던파 카지노 AWS에 구축 된 회사의 서비스 환경 개선에 대한 생각
~ 재생 가능 에너지 생성 금액 던파 카지노 서비스 : 생성 금액 던파 카지노 처리 설계 에디션 ~
게시 : 2025/03/18
소개
안녕하세요, Shigeno입니다
마지막 시간 (AWS에 구축 된 회사 자체 서비스 환경 개선에 대한 생각 - 재생 가능 에너지 생성 볼륨 던파 카지노 서비스 : 기상 데이터 프로세싱 판)는 재생 가능 에너지 생성 던파 카지노 서비스를위한 기상 데이터 처리 개선을 고려했습니다
이번에는 전력 생성 던파 카지노 처리를 위해 Amazon Sagemaker를 사용하여 환경 개선을 주로 고려할 것입니다
이전 검토
지난번, 날씨 데이터를 입력하여 날씨 데이터에 이르기까지 프로세스를 구현했습니다 이번에는 지난번에 구현 된 문제를 해결하기위한 조치를 따르고 후속 발전 볼륨 던파 카지노 프로세스에 관한 설계 고려 사항을 계속 수행 할 것입니다
발전 던파 카지노 처리 개요
발전량 던파 카지노 처리는 다음과 같은 여러 발전량 던파 카지노 모델을 구현합니다 각 던파 카지노 모델마다 다른 사양과 실행시기가 있으므로 적절한 배포 형식을 고려해야합니다
- 장비 정보 및 일기 예보 데이터에서 발전을 던파 카지노하는 간단한 모델 (Express)
- 기계 학습을 사용하여 고정밀 던파 카지노을 달성하는 것을 목표로하는 모델 (표준)
- Model (Premium)은 최신 세대 트렌드를 반영하고 훨씬 더 정확한 던파 카지노을 제공하기 위해 가장 최근의 세대 금액에 대한 데이터를 활용하는 것을 목표로합니다
발전 던파 카지노 처리의 흐름
전자 발전 던파 카지노 처리는 일반적인 기계 학습 모델의 개발 및 배포와 유사한 다음 프로세스에서 수행됩니다
공장 생성 던파 카지노 모델 구성 프로세스
- 교육 데이터의 전처리 (일기 예보 데이터, 발전 성능 데이터 등)
- 발전 던파 카지노 모델 구축
- 발전 금액 던파 카지노 모델 평가
- 포장 배포
발전 던파 카지노 모델을위한 애플리케이션 프로세스
- 던파 카지노 데이터의 전처리 (일기 예보 데이터 등)
- 발전 던파 카지노 모델의 적용
- 던파 카지노 결과 데이터 수정
생성 볼륨 던파 카지노 모델의 구성 프로세스와 관련하여, 많은 양의 데이터로 인해 실행 빈도에 따라 자원 관리 및 비용 관리에 어려움이 있었으며 생산량 던파 카지노 모델 응용 프로세스의 건설 프로세스에는 문제가있었습니다
응답 정책
주로 발전량 던파 카지노 모델의 적용을위한 비교적 적은 처리 시간이 필요한 처리는 주로 LAMBDA 및 기계 학습 관련 처리를위한 컴퓨팅 서비스를위한 것입니다*를 사용하여 구현하십시오
*2024 년 12 월부터 이전에 Amazon Sagemaker로 알려진 서비스의 이름이 Amazon Sagemaker AI로 변경되었습니다 (차세대 Amazon Sagemaker는 다음을 참조하십시오!)
https : //awsamazoncom/jp/blogs/news/introducing-the-next-generation-of-mazon-sagemaker the-center-for-lall-your-analytics-and-ai/
Amazon Sagemaker AI를 사용하여 기계 학습 모델을 설계 할 때 고려해야 할 요소는 배포 옵션입니다
우리는이 서비스에 적합한 다음 배포 옵션 중 어느 것이 적합한 지 고려했습니다
| 실시간 추론 |
서버리스 추론 | 비동기 추론 | 배치 변환 | |
|---|---|---|---|---|
| 실행 모드 | 동기 | 동기 | Anon-Sync | Anon-Sync |
| 대기 시간 | 초의 초 | 초의 초 | 몇 초에서 분 | 불확실한 |
| 통화 모드 | 연속 스트림 /API Call |
연속 스트림 /API Call |
이벤트 | 이벤트/ 일정 |
| 데이터 크기 | 6MB | 4MB | 1GB | 1GB 이상 |
| 요약 | 낮은 대기 시간과 높은 처리량이 필요한 온라인 추론 | 간헐적 또는 희귀 트래픽 패턴으로 처리 | 대기 요청이 필요한 추론에 이상적이며, 큰 페이로드 크기와 긴 처리가 필요한 추론 | 다량의 데이터가 사전에 사용할 수 있고 지속적인 엔드 포인트가 필요하지 않은 경우 오프라인 처리에 적합 |
https : //docsawsamazoncom/ja_jp/sagemaker/latest/dg/how-it-works-deploymenthtml
https : //pagesawscloudcom/112-tzm-766/images/aws-black-belt_2022_amazon-sagemaker-inference-part-3_1014_v1pdf
https : //docsawsamazoncom/ja_jp/sagemaker/latest/dg/deploy-model-optionshtml
결과 및 요약
결과적으로 다음 구조를 고려하고 있습니다
◇ Express (간단한 모델)
발전 던파 카지노 모델을위한 건설 및 적용 프로세스 : Lambda를 중심으로 한 자원으로 구성
◇ 표준 (고정 모델), 프리미엄 (순차적 업데이트 모델)
공장 생성 던파 카지노 모델 구성 프로세스 : Sagemaker 배치 변환
발전 던파 카지노 모델을위한 응용 프로그램 프로세스 : Lambda를 중심으로 한 자원을 구성합니다 (Sagemaker endpoint 호출)
SAGEMAKER AI 배포 옵션은 주로 데이터 크기와 실행 시간의 관계에 따라 배치 변환을 고려합니다 우리는 비용 (추론에 대한 지불)과 스케일링 측면에서 큰 이점이 있다고 생각합니다
최근 출시 된 Amazon Sagemaker Unified Studio를 사용한 통합 관리를 고려하고 싶습니다 (GA : 일반적으로 사용 가능)
https : //awsamazoncom/jp/sagemaker/unified-studio/
마침내
이번에는 서비스를 개선하기 위해 발전 볼륨 던파 카지노 처리에 대한 설계 연구를 수행했습니다 우리는 이것이 미래에 유사한 시스템을 구현하는 것에 대한 통찰력을 제공하기를 바랍니다
우리 회사에는 AWS 및 재생 가능 에너지 관련 데이터를 모두 처리하는 데 능숙한 많은 엔지니어가 있습니다
AWS에서 재생 가능한 에너지 데이터 사용에 관한 질문이 있으시면 CTC에 문의하십시오!
CTC는 AWS 비즈니스를 활용하기 위해 고객의 단계에 맞춰진 광범위한 건설 및 운영 지원 서비스를 제공합니다
숙련 된 엔지니어는 원 스톱 및 유연한 지원을 제공합니다
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