Ein Hersteller benötigt nahezu Echtzeit-Vorhersagen von Modellen, die bis zu 200 Sensorwerte pro Maschine analysieren. Einige Fabriken haben jedoch eine unzuverlässige Internetverbindung. Welche Bereitstellungsarchitektur unterstützt am besten die nahezu Echtzeit-Inferenz in jeder Fabrik?
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Richtige Antwort: Stellen Sie das Modell in AWS IoT Greengrass in jeder Fabrik bereit und führen Sie Inferenzen lokal mit den Sensordaten durch..
Warum dies die Antwort ist
Die Bereitstellung des Modells mit AWS IoT Greengrass in jeder Fabrik ermöglicht lokale Inferenz direkt auf den Geräten, was die beste Lösung für nahezu Echtzeit-Vorhersagen bei unzuverlässiger Internetverbindung ist. Da die Daten nicht an die Cloud gesendet werden müssen, entfallen Latenzprobleme und Abhängigkeiten von der Netzwerkverfügbarkeit. Das Hosten des Modells in Amazon SageMaker und das Senden aller Sensordaten an den Endpunkt wäre bei unzuverlässiger Internetverbindung problematisch und würde zu Latenz führen. Tägliche SageMaker-Batch-Transformationsaufträge sind nicht für nahezu Echtzeit-Vorhersagen geeignet. Die Verwendung von DynamoDB und Lambda würde ebenfalls eine zuverlässige Internetverbindung erfordern und zusätzliche Latenz einführen.
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