論文の概要: Comparative Analysis of AWS Model Deployment Services

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08175v1
• Date: Mon, 13 May 2024 20:51:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 15:37:23.382470
• Title: Comparative Analysis of AWS Model Deployment Services
• Title（参考訳）: AWS Model Deployment Servicesの比較分析
• Authors: Rahul Bagai,
• Abstract要約: SageMaker、Lambda、Elastic Container Service(ECS)の3つの重要なモデルデプロイサービスを提供している。 この分析によると、Lambdaサービスは、モデル開発時の効率性、自動スケーリングの側面、統合を導く。 ECSは、柔軟性、スケーラビリティ、インフラストラクチャ制御の点で際立っていることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Amazon Web Services (AWS) offers three important Model Deployment Services for model developers: SageMaker, Lambda, and Elastic Container Service (ECS). These services have critical advantages and disadvantages, influencing model developer's adoption decisions. This comparative analysis reviews the merits and drawbacks of these services. This analysis found that Lambda AWS service leads in efficiency, autoscaling aspects, and integration during model development. However, ECS was found to be outstanding in terms of flexibility, scalability, and infrastructure control; conversely, ECS is better suited when it comes to managing complex container environments during model development, as well as addressing budget concerns -- it is, therefore, the preferred option for model developers whose objective is to achieve complete freedom and framework flexibility with horizontal scaling. ECS is better suited to ensuring performance requirements align with project goals and constraints. The AWS service selection process considered factors that include but are not limited to load balance and cost-effectiveness. ECS is a better choice when model development begins from the abstract. It offers unique benefits, such as the ability to scale horizontally and vertically, making it the best preferable tool for model deployment.
• Abstract（参考訳）: SageMaker、Lambda、Elastic Container Service(ECS)の3つの重要なモデルデプロイサービスを提供している。 これらのサービスには重要なアドバンテージとデメリットがあり、モデル開発者の採用決定に影響を与える。 この比較分析は、これらのサービスのメリットと欠点をレビューする。 この分析によると、Lambda AWSサービスは、モデル開発中に効率性、自動スケーリング、統合を導く。 逆に、ECSはモデル開発中の複雑なコンテナ環境の管理や予算の懸念に対処する上で、より適している -- つまり、水平スケーリングによる完全な自由とフレームワークの柔軟性を達成することを目的としているモデル開発者にとって、好まれる選択肢である。 ECSは、プロジェクトの目標と制約に合わせたパフォーマンス要件を保証するのに適しています。 AWSサービス選択プロセスは、ロードバランシングとコスト効率に制限されない要因を考慮に入れている。 ECSは、モデル開発が抽象から始まるとき、より良い選択です。 水平および垂直にスケールする機能など、ユニークなメリットがあり、モデルデプロイメントにとって最適なツールです。

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