle d'accès. AWS propose désormais une solution prête à l'emploi, que l'on peut copier et adapter à ses besoins.

Architecture : React, Flask et SigV4

La solution comporte trois couches. Le frontend React affiche l'interface MLflow, gère la session de l'utilisateur et envoie les requêtes au backend. Le reverse proxy Flask intercepte les requêtes du navigateur, ajoute à chacune une signature AWS Signature Version 4 (SigV4), la transmet à SageMaker MLflow et renvoie la réponse au client.

• L'application React gère l'interface et l'autorisation de l'utilisateur
• Le gestionnaire Flask ajoute les signatures SigV4 aux requêtes
• AWS SageMaker MLflow traite les données des modèles et des expériences
• AWS CDK crée automatiquement toute l'infrastructure
• CloudTrail journalise toutes les opérations à des fins d'audit

L'ensemble de la pile se déploie via AWS CDK (Cloud Development Kit), un outil d'Infrastructure as Code qui crée automatiquement toutes les ressources AWS nécessaires à partir de code Python ou TypeScript.

Comment fonctionne la sécurité

SigV4 est un mécanisme de signature électronique pour les requêtes vers les API AWS. Le serveur Flask détient les identifiants IAM et signe chaque requête avant de l'envoyer à SageMaker. Le navigateur ne voit jamais les clés AWS, stockées uniquement sur le serveur Flask.

« L'architecture avec reverse proxy permet de centraliser

l'authentification et de conserver un contrôle total sur l'accès », décrit AWS dans sa documentation.

Cela permet de masquer les identifiants au client, de contrôler l'accès par des politiques IAM, de journaliser toutes les requêtes dans CloudTrail et de répartir les autorisations par utilisateur. Même si un utilisateur ouvre les DevTools du navigateur, il n'y trouvera aucune clé AWS secrète.

Ce que cela change

AWS a simplifié la migration de MLflow en entreprise. Les grands groupes peuvent désormais intégrer SageMaker MLflow dans leur portail d'entreprise, une application unique par laquelle les employés accèdent à tous leurs outils.

Le guide comprend le code source complet, des instructions de déploiement pas à pas et une checklist pour vérifier le déploiement.