Bir şirket, SageMaker ile gerçek zamanlı çıkarımlar çalıştırıyor. Uç noktayı destekleyen EC2 örnekleri için otomatik ölçeklendirme, önceki ölçek büyütme örnekleri tam olarak hazır olmadan önce yeni örnekler başlatarak verimsizliklere ve gecikmelere neden oluyor. Yanıt süresi performansını korurken ölçeklendirme davranışını hangi değişiklik iyileştirecektir?

Doğru cevap, ölçek büyütme etkinliklerinden sonra bekleme süresini artırmaktır. Bekleme süresi (cooldown period), bir ölçeklendirme etkinliği tamamlandıktan sonra başka bir ölçeklendirme etkinliğinin başlamadan önce beklenecek süreyi tanımlar. Bu süreyi artırmak, sistemin yeni başlatılan örneklerin tam olarak hazır olmasını ve trafiği işlemeye başlamasını bekleyerek gereksiz yeni örnek başlatmalarını önler. Bu, kaynak israfını azaltır ve uç noktanın istikrarlı bir şekilde ölçeklenmesini sağlar, böylece yanıt süresi performansı korunur. Diğer seçenekler: Çok modelli bir uç nokta, farklı modelleri tek bir uç noktada barındırarak maliyetleri ve operasyonel yükü azaltabilir ancak ölçeklendirme davranışındaki verimsizliği doğrudan çözmez. Amazon API Gateway ve AWS Lambda'yı entegre etmek, uç nokta çağrılarını yönetmek için bir ön katman sağlayabilir ancak temel ölçeklendirme sorununu gidermez. Ölçek küçültme etkinlikleri için bekleme süresini azaltmak veya maksimum örnek sayısını artırmak, mevcut sorunu daha da kötüleştirebilir veya maliyetleri artırabilir, ancak verimsiz ölçek büyütme davranışını düzeltmez.