本文讨论了为馈送机器学习管道的消息队列的“拉取”和“推送”交付模型之间的技术差异，重点关注 Amazon SQS。文章指出，虽然 SQS 等“拉取”模型允许消费者请求工作，但“推送”模型则由代理调用一个端点。作者认为，长轮询（等待时间为 20 秒）比短轮询更具成本效益，因为它减少了空闲队列上的计费请求。文章还触及了推送交付的含义，在这种情况下，代理的确认截止日期成为处理时间的硬性限制。 AI
影响 为优化机器学习管道的基础设施提供了见解，有可能降低运营成本并提高效率。
排序理由 文章讨论了消息队列的技术实现细节及其对机器学习管道的成本和延迟的影响，而不是新的发布或重大的行业事件。
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