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# Lasttest Ihrer Auto -Scaling-Konfiguration
<a name="endpoint-scaling-loadtest"></a>

Führen Sie Lasttests durch, um eine Skalierungskonfiguration auszuwählen, die so funktioniert, wie Sie es möchten.

Die folgenden Richtlinien zur Durchführung von Lasttests gehen davon aus, dass Sie eine Skalierungsrichtlinie verwenden, die die vorab definierte `SageMakerVariantInvocationsPerInstance`-Kennzahl nutzt.

**Topics**
+ [Bestimmen der Leistungseigenschaften](#endpoint-scaling-loadtest-variant)
+ [Berechnen der Ziellast](#endpoint-scaling-loadtest-calc)

## Bestimmen der Leistungseigenschaften
<a name="endpoint-scaling-loadtest-variant"></a>

Führen Sie Lasttests durch, um die höchste Auslastung `InvocationsPerInstance`, die Ihre Produktionsvariante Ihres Modells verarbeiten kann, und die Latenz der Anfragen, während die Nebenläufigkeit zunimmt, zu finden.

Dieser Wert hängt vom ausgewählten Instance-Typ, von den Nutzlasten, die Kunden in der Regel an Ihr Modell senden sowie von der Performance der externen Abhängigkeiten Ihres Modells ab.

**Um den Spitzenwert requests-per-second (RPS) zu ermitteln, den die Produktionsvariante Ihres Modells bewältigen kann, und die Latenz von Anfragen**

1. Richten Sie mithilfe einer einzigen Instance einen Endpunkt für Ihr Modell ein. Informationen zum Einrichten eines Endpunkts finden Sie unter [Stellen Sie das Modell für SageMaker AI Hosting Services bereit](ex1-model-deployment.md#ex1-deploy-model).

1. Verwenden Sie ein Tool für Lasttests, um eine steigende Anzahl von Parallelanforderungen zu generieren und die Anfragen pro Sekunde (RPS) sowie das Latenzmodell im Ausgang des Tools für Lasttests zu überwachen. 
**Anmerkung**  
Sie können requests-per-minute anstelle von RPS auch überwachen. In diesem Fall multiplizieren Sie in der Gleichung nicht mit 60, um `SageMakerVariantInvocationsPerInstance`, wie unten veranschaulicht, zu berechnen.

   Steigt die Modelllatenz oder verringert sich der Anteil erfolgreicher Transaktionen, dann ist das die Höchstzahl der Anfragen pro Sekunde (RPS), die Ihr Modell verarbeiten kann.

## Berechnen der Ziellast
<a name="endpoint-scaling-loadtest-calc"></a>

Nachdem Sie die Leistungsmerkmale der Variante gefunden haben, können Sie die Höchstzahl der Anfragen pro Sekunde (RPS) bestimmen, die wir an eine Instance senden sollen. Die Schwellenwert, der für die Skalierung verwendet wurde, muss kleiner sein als dieser Maximalwert. Verwenden Sie die folgende Gleichung in Kombination mit einem Lasttest, um den passenden Wert für die Zielkennzahl `SageMakerVariantInvocationsPerInstance` in Ihrer Skalierungskonfiguration festzulegen.

```
SageMakerVariantInvocationsPerInstance = (MAX_RPS * SAFETY_FACTOR) * 60
```

Wo `MAX_RPS` die maximale, durch Sie zuvor festgelegte Anzahl der Anfragen pro Sekunde (RPS) darstellt, und `SAFETY_FACTOR` der Sicherheitsfaktor ist, den Sie gewählt haben, um sicherzustellen, dass Ihre Kunden die Höchstzahl der Anfragen (RPS) nicht überschreiten. Multiplizieren Sie mit 60, um von RPS so umzurechnen, dass es der CloudWatch Minutenmetrik entspricht, die SageMaker KI zur Implementierung von Auto Scaling verwendet (Sie müssen dies nicht tun, wenn Sie requests-per-minute stattdessen messen). invocations-per-minute requests-per-second

**Anmerkung**  
SageMaker AI empfiehlt, dass Sie mit dem Testen mit einem Wert `SAFETY_FACTOR` von 0,5 beginnen. Testen Sie Ihre Skalierungskonfiguration, um sicherzustellen, dass sie wunschgemäß entsprechend Ihres Modells funktioniert, um den Kundendatenverkehr an Ihrem Endpunkt zu erhöhen oder zu senken.