AWS IAM Identity Center（旧 AWS SSO）でユーザーグループを作成し、SageMakerリソースへのアクセスを管理する
AWS IAM Identity Center（旧 AWS SSO）でユーザーグループを作成し、SageMakerリソースへのアクセスを管理することは汎用的なアクセス管理には使えますが、SageMaker特有のML活動単位での権限設計には向いていません。
B
Amazon SageMaker Role Manager を使用して、ML活動ごとに定義済みペルソナに基づくIAMロールを作成・管理する
✓ 正解
Amazon SageMaker Role Managerは、データサイエンティスト・MLOpsエンジニア・モデル承認者などSageMaker固有のMLペルソナに合わせたIAMロールを簡単に作成・カスタマイズできる機能です。ML業務に必要な最小権限セットが定義済みテンプレートとして提供されており、金融機関のような厳格なアクセス制御が必要な環境での最小特権実装を効率化します。
AWS Lake Formation のデータ権限機能でSageMaker Feature Store のデータアクセスを制御する
AWS Lake Formation のデータ権限機能でSageMaker Feature Store のデータアクセスを制御することは、本要件のIAMロール管理には適していません。
解説
Amazon SageMaker Role Managerは、データサイエンティスト・MLOpsエンジニア・モデル承認者などSageMaker固有のMLペルソナに合わせたIAMロールを簡単に作成・カスタマイズできる機能です。ML業務に必要な最小権限セットが定義済みテンプレートとして提供されており、金融機関のような厳格なアクセス制御が必要な環境での最小特権実装を効率化します。
選択肢AのAWS IAM Identity Center（旧 AWS SSO）でユーザーグループを作成し、SageMakerリソースへのアクセスを管理することは汎用的なアクセス管理には使えますが、SageMaker特有のML活動単位での権限設計には向いていません。
選択肢CのAWS Organizations のサービスコントロールポリシー（SCP）でSageMakerへのアクセスを組織レベルで制限することは、SageMaker特有のペルソナベースのアクセス制御の簡素化には適していません。
選択肢DのAWS Lake Formation のデータ権限機能でSageMaker Feature Store のデータアクセスを制御することは、本要件のIAMロール管理には適していません。