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# Dimensionamento automatico del provisioning simultaneo per un endpoint serverless
Amazon SageMaker AI esegue automaticamente la riduzione o l’aumento orizzontale degli endpoint serverless on demand. Per gli endpoint serverless con Simultaneità con provisioning, puoi utilizzare Dimensionamento automatico dell’applicazione per ridimensionare con aumento o diminuzione Simultaneità con provisioning in base al tuo profilo di traffico, ottimizzando in tal modo i costi.
Di seguito sono riportati i prerequisiti per il dimensionamento automatico di Simultaneità con provisioning su endpoint serverless:
+ [Registrazione di un modello](#serverless-endpoints-autoscale-register)
+ [Definizione di una policy di dimensionamento](#serverless-endpoints-autoscale-define)
+ [Applicazione di una policy di scalabilità](#serverless-endpoints-autoscale-apply)
Prima di poter utilizzare il dimensionamento automatico, devi aver già distribuito un modello su un endpoint serverless con Simultaneità con provisioning. I modelli distribuiti sono indicati come [varianti di produzione](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ProductionVariant.html). Vedi [Creare una configurazione endpoint](serverless-endpoints-create-config.md) e [Creare un endpoint](serverless-endpoints-create-endpoint.md) per ulteriori informazioni sulla distribuzione di un modello su un endpoint serverless con Simultaneità con provisioning. Per specificare i parametri e i valori di target per una policy di dimensionamento, devi configurare una policy di dimensionamento di monitoraggio. Per ulteriori informazioni su come definire una policy di dimensionamento, vedi [Definizione di una policy di dimensionamento](#serverless-endpoints-autoscale-define). Dopo la registrazione di un modello e la definizione di una policy di dimensionamento, applica la policy di dimensionamento al modello registrato. Per informazioni su come applicare la policy di dimensionamento, vedi [Applicazione di una policy di scalabilità](#serverless-endpoints-autoscale-apply).
Per i dettagli su altri prerequisiti e componenti utilizzati con il dimensionamento automatico, consulta la sezione [Prerequisiti per il dimensionamento automatico](endpoint-auto-scaling-prerequisites.md) nella [documentazione sul dimensionamento automatico SageMaker AI](endpoint-auto-scaling.md).
## Registrazione di un modello
Per aggiungere il dimensionamento automatico a un endpoint serverless con Simultaneità con provisioning, devi prima registrare il tuo modello (variante di produzione) utilizzando AWS CLI o l’API di dimensionamento automatico dell’applicazione.
### Registrazione di un modello (AWS CLI)
Per registrare il tuo modello, utilizza il comando `register-scalable-target` AWS CLI con i parametri seguenti:
+ `--service-namespace`: imposta questo valore su `sagemaker`.
+ `--resource-id` – L'identificatore di risorsa per il modello (in particolare, la variante di produzione). Per questo parametro, il tipo di risorsa è `endpoint` e l'identificatore univoco è il nome della variante di produzione. Ad esempio, `endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant`.
+ `--scalable-dimension`: imposta questo valore su `sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency`.
+ `--min-capacity` – Il numero minimo di Simultaneità con provisioning per il modello. Imposta `--min-capacity` su almeno 1. Deve essere uguale o inferiore al valore specificato per `--max-capacity`.
+ `--max-capacity` – Il numero massimo di Simultaneità con provisioning da abilitare con il dimensionamento automatico dell’applicazione. Imposta `--max-capacity` su un minimo di 1. Deve essere maggiore o uguale al valore specificato per `--min-capacity`.
L'esempio seguente mostra come registrare un modello denominato `MyVariant` che viene dimensionato in modo dinamico per avere un valore di Simultaneità con provisioning da 1 a 10:
```
aws application-autoscaling register-scalable-target \
--service-namespace sagemaker \
--scalable-dimension sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency \
--resource-id endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant \
--min-capacity 1 \
--max-capacity 10
```
### Registrazione di un modello (API di dimensionamento automatico dell’applicazione)
Per registrare il modello, usa l’azione API `RegisterScalableTarget` Application Auto Scaling con i parametri seguenti:
+ `ServiceNamespace`: imposta questo valore su `sagemaker`.
