Ein Einzelhändler mit 2.000 Filialen benötigt Prognosen pro geografischem Gebiet, die Feiertage und Wetter berücksichtigen. Er möchte das Modell für 2–3 Tage testen und benötigt, dass es sich an Lieferketten- und Filialbeschränkungen anpasst. Welche Kombination von Schritten bietet die erforderliche Funktionalität mit dem geringsten Betriebsaufwand? (Wählen Sie zwei.)

Amazon Forecast ist ideal für Zeitreihenprognosen und bietet integrierte Feiertags-Featurisierung und Wetterindizes, um die genannten Anforderungen zu erfüllen. Dies reduziert den Entwicklungsaufwand erheblich, da diese Features nativ unterstützt werden. Die Prophet-Modelloption in Amazon Forecast ist eine Alternative, aber die spezifische Featurisierung für Feiertage und Wetter ist eine umfassendere Lösung. Für das Testen über 2-3 Tage mit Anpassung an Lieferketten- und Filialbeschränkungen ist ein Canary-Rollout mit Amazon SageMaker und AWS Step Functions die beste Wahl. Ein Canary-Rollout ermöglicht das schrittweise Einführen des Modells an eine kleine Untergruppe von Filialen, um die Leistung zu überwachen und bei Problemen schnell zurückzurollen. AWS Step Functions kann dabei helfen, den Rollout-Prozess zu orchestrieren und die Anpassung an spezifische Geschäftslogiken wie Lieferkettenbeschränkungen zu integrieren. A/B-Tests sind eher für den Vergleich von Modellversionen über längere Zeiträume geeignet und nicht optimal für kurze, kontrollierte Tests zur Anpassung an operative Beschränkungen.