Вам необходимо разместить обученную модель, которая получает неравномерное количество запросов в течение дня. Хостинг должен масштабироваться до пиковой нагрузки, но минимизировать затраты в неактивном состоянии. Какой подход к хостингу соответствует этим ограничениям?

Развертывание модели в конечной точке Amazon SageMaker с настроенными политиками автомасштабирования на основе метрик CloudWatch является оптимальным решением. SageMaker Endpoint обеспечивает полностью управляемый хостинг и позволяет динамически масштабировать количество экземпляров вверх или вниз в зависимости от нагрузки. Это минимизирует затраты в неактивное время, когда запросов мало, и обеспечивает масштабирование до пиковой нагрузки. Остальные варианты менее эффективны: Функции AWS Lambda с фиксированной параллельностью не подходят, так как фиксированная параллельность не позволит масштабироваться до пиковой нагрузки, а без фиксированной параллельности могут возникнуть проблемы с холодными стартами для ML-моделей. Кластер Amazon ECS на AWS Fargate со статическим количеством задач, рассчитанных на пиковую нагрузку, приведет к высоким затратам в неактивное время. Размещение нескольких копий модели за Application Load Balancer, развернутых в конечной точке SageMaker, не является стандартным или эффективным способом автомасштабирования конечных точек SageMaker, так как SageMaker уже имеет встроенные механизмы автомасштабирования.