Ein System speichert alle 3 Sekunden neue Dokumente in S3. Es existieren drei SageMaker-Modellversionen zur Klassifizierung jedes Dokuments, und das Unternehmen möchte alle drei bereitstellen, um jedes eingehende Dokument zu klassifizieren, während der Betriebsaufwand minimal gehalten wird. Welcher Bereitstellungsansatz erfüllt diese Anforderung mit dem geringsten Verwaltungsaufwand?

Die Bereitstellung aller drei Modelle als Produktionsvarianten auf einem einzigen SageMaker-Endpunkt ist die effizienteste Lösung. SageMaker-Endpunkte sind für Echtzeit-Inferenz konzipiert und ermöglichen die Bereitstellung mehrerer Modellversionen (Produktionsvarianten) unter einem einzigen Endpunkt. Dies reduziert den Verwaltungsaufwand erheblich, da nur ein Endpunkt verwaltet werden muss. Eine Lambda-Funktion kann dann einfach alle Varianten aufrufen und die Ergebnisse aggregieren. Die Verwendung von Batch-Transformationen wäre zu langsam für die Anforderung "alle 3 Sekunden neue Dokumente". Separate Endpunkte für jedes Modell würden den Verwaltungsaufwand erhöhen. Mehrere Lambda-Funktionen und S3-Ereignisse würden ebenfalls den Verwaltungsaufwand unnötig steigern.