AWS SAA 题库

一家公司在 AWS 上开发机器学习 (ML) 模型。公司将 ML 模型作为独立的微服务进行开发。这些微服务在启动时从 Amazon S3 中获取大约 1 GB 的模型数据，并将数据加载到内存中。用户通过异步 API 访问 ML 模型。用户可以发送单个请求或批量请求。 公司向数百名用户提供 ML 模型。模型的使用模式不规律。一些模型可能数天或数周没有使用，其他模型则可能在同一时间接收到成千上万的请求。 哪种解决方案将满足这些要求？

• A. 将 API 请求定向到网络负载均衡器 (NLB)。将 ML 模型部署为 AWS Lambda 函数，由 NLB 调用。使用自动扩展根据 NLB 接收到的流量来扩展 Lambda 函数。
• B. 将 API 请求定向到应用负载均衡器 (ALB)。将 ML 模型部署为 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 服务，由 ALB 调用。使用自动扩展根据 ALB 接收到的流量来扩展 ECS 集群实例。
• C. 将 API 请求定向到 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 队列。将 ML 模型部署为 AWS Lambda 函数，由 SQS 事件调用。使用自动扩展根据 SQS 队列的大小来增加 Lambda 函数的 vCPU 数量。
• D. 将 API 请求定向到 Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) 队列。将 ML 模型部署为 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 服务，从队列中读取数据。使用自动扩展为 Amazon ECS 扩展集群容量和服务数量，根据 SQS 队列的大小进行扩展。