当前行为：
- 目标系列 1320 个数据点，每小时频率，直到特定日期（比方说
2020-01-30 23:00:00：） - 同一日期的相关时间序列，包括下一小时的信息，（例如
2020-01-31 00:00:00） - 预测范围为 1 小时的 Prophet 预测器
该方法是获取最近一小时的数据，并将其包含到目标序列（和相关时间序列）中，以预测接下来的时间段。这是步骤：
- 将最近更新的目标时间序列保存到 S3
- 将数据导入 Forecast 使用
forecast.create_dataset_import_job - 删除以前的预测使用
forecast.delete_forecast - 使用创建一个新的预测（无需重新训练预测器）
forecast.create_forecast
但主要问题是预测创建需要长达 30 分钟，那么有没有办法让推理更快？或改变方法以优化这样做的时间？