2,000개의 매장을 보유한 소매업체는 휴일 및 날씨를 고려한 지역별 예측이 필요합니다. 이들은 2~3일 동안 모델을 테스트하고 싶어 하며, 공급망 및 매장 제약 조건에 모델이 적응해야 합니다. 운영 오버헤드를 최소화하면서 필요한 기능을 제공하는 단계 조합은 무엇입니까? (두 가지를 선택하세요.)

Amazon Forecast는 시계열 예측 서비스로, holidays featurization과 weather index를 통해 휴일 및 날씨 데이터를 자동으로 통합하여 예측 정확도를 높일 수 있습니다. 이는 지역별 예측 요구사항과 공급망/매장 제약 조건에 적합합니다. SageMaker와 Step Functions를 사용한 카나리 롤아웃은 2~3일의 짧은 테스트 기간 동안 운영 오버헤드를 최소화하면서 새로운 모델을 점진적으로 배포하고 모니터링하기에 이상적입니다. Prophet 모델은 Forecast의 한 옵션이지만, Forecast의 포괄적인 기능 활용이 더 적합합니다. A/B 테스트는 모델 비교에 유용하지만, 짧은 테스트 기간과 운영 오버헤드 최소화라는 조건에는 카나리 롤아웃이 더 효율적입니다.