Компания развернула модель на конечной точке Amazon SageMaker и должна записывать и отслеживать каждый вызов API для этой конечной точки, а также получать уведомление, когда количество событий вызова превышает пороговое значение. Какое решение удовлетворяет этим требованиям?

Правильный ответ — использование AWS CloudTrail, Amazon CloudWatch и оповещений CloudWatch. AWS CloudTrail записывает все вызовы API, включая вызовы конечных точек SageMaker, предоставляя подробные журналы событий. Эти журналы можно анализировать с помощью CloudWatch Logs, а затем создавать метрики на основе шаблонов для подсчета вызовов. Панель мониторинга CloudWatch позволяет визуализировать эти метрики, а оповещения CloudWatch могут быть настроены для уведомления, когда количество вызовов превышает заданный порог. SageMaker Debugger (варианты 1 и 2) предназначен для отладки моделей во время обучения и анализа поведения модели во время инференса, но не для логирования и отслеживания вызовов API конечной точки. Он фокусируется на внутренних метриках модели, а не на системных вызовах API. Простое добавление метрики Invocations на панель мониторинга CloudWatch (вариант 4) не обеспечивает необходимого детального логирования каждого вызова API. Хотя CloudWatch автоматически собирает некоторые метрики конечных точек SageMaker, CloudTrail предоставляет более полный аудит всех вызовов API, что соответствует требованию отслеживать каждый вызов API.