Scalare automaticamente con il bilanciamento del carico elastico (ELB) in Amazon Sagemaker implica la regolazione dinamica del numero di istanze in base alle richieste di carico di lavoro, distribuendo efficientemente distribuendo il traffico in arrivo in queste istanze. Ecco una panoramica dettagliata di come funziona questa integrazione:
Scalatura automatica in sagemaker
Amazon SageMaker supporta la scala automatica per gli endpoint in tempo reale, consentendo al sistema di regolare dinamicamente il numero di istanze fornite per un modello in risposta alle modifiche nel carico di lavoro dell'inferenza [3] [7]. Questa funzionalità garantisce che le risorse siano ottimizzate ridimensionando durante le ore di punta e ridimensionando durante i periodi a basso richiesta, mantenendo così prestazioni ottimali minimizzando i costi [1] [3].
SageMaker offre diverse opzioni di scala automatica, tra cui ridimensionamento del monitoraggio target, ridimensionamento dei gradini e ridimensionamento programmato. Il ridimensionamento del monitoraggio target è comunemente utilizzato, in cui si imposta una metrica target (ad es. Utilizzo della CPU) e SageMaker regola il conteggio delle istanze per mantenere quel bersaglio [3] [5].
Integrazione di bilanciamento del carico elastico (ELB)
Mentre la scala automatica di SageMaker si concentra principalmente sulla regolazione dei conteggi delle istanze in base alle metriche del carico di lavoro, l'integrazione con il bilanciamento del carico elastico migliora la distribuzione del traffico attraverso questi casi. ELB garantisce che le richieste in arrivo vengano instradate in modo ottimale alle istanze disponibili, migliorando la reattività e riducendo i colli di bottiglia [9].
In una configurazione tipica, ELB registra istanze in un gruppo di ridimensionamento automatico e distribuisce il traffico attraverso di essi. Quando le istanze vengono aggiunte o rimosse mediante ridimensionamento automatico, ELB regola automaticamente la sua configurazione per includere o escludere queste istanze, garantendo che il traffico sia sempre diretto a istanze attive [9].
Come funziona la scala automatica con ELB in sagemaker
1. Monitoraggio del carico di lavoro: SageMaker monitora le metriche di carico di lavoro come l'utilizzo della CPU o le richieste simultanee per istanza. Se queste metriche superano le soglie predefinite, viene attivata la politica di scala automatica [2] [3].
2. Azioni di ridimensionamento: quando il carico di lavoro aumenta, Sagemaker si ridimensiona fornindo istanze aggiuntive. ELB registra automaticamente queste nuove istanze e inizia a distribuire il traffico a loro. Al contrario, quando il carico di lavoro diminuisce, Sagemaker si ridimensiona rimuovendo istanze inutili e ELB deregister questi istanze per impedire loro di ricevere traffico [2] [9].
3. Distribuzione del traffico: durante questo processo, ELB garantisce che le richieste in arrivo siano distribuite in modo efficiente nelle istanze attive. Ciò non solo migliora le prestazioni, ma aiuta anche a mantenere un'esperienza utente coerente minimizzando i tempi di risposta ed evitando i colli di bottiglia [9].
4. Ottimizzazione dei costi: ridimensionando le istanze in base alla domanda effettiva e utilizzando ELB per gestire la distribuzione del traffico, le organizzazioni possono ottimizzare i loro costi. Pagano solo le risorse che usano, riducendo le spese inutili durante i periodi di bassa domanda [3] [7].
In sintesi, l'integrazione della scala automatica con il bilanciamento del carico elastico in SageMaker fornisce un modo robusto ed efficiente per gestire i carichi di lavoro di inferenza in tempo reale. Garantisce che le risorse siano adeguate dinamicamente per soddisfare le mutevoli richieste mantenendo prestazioni ottimali e efficienza dei costi.
Citazioni:
[1] https://businesscompassllc.com/efficiely-managing-traffic-for-amazon-sagemaker-real-time-endpoints-with-autoscaling-and-xgboost/
[2] https://randomtrees.com/blog/auto-scaling-for-generative-ai-models-with-amazon-sagemaker/
[3] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-your-machine-learning-deployments-with-auto-scaling-on-amazon-sagemaker/
[4] https://repost.aws/questions/qudpxlldhzs1gnasln4ebrxw/sagemaker-inference-recomment
[5] https://www.restack.io/p/real time-inference-answer-sagemaker-autoscaling-cat-ai
[6] https://stackoverflow.com/questions/71344215/how-does-scaling-policy-work-with-sagemaker-endpoints
[7] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-auto-scaling.html
[8] https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-auto-scaling-policy.html
[9] https://jayendrapatil.com/aws-auto-scaling-elb/