비동기 작업의 종속성 관리

Amazon ML의 배치 작업은 성공적으로 완료되기 위해 다른 작업에 의존합니다. 이러한 종속성을 관리하기 위해 Amazon ML은 종속성이 있는 요청을 식별하고 작업이 완료되었는지 확인합니다. 작업이 완료되지 않은 경우 Amazon ML은 해당 요청이 의존하는 작업이 완료될 때까지 초기 요청을 따로 보관합니다.

배치 작업 간에는 몇 가지 종속성이 있습니다. 예를 들어 ML 모델을 만들려면 먼저 ML 모델을 학습시킬 수 있는 데이터 소스를 만들어야 합니다. Amazon ML은 사용 가능한 데이터 소스가 없는 경우 ML 모델을 학습시킬 수 없습니다.

하지만 Amazon ML은 비동기 작업에 대한 종속성 관리를 지원합니다. 예를 들어, 데이터 소스에서 ML 모델을 학습시키라는 요청을 보내기 전에 데이터 통계가 계산될 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 대신, 데이터 소스가 생성되자마자 데이터 소스를 사용하여 ML 모델을 학습시키라는 요청을 보낼 수 있습니다. Amazon ML은 데이터 소스 통계가 계산될 때까지 실제로 학습 작업을 시작하지 않습니다. CreateMLModel 요청은 통계가 계산될 때까지 대기열에 저장됩니다. 계산이 완료되면 Amazon ML은 즉시 CreateMLModel 작업을 실행하려고 시도합니다. 마찬가지로, 학습이 완료되지 않은 ML 모델에 대한 배치 예측 및 평가 요청을 전송할 수 있습니다.

다음 표에는 다양한 Amazon ML 작업을 진행하는 데 필요한 요구 사항이 나와 있습니다.

이를 위해서는...	...이(가) 있어야 합니다
ML 모델 생성(createMLModel)	계산된 데이터 통계가 포함된 데이터 소스
배치 예측 생성(createBatchPrediction)	데이터 소스 ML 모델
배치 평가 생성(createBatchEvaluation)	데이터 소스 ML 모델