Salesforce利用SageMaker推理组件放置策略，满足多AZ高可用要求，同时保持多模型共置的成本效率。
Salesforce通过Amazon SageMaker AI推理组件的放置功能，即SchedulingConfig参数，将模型副本分散到多个可用区。
此举旨在满足其多可用区高可用合规要求，同时避免了牺牲多模型共置带来的成本优势。
这一方案表明，企业可以在不增加成本的前提下达成高可用性目标，通过推理组件级别的精细控制实现合规与效率的平衡。
对于依赖多模型共置以降低成本、又必须满足严格可用性要求的组织，这是一个值得参考的实践路径。
Salesforce使用了Amazon SageMaker AI推理组件的SchedulingConfig参数。
该参数用于将模型副本分布到多个可用区。
此举满足了Salesforce的Multi-AZ高可用合规要求。
此方法保留了多模型共置的成本效率。
这种通过推理组件放置来实现高可用的方式，未来可能被更多企业采纳，并推动SageMaker相关功能的进一步优化。
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