На заводе был пилотный проект, который выполнял вывод изображений с использованием AWS IoT Greengrass на промышленном ПК, загружая изображения в S3 и вызывая конечную точку SageMaker. При масштабировании до тысяч машин пропускная способность интернета оказалась перегруженной, а задержка — неприемлемой. Какой наиболее экономически эффективный способ уменьшить задержку и решить проблему с пропускной способностью сети?

Правильный ответ — развернуть модель и логику вывода локально на ядре AWS IoT Greengrass. Это позволяет выполнять вывод на периферии, значительно уменьшая задержку, поскольку изображения не нужно передавать в облако для обработки. Также это решает проблему перегрузки пропускной способности интернета, так как только результаты вывода (которые намного меньше изображений) отправляются в облако или локальный веб-сервис. Это наиболее экономически эффективное решение, поскольку оно снижает зависимость от дорогостоящей пропускной способности сети и не требует увеличения облачных ресурсов для вывода. Неправильные варианты: Выделение канала Direct Connect 10 Гбит/с — это дорогое решение, которое лишь частично уменьшит задержку и не решит проблему с пропускной способностью для тысяч машин. Увеличение экземпляров SageMaker не решает проблему задержки из-за передачи данных. Сжатие изображений уменьшит пропускную способность, но не устранит задержку, связанную с передачей данных в облако и обратно для вывода. Также это добавляет накладные расходы на сжатие/распаковку. Включение автомасштабирования SageMaker не решает проблему задержки и пропускной способности сети, так как вывод все равно происходит в облаке. Direct Connect, как указано выше, является дорогим и неполным решением.