Uma empresa produziu dois modelos: o Modelo A detecta transações fraudulentas e será invocado em cada transação; o Modelo B prevê as vendas do próximo mês e será chamado uma vez por mês. Ambos devem ser implantados em produção usando o SageMaker AI. Qual abordagem de hospedagem a empresa deve usar?

O Modelo A, que detecta fraudes e é invocado em cada transação, exige baixa latência e alta disponibilidade, tornando um endpoint em tempo real a escolha ideal. Endpoints em tempo real são projetados para inferência de baixa latência e alta taxa de transferência. O Modelo B, que prevê vendas uma vez por mês, não tem requisitos de latência em tempo real e processa um grande volume de dados de uma vez. A transformação em lote é a melhor opção para este cenário, pois é otimizada para processar grandes conjuntos de dados de forma assíncrona e econômica. Hospedar ambos os modelos em um único contêiner não é ideal, pois as cargas de trabalho são distintas e podem ter requisitos de recursos conflitantes. Hospedar o Modelo A em um endpoint assíncrono seria inadequado, pois a detecção de fraude exige resposta imediata. Usar a transformação em lote para o Modelo A não atenderia aos requisitos de baixa latência para detecção de fraude em tempo real.