Orquestar el escalado automático de los endpoints de SageMaker AI con AWS CDK
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Actualizar las configuraciones de puntos de conexión en tiempo real de Amazon SageMaker AI mediante AWS CloudFormation o CDK a menudo falla porque SageMaker requiere que el objetivo escalable se desregistre antes de realizar cambios. Sin embargo, la desregistro manual provoca problemas donde CloudFormation pierde el seguimiento de los recursos de autoescalado o deja las pilas en un estado incorrecto. Para resolver esto, el artículo presenta una construcción reutilizable de CDK que automatiza el proceso de desregistro y reregistro utilizando recursos personalizados. Esta solución garantiza que las actualizaciones del punto de conexión y los cambios en los parámetros de autoescalado puedan ocurrir en un solo despliegue sin intervención manual. La construcción emplea tres recursos personalizados con un ordenamiento explícito de dependencias: uno para desregistrar el objetivo, seguido de la actualización del punto de conexión y luego dos recursos asíncronos para registrar el objetivo y adjuntar las políticas de escalado. Estos componentes asíncronos utilizan un patrón de espera para asegurar que el punto de conexión esté completamente operativo antes de aplicar las reglas de escalado. La implementación incluye lógica específica para manejar los primeros despliegues y las eliminaciones de pilas de manera adecuada. Los usuarios pueden integrar esta construcción en sus pilas existentes o implementarla como un ejemplo independiente desde el repositorio de GitHub proporcionado.
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