// AI 新闻 · 2026-10-24 · AWS Machine Learning Blog
使用AWS CDK实现SageMaker端点自动扩展的自动化管理
AWS发布了一种基于CDK的可复用构造，通过自定义资源在更新SageMaker AI端点配置时自动完成自动扩展的注销与注册。当端点配置（如实例类型、数量或环境变量）变更时，传统CloudFormation或CDK部署会因无法处理已注册的可扩展目标而失败，且手动操作存在遗漏或状态异常风险。
原文发布 2026-10-24 00:30（北京时间）来源 AWS Machine Learning Blog自动整理 · 已核对原文
01摘要
该构造通过三个自定义资源实现有序流程：先注销可扩展目标，再更新端点配置，最后在端点进入InService状态后注册目标并附加缩放策略。所有操作由CDK依赖关系控制，确保流程正确执行。自定义资源采用异步完成模式，结合Lambda函数和Step Functions实现等待机制，配置变更通过ConfigHash触发重新部署，保证了自动扩展与端点更新的协同一致性。
由开源模型根据原文自动整理，经数字/专名逐项核对（必须在原文中出现），以原文为准。
02要点
- SageMaker端点配置变更时，传统CDK或CloudFormation部署因可扩展目标未注销而失败。
- 该CDK构造通过三个自定义资源实现自动注销、更新和注册流程，避免手动干预。
- 注册与附加缩放策略采用异步完成模式，基于状态检查等待目标可查询并应用策略。
- 配置变更由ConfigHash触发，确保每次更新都重新执行自动扩展的完整流程。
03原文出处
Orchestrating SageMaker AI endpoint auto scaling with AWS CDK
AWS Machine Learning Blog · 发布于 2026-10-24 00:30（北京时间） · 上方为原标题
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