+ `ResourceId` – L'identificatore di risorsa per il modello (in particolare, la variante di produzione). Per questo parametro, il tipo di risorsa è `endpoint` e l'identificatore univoco è il nome della variante di produzione. Ad esempio, `endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant`.
+ `ScalableDimension`: imposta questo valore su `sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency`.
+ `MinCapacity` – Il numero minimo di Simultaneità con provisioning per il modello. Imposta `MinCapacity` su almeno 1. Deve essere uguale o inferiore al valore specificato per `MaxCapacity`.
+ `MaxCapacity` – Il numero massimo di Simultaneità con provisioning da abilitare con il dimensionamento automatico dell’applicazione. Imposta `MaxCapacity` su un minimo di 1. Deve essere maggiore o uguale al valore specificato per `MinCapacity`.
L'esempio seguente mostra come registrare un modello denominato `MyVariant` che viene dimensionato in modo dinamico per avere un valore di Simultaneità con provisioning da 1 a 10:
```
POST / HTTP/1.1
Host: autoscaling.us-east-2.amazonaws.com
Accept-Encoding: identity
X-Amz-Target: AnyScaleFrontendService.RegisterScalableTarget
X-Amz-Date: 20160506T182145Z
User-Agent: aws-cli/1.10.23 Python/2.7.11 Darwin/15.4.0 botocore/1.4.8
Content-Type: application/x-amz-json-1.1
Authorization: AUTHPARAMS
{
"ServiceNamespace": "sagemaker",
"ResourceId": "endpoint/MyEndPoint/variant/MyVariant",
"ScalableDimension": "sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency",
"MinCapacity": 1,
"MaxCapacity": 10
}
```
## Definizione di una policy di dimensionamento
Per specificare i parametri e i valori di target per una policy di dimensionamento, configuri una policy di dimensionamento di monitoraggio dei target. Definisci la policy di dimensionamento come un blocco JSON in un file di testo. Puoi quindi usare questo file di testo quando richiami il AWS CLI o l'API Application Auto Scaling. Per definire rapidamente una policy di dimensionamento di monitoraggio della destinazione per un endpoint serverless, utilizza il parametro predefinito `SageMakerVariantProvisionedConcurrencyUtilization`.
```
{
"TargetValue": 0.5,
"PredefinedMetricSpecification":
{
"PredefinedMetricType": "SageMakerVariantProvisionedConcurrencyUtilization"
},
"ScaleOutCooldown": 1,
"ScaleInCooldown": 1
}
```
## Applicazione di una policy di scalabilità
Dopo aver registrato il modello, puoi applicare una policy di dimensionamento al tuo endpoint serverless con Simultaneità con provisioning. Consulta [Applicazione di una policy di dimensionamento di monitoraggio della destinazione](#serverless-endpoints-autoscale-apply-target) per applicare una policy di dimensionamento di monitoraggio della destinazione da te definita. Se il flusso del traffico verso l'endpoint serverless segue una routine prevedibile, anziché applicare una policy di dimensionamento basata sul monitoraggio della destinazione, potresti voler pianificare le azioni di scalabilità in momenti specifici. Per ulteriori informazioni sulle azioni di pianificazione del dimensionamento, consulta [Dimensionamento pianificato](#serverless-endpoints-autoscale-apply-scheduled).
### Applicazione di una policy di dimensionamento di monitoraggio della destinazione
Puoi utilizzare Console di gestione AWS, AWS CLI o l'API Application Auto Scaling, per applicare una policy di dimensionamento di monitoraggio della destinazione all'endpoint serverless con Simultaneità con provisioning.
#### Applicazione di una policy di dimensionamento di monitoraggio della destinazione (AWS CLI)
Per applicare una policy di dimensionamento al tuo modello, utilizza il comando `put-scaling-policy` dell’AWS CLI con i parametri seguenti:
+ `--policy-name` – Il nome della policy di dimensionamento.
