面向制造业的事件驱动 ML 管线编排：基于 AWS 的工业实践经验

该工业实践报告总结了在汽车制造领域运行三年的 AWS 事件驱动 ML 持续训练系统，通过 Amazon ECS、SQS 与准入控制 Lambda 协调跨工厂 GPU 训练任务。在 40000+ 生产训练任务中，该架构相比常驻 GPU 基础设施降低了 72-78% 成本。离散事件模拟表明准入控制避免了朴素调度下 65% 的任务丢失，相关模拟器与 Terraform 模块骨架已开源。