Bir fabrika, endüstriyel bir PC'de AWS IoT Greengrass kullanarak görüntü çıkarımı (inference) yapan, görüntüleri S3'e yükleyen ve bir SageMaker endpoint'ini çağıran bir pilot proje yürütmüştü. Binlerce makineye ölçeklenirken, internet bant genişliği doygunluğa ulaştı ve gecikme kabul edilemez hale geldi. Gecikmeyi azaltmanın ve ağ kapasitesi sorununu çözmenin en uygun maliyetli yolu nedir?

Doğru cevap, çıkarım Lambda'sını ve modeli her bir endüstriyel PC'de yerel olarak dağıtarak AWS IoT Greengrass'ın uçta çıkarım yapmasını sağlamaktır. Bu, görüntülerin buluta yüklenmesini ortadan kaldırarak internet bant genişliği doygunluğunu ve gecikmeyi çözer. Sonuçların doğrudan tesis içi web hizmetine iletilmesi, bulut bağımlılığını daha da azaltır. Diğer seçenekler, Direct Connect gibi pahalı çözümler sunar veya sıkıştırma gibi kısmi çözümlerle gecikmeyi tam olarak çözmez, bu da binlerce makineye ölçeklenirken maliyet etkinliğini düşürür. SageMaker otomatik ölçeklendirme, bulut tarafındaki sorunları çözer ancak uçtaki bant genişliği ve gecikme sorununu gidermez.