+ `--policy-type` – Impostare questo valore su `TargetTrackingScaling`.
+ `--resource-id` – L'identificatore di risorse per la variante. Per questo parametro, il tipo di risorsa è `endpoint` e l'identificatore univoco è il nome della variante. Ad esempio, `endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant`.
+ `--service-namespace` – Impostare questo valore su `sagemaker`.
+ `--scalable-dimension` – Impostare questo valore su `sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency`.
+ `--target-tracking-scaling-policy-configuration` – La configurazione di una policy di dimensionamento con monitoraggio degli obiettivi da utilizzare per il modello.
L'esempio seguente mostra come applicare una policy di dimensionamento con monitoraggio della destinazione denominata `MyScalingPolicy` a un modello denominato `MyVariant`. La configurazione della policy viene salvata in un file denominato `scaling-policy.json`.
```
aws application-autoscaling put-scaling-policy \
--policy-name MyScalingPolicy \
--policy-type TargetTrackingScaling \
--service-namespace sagemaker \
--scalable-dimension sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency \
--resource-id endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant \
--target-tracking-scaling-policy-configuration file://[file-localtion]/scaling-policy.json
```
#### Applica una policy di dimensionamento con monitoraggio della destinazione (API di Application Auto Scaling)
Per applicare una policy di dimensionamento al modello, utilizzare l'azione dell’API `PutScalingPolicy` Application Auto Scaling con i parametri seguenti:
+ `PolicyName` – Il nome della policy di dimensionamento.
+ `PolicyType` – Impostare questo valore su `TargetTrackingScaling`.
+ `ResourceId` – L'identificatore di risorse per la variante. Per questo parametro, il tipo di risorsa è `endpoint` e l'identificatore univoco è il nome della variante. Ad esempio, `endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant`.
+ `ServiceNamespace` – Impostare questo valore su `sagemaker`.
+ `ScalableDimension` – Impostare questo valore su `sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency`.
+ `TargetTrackingScalingPolicyConfiguration` – La configurazione di una policy di dimensionamento con monitoraggio delle destinazioni da utilizzare per il modello.
L'esempio seguente mostra come applicare una policy di dimensionamento con monitoraggio della destinazione denominata `MyScalingPolicy` a un modello denominato `MyVariant`. La configurazione della policy viene salvata in un file denominato `scaling-policy.json`.
```
POST / HTTP/1.1
Host: autoscaling.us-east-2.amazonaws.com
Accept-Encoding: identity
X-Amz-Target: AnyScaleFrontendService.PutScalingPolicy
X-Amz-Date: 20160506T182145Z
User-Agent: aws-cli/1.10.23 Python/2.7.11 Darwin/15.4.0 botocore/1.4.8
Content-Type: application/x-amz-json-1.1
Authorization: AUTHPARAMS
{
"PolicyName": "MyScalingPolicy",
"ServiceNamespace": "sagemaker",
"ResourceId": "endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant",
"ScalableDimension": "sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency",
"PolicyType": "TargetTrackingScaling",
"TargetTrackingScalingPolicyConfiguration":
{
"TargetValue": 0.5,
"PredefinedMetricSpecification":
{
"PredefinedMetricType": "SageMakerVariantProvisionedConcurrencyUtilization"
}
}
}
```
#### Applicazione di una policy di dimensionamento di monitoraggio della destinazione (Console di gestione AWS)
Per applicare una policy di dimensionamento con monitoraggio della destinazione con la Console di gestione AWS:
1. Accedi alla [console di Amazon SageMaker AI](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Nel pannello di navigazione, scegli **Inferenza**.
1. Scegli **Endpoint** per visualizzare un elenco di tutti gli endpoint.
1. Scegli l'endpoint per cui applicare la policy di dimensionamento. Apparirà una pagina con le impostazioni dell'endpoint, con i modelli (variante di produzione) elencati nella sezione **Impostazioni di runtime dell'endpoint**.
