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内容提要
在机器学习模型服务中，请求与响应的延迟是关键指标。Databricks通过Delta Sharing支持跨区域模型服务，确保用户从更近的端点获取快速响应，降低延迟。同时，AWS VPC Peering增强了安全性并减少了数据传输成本。
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关键要点
- 机器学习模型服务中的请求与响应延迟是关键指标。
- 跨区域模型服务会显著增加请求和响应时间。
- Databricks通过Delta Sharing支持多区域模型服务，降低延迟。
- AWS VPC Peering增强了安全性并减少数据传输成本。
- Delta Sharing提供三种数据共享方法，重点是Databricks-to-Databricks共享。
- 模型可以在主区域开发并安全共享到其他区域，确保低延迟。
- Databricks模型服务提供高可用性和低延迟的模型端点。
- Delta Sharing维护单一真实数据源，确保一致性。
- AWS VPC Peering确保数据共享在私有网络内进行，提升安全性。
- Databricks Asset Bundle简化跨区域模型部署，支持基础设施即代码。
- 未来步骤包括展示不同的部署策略和性能指标对比。
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