Las organizaciones que desarrollan agentes de inteligencia artificial mediante Amazon Bedrock se enfrentan a un desafío considerable ante la dispersión de sus repositorios de datos estructurados en múltiples cuentas de AWS. En este contexto, la integración de datos se complica, puesto que Amazon Bedrock no ofrece soporte nativo para la conexión de Amazon Redshift entre distintas cuentas. Este obstáculo limita la capacidad de las empresas para utilizar sus datos sin incurrir en la duplicación o comprometer la seguridad.
Sin embargo, se ha propuesto una solución mediante una arquitectura serverless y segura, la cual facilita esta integración entre cuentas, permitiendo que los agentes de Amazon Bedrock accedan a los datos estructurados almacenados en clusters de Redshift. Al emplear AWS Lambda como intermediario, se garantiza un acceso controlado y se preservan adecuadamente las directrices de seguridad.
El proceso de operación está diseñado de la siguiente manera: los usuarios realizan preguntas en lenguaje natural a través de los agentes de Amazon Bedrock, que invocan una función Lambda para acceder a la base de conocimientos configurada en la cuenta correspondiente. Esta función, ejecutada en la cuenta del agente, asume un rol IAM configurado en la cuenta de base de conocimientos para establecer la conexión necesaria. Posteriormente, la base de conocimientos utiliza otro rol IAM para consultar los datos almacenados en Amazon Redshift.
Para llevar a cabo esta solución, los usuarios deben contar con dos cuentas de AWS y seguir un conjunto de pasos que incluye la creación de un grupo de trabajo Redshift y la configuración de roles y políticas para asegurar el acceso adecuado entre las cuentas. Esta integración no solo mejora la eficiencia y la seguridad de los procesos de consulta de datos, sino que también simplifica la arquitectura al eliminar la necesidad de códigos de acceso directo a bases de datos.
A medida que Amazon Bedrock continúa su evolución, se espera que las organizaciones puedan beneficiarse de futuras mejoras en la funcionalidad de las bases de conocimientos, optimizando así sus operaciones en la nube mientras mantienen una arquitectura multi-cuenta.
