MediLex は、NLP 推論 API 用の SageMaker リアルタイムエンドポイント (ml.m5.large インスタンス) を運用しています。CloudWatch メトリクスでは、過去のピーク時 5 分間の平均呼び出し数が 1 分あたり 800 回で、InvocationsPerInstance メトリクスは 1 インスタンスあたり 100 回/分と報告されています。エンドポイントは現在 8 つのインスタンスで実行されています。SRE チームは、同じピークトラフィックに対応し、インスタンスあたりの負荷を同じに保ちながら (ターゲットは 1 インスタンスあたり 150 回の呼び出し)、適切なサイズに調整したいと考えています。CloudWatch の InvocationsPerInstance または集計された呼び出しデータを使用して、1 インスタンスあたり 150 回の呼び出しというターゲットに到達するために、いくつのインスタンスをプロビジョニングする必要がありますか？