テクノロジーの新興企業は、複雑なディープニューラルネットワークとGPUコンピューティングを使用して、各顧客の習慣と相互作用に基づいて、既存の顧客に会社の製品を推奨しています。このソリューションは現在、ローカルで実行されている会社のGitリポジトリからプルされたTensorFlowモデルにデータをロードする前に、AmazonS3バケットから各データセットをプルします。このジョブは、進行状況を同じS3バケットに継続的に出力しながら、数時間実行されます。ジョブは、障害が発生した場合にいつでも一時停止、再開、および続行でき、中央キューから実行されます。
上級管理職は、ソリューションのリソース管理の複雑さと、プロセスを定期的に繰り返すことに伴うコストについて懸念しています。彼らは、ワークロードを自動化して、月曜日から金曜日の営業終了までに週に1回実行するように求めています。
最小のコストでソリューションを拡張するには、どのアーキテクチャを使用する必要がありますか？