Desbloquea Ahorros de Costos con la Nueva Funcionalidad de Escalado a Cero en SageMaker Inference

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Unlock cost savings with the new scale down to zero feature in SageMaker Inference

En un anuncio destacado realizado hoy en el evento AWS re:Invent 2024, Amazon ha revelado una nueva y emocionante función para los puntos de inferencia de Amazon SageMaker. A partir de ahora, estos puntos de inferencia tienen la capacidad de escalar a cero instancias, una capacidad largamente esperada que promete revolucionar la manera en que los clientes gestionan la inferencia de IA y aprendizaje automático (ML) en la nube.

Anteriormente, los puntos de inferencia de SageMaker mantenían un número mínimo de instancias para asegurar una disponibilidad continua, incluso durante periodos de baja actividad o tráfico nulo. Sin embargo, con la nueva actualización, los usuarios podrán alinear más eficientemente el uso de recursos con sus necesidades específicas y patrones de tráfico. Esta capacidad, cuando se utiliza con los componentes de inferencia de SageMaker, ofrece más opciones para un manejo efectivo de los recursos, permitiendo potencialmente una significativa reducción de costos cuando la demanda es baja.

Esta innovación se suma a las capacidades de autoescalado existentes de SageMaker, proporcionando un control aún más detallado sobre la asignación de recursos. Al permitir que los puntos de inferencia se escalen a cero, se abren nuevas oportunidades para gestionar operaciones de ML en la nube de una manera más eficiente, especialmente en ambientes de desarrollo y prueba, o en despliegues de producción con patrones de tráfico variables.

La función de escalado a cero es notablemente beneficiosa en tres escenarios principales: patrones de tráfico predecibles, tráfico esporádico o variable, y en ambientes de desarrollo y prueba. Aunque la capacidad de escalar a cero ofrece un considerable potencial de ahorro de costos, es crucial evaluar cuidadosamente cuándo y cómo aplicar esta función, dado que no todas las situaciones se benefician por igual.

El escalado a cero requiere el uso de componentes de inferencia, y con su implementación, los usuarios pueden implementar políticas de escalado que incluyen esta capacidad, garantizando un uso preciso y económico de la infraestructura de inferencia de IA. Aparte de la obvia ventaja en términos de costos, el escalado a cero también puede introducir breves retrasos al escalar de nuevo hacia arriba, un factor que las empresas deberían considerar al evaluar esta opción.

La nueva funcionalidad de SageMaker ha sido recibida con entusiasmo por empresas que ya han tenido la oportunidad de evaluarla. Atlassian y iFood, entre otros, han compartido su interés en integrar esta función en sus operaciones para optimizar sus recursos de IA y ML.

Con esta nueva capacidad, Amazon SageMaker continúa liderando el camino hacia soluciones de ML más eficientes y costo-efectivas en la nube, ofreciendo a las empresas herramientas para ajustar sus operaciones tecnológicas con una precisión sin precedentes.
vía: AWS machine learning blog