سبق 1ਬੈਕਐਂਡ ਏਕੀਕਰਨ: ਏਪੀਆਈ ਗੇਟਵੇ + ਲੈਂਬਡਾ ਬਨਾਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸਰਵਰ ਅਤੇ ਸੇਜਮੇਕਰ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟਸ ਨਾਲ ਜੁੜਨਾਇਹ ਭਾਗ ਏਪੀਆਈ ਗੇਟਵੇ ਅਤੇ ਲੈਂਬਡਾ ਨੂੰ ਕੰਟੇਨਰ ਜਾਂ ਈਸੀ2 ਬੈਕਐਂਡ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸੇਜਮੇਕਰ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟਸ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਕਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਲੇਟੈਂਸੀ, ਲਾਗਤ, ਸਕੇਲਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਏਆਈ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
When to choose Lambda vs containerized application serversDesigning REST and JSON payloads for SageMaker inferenceVPC, security groups, and private endpoint connectivityManaging cold starts, concurrency, and scaling behaviorError handling, retries, and idempotent request designسبق 2ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ: ਕੱਚੇ/ਸਟੋਰ ਲਈ ਐੱਸ3, ਘੱਟ-ਲੇਟੈਂਸੀ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਲਈ ਡਾਇਨਾਮੋਡੀਬੀ, ਅਤੇ ਇਨਵਰਟਿਡ ਇੰਡੈਕਸ ਲਈ ਇਲਾਸਟਿਕਸਰਚ/ਓਪਨਸਰਚਇਹ ਭਾਗ ਐੱਸ3 ਲਈ ਕੱਚੇ ਅਤੇ ਕਿਊਰੇਟਿਡ ਡੇਟਾ, ਡਾਇਨਾਮੋਡੀਬੀ ਲਈ ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਮੈਟਾਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਓਪਨਸਰਚ ਲਈ ਖੋਜ ਇੰਡੈਕਸਿਜ਼ ਵਰਤ ਕੇ ਸਟੋਰੇਜ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਏਆਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸਕੀਮੇ, ਪਾਰਟੀਸ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਪਾਲਿਸੀਆਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Organizing S3 buckets, prefixes, and lifecycle policiesDesigning DynamoDB keys for metadata lookupsIndexing documents and vectors in OpenSearchSynchronizing S3, DynamoDB, and search indexesSecuring data with IAM, encryption, and fine-grained accessسبق 3ਮਾਡਲ ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਲਈ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ: ਗਲੂ, ਏਡਬਲਿਊਐਸ ਡੇਟਾ ਰੈਂਗਲਰ, ਸਟੈਪ ਫੰਕਸ਼ਨਜ਼, ਅਤੇ ਸੇਜਮੇਕਰ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂਇਹ ਭਾਗ ਡੇਟਾ ਕੈਪਚਰ, ਫੀਚਰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਗਲੂ, ਏਡਬਲਿਊਐਸ ਡੇਟਾ ਰੈਂਗਲਰ, ਸਟੈਪ ਫੰਕਸ਼ਨਜ਼, ਅਤੇ ਸੇਜਮੇਕਰ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨਾਲ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਨੂੰ ਓਰਕੈਸਟ੍ਰੇਟ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਉੱਤੇ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਡਿਪਲਾਏਡ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
Designing data capture from inference and user feedbackUsing Glue and Data Wrangler for feature engineeringCoordinating ETL and training with Step FunctionsAutomating training and deployment with PipelinesVersioning datasets, features, and model artifactsسبق 4ਫ੍ਰੰਟਐਂਡ ਤੋਂ ਬੈਕਐਂਡ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨ: ਖੋਜ ਬਾਰ ਅਤੇ ਸਪੋਰਟ ਕੰਜ਼ੋਲ ਫਲੋ ਅਤੇ ਏਪੀਆਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਚਾਰਇਹ ਭਾਗ ਖੋਜ ਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸਪੋਰਟ ਕੰਜ਼ੋਲਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਏਆਈ ਫੀਚਰਾਂ ਲਈ ਫ੍ਰੰਟਐਂਡ ਤੋਂ ਬੈਕਐਂਡ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਏਪੀਆਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਪੇਜੀਨੇਸ਼ਨ, ਲੇਟੈਂਸੀ ਬਜਟਸ, ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਉੱਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਕੇਲ ਉੱਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਯੂਜ਼ਰ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
