MLAMLワークフローのデプロイとオーケストレーション
医療画像解析システムを構築しています。以下の要件を満たす構成を検討してください。
- 1リクエストあたり最大80MBのDICOM(医療用画像フォーマット)ファイルを処理する
- 推論に3〜8分かかる
- 処理完了後にバックエンドシステムへの通知が必要
- アイドル時のコストを最小化したい
最もコスト効率の高い構成はどれですか?
ASageMaker リアルタイムエンドポイントを使用し、API Gatewayのタイムアウトを最大値に延長する
SageMaker リアルタイムエンドポイントを使用するアプローチは、タイムアウト制約と最大6MBのペイロード制限があり大ファイル・長時間推論に不向きです。
BSageMaker 非同期推論エンドポイントを使用し、S3に出力を保存してAmazon SNSで完了通知を受け取る
✓ 正解
SageMaker非同期推論エンドポイントは最大1GBのペイロードと最大60分の推論時間に対応し、リクエストをキューに入れて処理します。結果はS3に保存され、成功・失敗時にSNSトピックへ通知が送られます。さらにアイドル時にインスタンス数を0にスケールダウンできるためコスト最適です。
CSageMaker バッチ変換ジョブをAPIリクエストごとに都度起動してS3から結果を取得する
SageMaker バッチ変換ジョブをAPIリクエストごとに都度起動するアプローチは、ジョブ起動オーバーヘッドが大きくリアルタイム性がないため不適切です。
DSageMaker サーバーレス推論エンドポイントを使用し、AWS Step Functionsのポーリングループで完了を待機する
SageMaker サーバーレス推論エンドポイントを使用するアプローチは、ペイロード上限(最大6MB)とコールドスタートがあり大ファイル・長時間推論には不向きで、Step Functionsによるポーリングループは不要な複雑さとコストを追加します。
解説
SageMaker非同期推論エンドポイントは最大1GBのペイロードと最大60分の推論時間に対応し、リクエストをキューに入れて処理します。結果はS3に保存され、成功・失敗時にSNSトピックへ通知が送られます。さらにアイドル時にインスタンス数を0にスケールダウンできるためコスト最適です。
選択肢AのSageMaker リアルタイムエンドポイントを使用するアプローチは、タイムアウト制約と最大6MBのペイロード制限があり大ファイル・長時間推論に不向きです。
選択肢CのSageMaker バッチ変換ジョブをAPIリクエストごとに都度起動するアプローチは、ジョブ起動オーバーヘッドが大きくリアルタイム性がないため不適切です。
選択肢DのSageMaker サーバーレス推論エンドポイントを使用するアプローチは、ペイロード上限(最大6MB)とコールドスタートがあり大ファイル・長時間推論には不向きで、Step Functionsによるポーリングループは不要な複雑さとコストを追加します。
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