У ShopRight есть конечная точка для рекомендаций продуктов, чувствительная к задержкам, которая должна извлекать векторы признаков за однозначные миллисекунды для каждого входящего запроса вывода. Признаки представляют собой атрибуты сеанса клиента, которые часто меняются. Какая настройка обеспечивает наиболее надежный шаблон извлечения с низкой задержкой для вывода в реальном времени, оставаясь при этом в рамках управляемых сервисов SageMaker?

Правильный ответ — создание Feature Groups с включенным онлайн-хранилищем и использование SageMaker Feature Store Runtime API (GetRecord). Это решение обеспечивает низкую задержку (однозначные миллисекунды), поскольку онлайн-хранилище Feature Store оптимизировано для быстрого извлечения признаков в реальном времени. Использование BatchPutRecord/PutRecord позволяет эффективно обновлять часто меняющиеся атрибуты сеанса. Необходимость разрешений IAM и нахождения групп признаков в том же регионе является стандартной практикой безопасности и производительности для AWS. Первый вариант (S3 Feature Store и Athena) не подходит из-за высокой задержки Athena для запросов в реальном времени. Третий вариант (DynamoDB) является обходным путем, когда SageMaker Feature Store уже предлагает специализированное решение с низкой задержкой. Четвертый вариант (асинхронный пакетный вывод) не подходит для сценариев, требующих рекомендаций в реальном времени на основе часто меняющихся атрибутов сеанса.