Designing search and suggestion APIs for UIsHandling pagination, filtering, and sorting optionsManaging latency budgets and perceived responsivenessSchema evolution and backward compatible responsesClient-side caching and retry strategies for robustnessسبق 5ਖੋਜ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਓਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ: ਕੁਏਰੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਕੈਂਡੀਡੇਟ ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ, ਸੇਜਮੇਕਰ ਸਕੋਰਿੰਗ, ਕੇਂਦਰਾ ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ, ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਫਿਊਜ਼ਨਇਹ ਭਾਗ ਖੋਜ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਓਰਕੈਸਟ੍ਰੇਟ ਕਰਨ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੁਏਰੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਕੈਂਡੀਡੇਟ ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ, ਸੇਜਮੇਕਰ ਸਕੋਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਕੇਂਦਰਾ ਜਾਂ ਓਪਨਸਰਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ, ਫਿਰ ਰੈਂਕਿੰਗ ਨੂੰ ਫਿਊਜ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਲੇਟੈਂਸੀ, ਸੰਬੰਧਤਤਾ ਅਤੇ ਫਾਲਬੈਕ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
Normalizing and enriching user queries before searchCandidate retrieval from OpenSearch and KendraReal-time scoring with SageMaker endpointsBlending lexical, semantic, and business signalsA/B testing ranking strategies and monitoring qualityسبق 6ਐਸੰਕ੍ਰੋਨਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ: ਲੰਮੇ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਅਮੀਰੀਕਰਨ ਅਤੇ ਬੈਚ ਰੀ-ਰੈਂਕਿੰਗ ਜੌਬਸ ਲਈ ਐੱਸਕਿਊਐੱਸ, ਐੱਸਐੱਨਐੱਸ, ਅਤੇ ਇਵੈਂਟਬ੍ਰਿਜਇਹ ਭਾਗ ਐੱਸਕਿਊਐੱਸ, ਐੱਸਐੱਨਐੱਸ, ਅਤੇ ਇਵੈਂਟਬ੍ਰਿਜ ਨੂੰ ਐਸੰਕ੍ਰੋਨਸ ਏਆਈ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਲਈ ਵਰਤਣ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਮੀਰੀਕਰਨ, ਬੈਚ ਸਕੋਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਰੀ-ਰੈਂਕਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਮੈਸੇਜ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਡੈੱਡ-ਲੈਟਰ ਕਿਊਆਂ, ਆਰਡਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਭੋਗੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Event-driven patterns for enrichment and scoring jobsDesigning message payloads and idempotent consumersConfiguring DLQs, retries, and failure handlingFan-out and routing with SNS topics and EventBridgeScaling workers and tuning batch size and visibilityسبق 7ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਟ੍ਰੇਸਿੰਗ: ਐੱਖਸ-ਰੇ, ਕਲਾਉਡਵਾਚ ਲੌਗਸ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਕਰੋਲੇਸ਼ਨਇਹ ਭਾਗ ਏਆਈ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡਵਾਚ ਲੌਗਸ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਅਤੇ ਐੱਖਸ-ਰੇ ਟ੍ਰੇਸਿਜ਼ ਨਾਲ ਇੰਸਟ੍ਰੂਮੈਂਟ ਕਰਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਏਪੀਆਈ ਗੇਟਵੇ, ਲੈਂਬਡਾ, ਸੇਜਮੇਕਰ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਰੋਲੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਲੇਟੈਂਸੀ, ਗਲਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ ਨੂੰ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਡੀਬੱਗ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
Structuring application and inference logs for analyticsDefining custom metrics for latency and model qualityConfiguring X-Ray tracing for end-to-end call flowsCorrelating trace IDs across logs, metrics, and alarmsDashboards and alerts for production AI workloads
