Un rivenditore con 2.000 negozi necessita di previsioni per area geografica che tengano conto delle festività e del meteo. Vuole testare il modello per 2-3 giorni e ha bisogno che si adatti ai vincoli della supply chain e del negozio. Quale combinazione di passaggi fornisce la funzionalità richiesta con il minor overhead operativo? (Scegli due.)

La featurization delle festività e l'indice meteorologico di Amazon Forecast sono essenziali perché il rivenditore richiede che le previsioni tengano conto di questi fattori specifici, che influenzano significativamente la domanda. Il modello Prophet di Amazon Forecast è un algoritmo, non una funzionalità per includere dati esterni come il meteo. Il canary rollout con Amazon SageMaker e AWS Step Functions è ideale per testare il modello per 2-3 giorni. Un canary rollout consente di rilasciare gradualmente il nuovo modello a un piccolo sottoinsieme di utenti o negozi, monitorandone le prestazioni prima di un rollout completo. AWS Step Functions può orchestrare questo processo, gestendo il flusso di lavoro e i passaggi di test. L'A/B testing è più adatto per confronti a lungo termine tra due versioni del modello, non per test rapidi di 2-3 giorni.