Un détaillant possédant 2 000 magasins a besoin de prévisions par zone géographique qui tiennent compte des jours fériés et de la météo. Il souhaite tester le modèle pendant 2 à 3 jours et a besoin qu'il s'adapte aux contraintes de la chaîne d'approvisionnement et des magasins. Quelle combinaison d'étapes offre la fonctionnalité requise avec le moins de frais opérationnels ? (Choisissez-en deux.)

La combinaison d'Amazon Forecast avec la caractérisation des jours fériés et l'indice météorologique est idéale car Forecast est un service de prévision de séries chronologiques entièrement géré qui intègre nativement ces fonctionnalités, réduisant ainsi les frais opérationnels. Il est conçu pour gérer de grands volumes de données et des prévisions granulaires, comme celles nécessaires pour 2 000 magasins. Le déploiement canary avec Amazon SageMaker et AWS Step Functions permet de tester le modèle sur une petite partie du trafic pendant 2 à 3 jours, ce qui correspond aux exigences de test rapide et d'adaptation aux contraintes. Les tests A/B sont plus adaptés pour des comparaisons à long terme de performances de modèles en production, pas pour des tests rapides de quelques jours. Le modèle Prophet d'Amazon Forecast est une option, mais l'utilisation directe des fonctionnalités de jours fériés et météorologiques intégrées à Forecast est plus directe et moins coûteuse en opérations.