ある企業がSageMakerでリアルタイム推論を実行しています。エンドポイントを支えるEC2インスタンスのオートスケーリングでは、以前にスケールアウトしたインスタンスが完全に準備できる前に新しいインスタンスが起動され、非効率性と遅延が発生しています。応答時間のパフォーマンスを維持しながら、スケーリング動作を改善するには、どの変更が有効ですか？

スケールアウトアクティビティ後のクールダウン期間を長くすることで、新しいインスタンスが完全に準備できるまでの時間を確保し、その間に不要なインスタンスの追加起動を防ぎます。これにより、非効率性と遅延が解消され、応答時間のパフォーマンスを維持できます。 マルチモデルエンドポイントは、複数のモデルを単一のエンドポイントでホストするためのもので、スケーリング動作の改善には直接寄与しません。Amazon API GatewayとAWS Lambdaの統合は、エンドポイントの呼び出し管理には役立ちますが、SageMakerエンドポイント自体のスケーリング動作の非効率性を解決するものではありません。スケールインのクールダウン期間を短縮したり、最大インスタンス数を増やしたりすることは、今回の問題（スケールアウト時の非効率性）の解決には繋がりません。