#python #amazon-web-services #docker #amazon-s3 #boto3
#python #amazon-веб-сервисы #docker #amazon-s3 #boto3
Вопрос:
В настоящее время я использую flask docker для развертывания модели, для которой требуется подключение к AWS s3 (для загрузки файлов). Теперь, насколько я понимаю, задержка службы будет состоять из трех частей:
- Время, затраченное на настройку подключения s3.
- Загрузка файлов в образ docker с использованием этого соединения s3 (поскольку оно будет развернуто только в экземпляре ec2, поэтому затраченное время будет небольшим).
- Используя модель (мы можем каким-то образом ее оптимизировать (возможно, использовать более легкие модели))
Можем ли мы сэкономить время для настройки соединения s3 для 1-го? Как и в случае сохранения пула активных сеансов, которые можно использовать всякий раз, когда я получаю какой-либо запрос к моей службе. Если да, то каков наилучший способ сделать это?
Комментарии:
1. Мой совет: не оптимизируйте скорость прямо сейчас. Сначала запустите основное приложение.
2. @flakes Я согласен с тем, что вы только что сказали, и это можно сделать, используя более легкие модели для получения прогнозов. Но моя задача заключалась в оптимизации времени, необходимого для настройки соединения s3, путем сохранения пула активных подключений, чтобы можно было минимизировать задержку в 1-й точке.