Na het trainen van een tijdreeksvoorspellingsmodel in SageMaker, moet een specialist belastingstests uitvoeren op het endpoint en de latentie, het geheugen en de CPU tijdens de test monitoren. Welke aanpak biedt een geconsolideerde weergave van deze metrics tijdens belastingstests?

De juiste aanpak is het maken van een Amazon CloudWatch-dashboard. CloudWatch verzamelt automatisch metrics van SageMaker-endpoints, inclusief latentie, CPU-gebruik en geheugengebruik. Een dashboard biedt een geconsolideerde en realtime visualisatie van deze metrics, wat essentieel is tijdens belastingstests om de prestaties en stabiliteit van het endpoint te beoordelen. Het schrijven van SageMaker-logs naar S3 en het gebruik van Athena en QuickSight is meer geschikt voor log-analyse achteraf, niet voor realtime monitoring van metrics. Het sturen van CloudWatch Logs naar Amazon Elasticsearch Service (ES) en het gebruik van Kibana is effectief voor het analyseren van loggegevens, maar CloudWatch Dashboards zijn directer en efficiënter voor het visualiseren van de gespecificeerde metrics (latentie, geheugen, CPU) die al door CloudWatch worden verzameld. De laatste optie is in wezen hetzelfde als de derde en heeft dezelfde beperkingen voor realtime metric-visualisatie.