Компания выполняет инференсы в реальном времени с помощью SageMaker. Автоматическое масштабирование для инстансов EC2, поддерживающих конечную точку, запускает новые инстансы до того, как предыдущие инстансы, добавленные при масштабировании, будут полностью готовы, что приводит к неэффективности и задержкам. Какое изменение улучшит поведение масштабирования, сохраняя при этом производительность по времени отклика?

Увеличение периода охлаждения (cooldown period) после операций scale-out позволит системе дождаться полной готовности новых инстансов перед принятием решений о дальнейшем масштабировании. Это предотвратит запуск избыточных инстансов до того, как предыдущие станут доступны, что решит проблему неэффективности и задержек, описанную в вопросе. Изменение конфигурации на multi-model endpoint не решает проблему масштабирования инстансов EC2, а оптимизирует развертывание нескольких моделей на одном инстансе. Интеграция Amazon API Gateway и AWS Lambda может помочь в управлении вызовами, но не влияет напрямую на поведение автоматического масштабирования инстансов SageMaker. Уменьшение периода охлаждения для scale-in и увеличение максимального количества инстансов не решат проблему преждевременного запуска новых инстансов до готовности предыдущих; уменьшение периода охлаждения для scale-in может даже усугубить нестабильность.