AWS发布Amazon SageMaker AI并发扫描功能：优化生成式AI端点容量规划

摘要：AWS推出了Amazon SageMaker AI的并发扫描功能，通过系统化地测试不同负载水平，帮助用户优化生成式AI端点的资源配置。该功能利用CreateAIBenchmarkJob API自动执行并发扫描，分析吞吐量与延迟数据，从而为用户提供数据驱动的容量规划建议，避免资源浪费或服务降级。

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核心功能概述

AWS近日发布了Amazon SageMaker AI的并发扫描（Concurrency Sweeps）功能，旨在帮助用户优化生成式AI端点的资源配置。该功能通过系统化地测试不同并发请求水平下的端点性能，为用户提供以下关键优势：

• 系统化性能测试：无需手动负载测试或反复调整配置，用户可以通过CreateAIBenchmarkJob API自动执行并发扫描。
• 关键指标分析：扫描结果涵盖吞吐量、延迟等关键指标，帮助用户识别端点的饱和点和服务水平协议（SLA）阈值。
• 数据驱动的容量规划：基于扫描结果，用户可以做出更明智的容量决策，避免资源浪费或服务降级。

技术亮点

1. 自动化负载测试：用户只需定义并发级别和请求数量，Amazon SageMaker AI即可自动执行负载测试，并生成详细的性能报告。
2. 实时性能监控：通过分析吞吐量与延迟数据，用户可以直观地看到端点在不同负载水平下的表现，并识别出最佳工作点。
3. SLA优化：用户可以设置多个SLA阈值，Amazon SageMaker AI将自动搜索满足所有SLA条件的最大并发级别。
4. 成本效益分析：通过优化资源配置，用户可以在保证服务性能的同时，降低运营成本。

使用场景

• 模型部署优化：在部署新的生成式AI模型时，用户可以使用并发扫描功能来评估不同实例类型的性能表现，并选择最合适的配置。
• 动态容量调整：对于需要应对流量波动的应用，用户可以定期运行并发扫描，并根据扫描结果动态调整端点容量。
• SLA合规性保障：通过设置SLA阈值，用户可以确保端点在高负载情况下依然能够满足性能要求。

开发者建议

• 结合实际应用场景：在定义工作负载配置文件时，建议根据实际应用场景调整输入和输出token的数量，以获得更准确的性能评估结果。
• 定期运行扫描：为了应对流量变化，建议定期运行并发扫描，并根据扫描结果及时调整资源配置。
• 利用自动化工具：Amazon SageMaker AI提供了丰富的API接口，开发者可以将其集成到现有的CI/CD流程中，实现自动化容量管理。

行业影响

并发扫描功能的推出，标志着AWS在生成式AI基础设施领域的又一重要进展。通过提供系统化的性能测试和容量规划工具，AWS帮助用户更好地应对生成式AI应用中的性能挑战，提升了AI模型的部署效率和可靠性。这不仅有助于降低运营成本，还能为用户提供更优质的用户体验。

结论

Amazon SageMaker AI的并发扫描功能为生成式AI端点的容量规划提供了一种高效、可靠的解决方案。通过系统化的性能测试和数据分析，用户可以做出更明智的资源配置决策，从而在保证服务性能的同时，降低运营成本。

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消息来源：AWS Machine Learning Blog (2026-09-22)

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