1. Seleziona la variante di produzione a cui desideri applicare la policy di dimensionamento e scegli **Configurazione di Auto Scaling**. Viene visualizzata la pagina **Configura il dimensionamento automatico della variante**.
![\[Screenshot della finestra di dialogo Configura il dimensionamento automatico della variante nella console.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/serverless-endpoints-variant-autoscaling.png)
1. Immetti i valori minimo e massimo della Simultaneità con provisioning nei campi **Simultaneità allocata minima** e **Simultaneità allocata massima**, rispettivamente, nella sezione **Scalabilità automatica della variante**. La simultaneità allocata minima deve essere minore o uguale alla simultaneità allocata massima.
1. Inserisci il valore target nel campo **Valore target** per il parametro target, `SageMakerVariantProvisionedConcurrencyUtilization`.
1. (Facoltativo) Inserisci i valori di disattivazione del dimensionamento verticale e orizzontale (in secondi), rispettivamente, nei campi **Disattivazione dimensionamento verticale** e **Disattivazione dimensionamento orizzontale**.
1. (Facoltativo) Seleziona **Disabilita il dimensionamento verticale** se non desideri che il dimensionamento automatico elimini l'istanza quando il traffico diminuisce.
1. Seleziona **Salva**.
### Dimensionamento pianificato
Se il traffico verso il tuo endpoint serverless con Simultaneità con provisioning segue uno schema di routine, potresti voler pianificare le azioni di pianificazione del dimensionamento in momenti specifici, per ridimensionare o aumentare la Simultaneità con provisioning. Puoi utilizzare AWS CLI o il dimensionamento automatico dell’applicazione per pianificazione le azioni di dimensionamento.
#### Dimensionamento pianificato (AWS CLI)
Per applicare una policy di dimensionamento al tuo modello, utilizza il comando `put-scheduled-action` dell’AWS CLI con i parametri seguenti:
+ `--schedule-action-name` – Il nome dell’azione di dimensionamento.
+ `--schedule` – Un'espressione Cron che specifica l’ora di inizio e fine dell'azione di dimensionamento con una pianificazione ricorrente.
+ `--resource-id` – L'identificatore di risorse per la variante. Per questo parametro, il tipo di risorsa è `endpoint` e l'identificatore univoco è il nome della variante. Ad esempio, `endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant`.
+ `--service-namespace` – Impostare questo valore su `sagemaker`.
+ `--scalable-dimension` – Impostare questo valore su `sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency`.
+ `--scalable-target-action` – La destinazione dell'azione di dimensionamento.
Nell'esempio seguente viene mostrato come aggiungere un'azione di dimensionamento denominata `MyScalingAction` a un modello denominato `MyVariant` in una pianificazione ricorrente. Alla pianificazione specificata (ogni giorno alle 12:15 UTC), se l'attuale Simultaneità con provisioning è inferiore al valore indicato per `MinCapacity`. Il dimensionamento automatico dell’applicazione aumenta la simultaneità con provisioning fino al valore specificato da `MinCapacity`.
```
aws application-autoscaling put-scheduled-action \
--scheduled-action-name 'MyScalingAction' \
--schedule 'cron(15 12 * * ? *)' \
--service-namespace sagemaker \
--resource-id endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant \
--scalable-dimension sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency \
--scalable-target-action 'MinCapacity=10'
```
#### Dimensionamento pianificato (API di dimensionamento automatico dell’applicazione)
Per applicare una policy di dimensionamento al modello, utilizzare l'azione dell’API `PutScheduledAction` Application Auto Scaling con i parametri seguenti:
+ `ScheduleActionName` – Il nome dell’azione di dimensionamento.
+ `Schedule` – Un'espressione Cron che specifica l’ora di inizio e fine dell'azione di dimensionamento con una pianificazione ricorrente.
+ `ResourceId` – L'identificatore di risorse per la variante. Per questo parametro, il tipo di risorsa è `endpoint` e l'identificatore univoco è il nome della variante. Ad esempio, `endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant`.
