The Amazon SageMaker image classification algorithm is a supervised learning algorithm that supports multi-label classification. It takes an image as input and outputs one or more labels assigned to that image. It uses a convolutional neural network (ResNet) that can be trained from scratch or trained using transfer learning when a large number of training images are not available.

Этот пост рассказывает об основных подходах для распределения рабочих нод по зонам доступности, с учётом специфики вашего приложения.  И рассмотрит в деталях три способа для запуска рабочих нодов в нескольких AZ: 1) Группы автоматического масштабирования (ASG) привязанные к конкретным AZ 2) Регионально-распределённые группы автоматического масштабирования (ASG) 3) Отдельные инстансы без ASG

HighLoad++ Siberia 2019

Тезисы и презентация:
https://www.highload.ru/siberia/2019/abstracts/5287

Масштабируемость — это базовое требование к любой архитектуре. Конечно, проектируя решение, мы учитываем не только выделение CPU и RAM виртуальных машин, но и адаптивность всей инфраструктуры, включая сеть, хранилища, базы данных и пр. Потребители облака Amazon пользуются эластичными сервисами и инфраструктурой, но обычно не задумываются, как они реализованы. Да и сама AWS тоже не торопится делиться внутренними техническими деталями.

На сессии мы раскроем некоторые подробности об устройстве облака Amazon. Поговорим о том, как AWS улучшает производительность виртуальных машин, одновременно уменьшая их цену; как обеспечивается масштабируемость и изоляция мульти-тенантной сети; что находится под капотом серверлесс-функций и как реализована "магия" эластичности одного из сервисов баз данных.

Знание архитектурных подходов Amazon поможет вам более эффективно использовать сервисы AWS и, возможно, даст новые идеи по…