Un minorista con 2000 tiendas necesita pronósticos por área geográfica que tengan en cuenta los días festivos y el clima. Quieren probar el modelo durante 2 o 3 días y necesitan que se adapte a las limitaciones de la cadena de suministro y de la tienda. ¿Qué combinación de pasos proporciona la funcionalidad requerida con la menor sobrecarga operativa? (Elija dos)

Amazon Forecast es la opción más adecuada para este escenario debido a su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos (2000 tiendas) y su soporte nativo para características relevantes como días festivos y el índice meteorológico, lo cual es crucial para la precisión del pronóstico. El modelo Prophet de Forecast es una opción, pero la pregunta especifica el uso de las funciones de días festivos y clima, que son características integradas de Forecast. Para la implementación, un despliegue canary con Amazon SageMaker y AWS Step Functions permite probar el modelo en un subconjunto pequeño de tiendas durante 2 o 3 días, minimizando el riesgo y adaptándose a las limitaciones operativas. Las pruebas A/B son más adecuadas para comparar el rendimiento de dos modelos en producción a largo plazo, no para pruebas rápidas y controladas de un nuevo modelo.