+ `ServiceNamespace` – Impostare questo valore su `sagemaker`.
+ `ScalableDimension` – Impostare questo valore su `sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency`.
+ `ScalableTargetAction` – La destinazione dell'azione di dimensionamento.
Nell'esempio seguente viene mostrato come aggiungere un'azione di dimensionamento denominata `MyScalingAction` a un modello denominato `MyVariant` in una pianificazione ricorrente. Alla pianificazione specificata (ogni giorno alle 12:15 UTC), se l'attuale Simultaneità con provisioning è inferiore al valore indicato per `MinCapacity`. Il dimensionamento automatico dell’applicazione aumenta la simultaneità con provisioning fino al valore specificato da `MinCapacity`.
```
POST / HTTP/1.1
Host: autoscaling.us-east-2.amazonaws.com
Accept-Encoding: identity
X-Amz-Target: AnyScaleFrontendService.PutScheduledAction
X-Amz-Date: 20160506T182145Z
User-Agent: aws-cli/1.10.23 Python/2.7.11 Darwin/15.4.0 botocore/1.4.8
Content-Type: application/x-amz-json-1.1
Authorization: AUTHPARAMS
{
"ScheduledActionName": "MyScalingAction",
"Schedule": "cron(15 12 * * ? *)",
"ServiceNamespace": "sagemaker",
"ResourceId": "endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant",
"ScalableDimension": "sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency",
"ScalableTargetAction": "MinCapacity=10"
}
}
}
```
# Eliminazione
Dopo aver finito di utilizzare il dimensionamento automatico per l’endpoint serverless con Provisioned Concurrency, è necessario ripulire le risorse create. Questo comporta l’eliminazione della policy di dimensionamento e l’annullamento della registrazione del modello da Application Auto Scaling. La pulizia garantisce di non incorrere in costi inutili per le risorse che non utilizzi più.
## Eliminazione di una policy di dimensionamento
È possibile eliminare una policy di dimensionamento con la Console di gestione AWS, AWS CLI o l'API di Application Auto Scaling. Per ulteriori informazioni sull’eliminazione di una policy di dimensionamento con la Console di gestione AWS, consulta [Eliminazione di una policy di dimensionamento](endpoint-auto-scaling-delete.md) nella [documentazione sul dimensionamento automatico di SageMaker AI](endpoint-auto-scaling.md).
### Eliminazione una policy di dimensionamento (AWS CLI)
Per applicare una policy di dimensionamento al tuo modello, utilizza il comando `delete-scaling-policy` dell’AWS CLI con i parametri seguenti:
+ `--policy-name` – Il nome della policy di dimensionamento.
+ `--resource-id` – L'identificatore di risorse per la variante. Per questo parametro, il tipo di risorsa è `endpoint` e l'identificatore univoco è il nome della variante. Ad esempio, `endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant`.
+ `--service-namespace` – Impostare questo valore su `sagemaker`.
+ `--scalable-dimension` – Impostare questo valore su `sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency`.
L'esempio seguente elimina una policy di dimensionamento denominata `MyScalingPolicy` da un modello denominato `MyVariant`.
```
aws application-autoscaling delete-scaling-policy \
--policy-name MyScalingPolicy \
--service-namespace sagemaker \
--scalable-dimension sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency \
--resource-id endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant
```
### Eliminazione di una policy di dimensionamento (API Application Auto Scaling)
Per eliminare una policy di dimensionamento al modello, utilizzare l'azione dell’API `DeleteScalingPolicy` Application Auto Scaling con i parametri seguenti:
+ `PolicyName` – Il nome della policy di dimensionamento.
+ `ResourceId` – L'identificatore di risorse per la variante. Per questo parametro, il tipo di risorsa è `endpoint` e l'identificatore univoco è il nome della variante. Ad esempio, `endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant`.
+ `ServiceNamespace` – Impostare questo valore su `sagemaker`.
+ `ScalableDimension` – Impostare questo valore su `sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency`.
