Ein Echtzeit-Betrugserkennungsmodell verwendet derzeit SageMaker Asynchronous Inference, aber die Konsumenten erleben Verzögerungen. Sie müssen die Inferenzlatenz verbessern und auch Warnungen generieren, wenn die Modellqualität nachlässt. Welche Lösung erfüllt diese Anforderungen?

SageMaker Real-time Inference ist für Anwendungsfälle mit geringer Latenz konzipiert, wie z. B. Betrugserkennung in Echtzeit, und löst das Problem der Verzögerungen. SageMaker Model Monitor ist das geeignete Tool, um die Modellqualität zu überwachen und Warnungen bei Abweichungen (Drift) zu generieren, was die zweite Anforderung erfüllt. SageMaker Batch Transform ist für große Datenmengen und nicht für Echtzeit-Inferenz gedacht. SageMaker Serverless Inference bietet zwar Skalierbarkeit, aber die Kernanforderung ist geringe Latenz, die Real-time Inference besser erfüllt. SageMaker Inference Recommender hilft bei der Auswahl der besten Instanztypen, ist aber nicht für die Überwachung der Modellqualität zuständig. SageMaker Asynchronous Inference ist für Anfragen mit großen Payloads oder langer Verarbeitungszeit gedacht und würde die Latenzprobleme nicht beheben.