主要观点：随着机器学习和人工智能的快速发展，需在生产环境中高效部署 AI/ML 模型，此博客讨论了基于 AWS SageMaker 的端到端 ML 管道，包括服务器less 计算、事件触发的数据处理和外部 API 集成等，能确保可扩展性、成本效率和实时访问应用。
关键信息：

• 架构包含 ML 模型在 SageMaker 执行、数据存储在 S3 等、事件处理、API 集成等多个组件。
• JSON 格式利于实时查询，Delta 格式利于数据加载分析，AWS Glue 用于数据摄取。
• 利用 Lambda 函数处理 API 访问和实时数据集成，ALB 处理 API 流量和自动扩展，Route 53 处理域名解析和路由。
• 架构具有可扩展性、成本优化、实时处理、无缝集成、跨团队协作等关键特征。
• 未来可考虑流媒体处理和自动化模型重新训练。
  重要细节：
• SageMaker 管道使用预处理数据和算法进行推理，输出 JSON 和 Delta 格式数据。
• S3 事件通知触发 Lambda 函数调用 Glue 作业进行数据处理和存储。
• API Lambda 函数查询 DynamoDB 并与实时 API 集成生成响应。
• ALB 可自动扩展并高效路由流量。
• Route 53 支持自定义域映射和高可用路由。