Nell'esempio seguente viene utilizzata l'API Application Auto Scaling per eliminare una policy di dimensionamento denominata `MyScalingPolicy` da un modello denominato `MyVariant`.
```
POST / HTTP/1.1
Host: autoscaling.us-east-2.amazonaws.com
Accept-Encoding: identity
X-Amz-Target: AnyScaleFrontendService.DeleteScalingPolicy
X-Amz-Date: 20160506T182145Z
User-Agent: aws-cli/1.10.23 Python/2.7.11 Darwin/15.4.0 botocore/1.4.8
Content-Type: application/x-amz-json-1.1
Authorization: AUTHPARAMS
{
"PolicyName": "MyScalingPolicy",
"ServiceNamespace": "sagemaker",
"ResourceId": "endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant",
"ScalableDimension": "sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency",
}
```
## Annullamento della registrazione di un modello
È possibile annullare la registrazione di un modello con la Console di gestione AWS, AWS CLI o l'API di Application Auto Scaling.
### Annullamento della registrazione di un modello (AWS CLI)
Per annullare la registrazione di un modello da Application Auto Scaling, utilizza il comando `deregister-scalable-target` AWS CLI; con i parametri seguenti:
+ `--resource-id` – L'identificatore di risorse per la variante. Per questo parametro, il tipo di risorsa è `endpoint` e l'identificatore univoco è il nome della variante. Ad esempio, `endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant`.
+ `--service-namespace` – Impostare questo valore su `sagemaker`.
+ `--scalable-dimension` – Impostare questo valore su `sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency`.
Nell'esempio seguente viene annullata la registrazione di un modello denominato `MyVariant` da Application Auto Scaling.
```
aws application-autoscaling deregister-scalable-target \
--service-namespace sagemaker \
--scalable-dimension sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency \
--resource-id endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant
```
### Annullamento della registrazione di un modello (API di dimensionamento automatico dell’applicazione)
Per annullare la registrazione di un modello da `DeregisterScalableTarget` Application Auto Scaling, usa l'azione dell’API Application Auto Scaling con i seguenti parametri:
+ `ResourceId` – L'identificatore di risorse per la variante. Per questo parametro, il tipo di risorsa è `endpoint` e l'identificatore univoco è il nome della variante. Ad esempio, `endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant`.
+ `ServiceNamespace` – Impostare questo valore su `sagemaker`.
+ `ScalableDimension` – Impostare questo valore su `sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency`.
L'esempio seguente utilizza l'API Application Auto Scaling per annullare la registrazione di un modello denominato `MyVariant` da Application Auto Scaling.
```
POST / HTTP/1.1
Host: autoscaling.us-east-2.amazonaws.com
Accept-Encoding: identity
X-Amz-Target: AnyScaleFrontendService.DeregisterScalableTarget
X-Amz-Date: 20160506T182145Z
User-Agent: aws-cli/1.10.23 Python/2.7.11 Darwin/15.4.0 botocore/1.4.8
Content-Type: application/x-amz-json-1.1
Authorization: AUTHPARAMS
{
"ServiceNamespace": "sagemaker",
"ResourceId": "endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant",
"ScalableDimension": "sagemaker:variant:DesiredProvisionedConcurrency",
}
```
### Annullamento della registrazione di un modello (Console di gestione AWS)
Per annullare la registrazione di un modello (variante di produzione) con la Console di gestione AWS:
1. Apri la [console di Amazon SageMaker AI](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Nel pannello di navigazione, scegli **Inferenza**.
1. Scegli **Endpoint** per visualizzare un elenco degli endpoint.
1. Scegli l'endpoint serverless che ospita la variante di produzione. Apparirà una pagina con le impostazioni dell'endpoint, con le varianti di produzione elencate nella sezione **Impostazioni di runtime dell'endpoint**.
1. Seleziona la variante di produzione per cui desideri annullare la registrazione e scegli **Configurazione di Auto Scaling**. Viene visualizzata la pagina **Configura il dimensionamento automatico della variante**.
1. Selezionare **Annulla registrazione del dimensionamento automatico**.