AIFAIとMLの基礎
ECサイトが月次バッチ処理で1億件の顧客レビューデータに対して感情分析を実行し、各商品の評判スコアを計算したいと考えています。処理はリアルタイム性が不要で、コスト効率を重視しています。このユースケースに最も適したAmazon SageMakerの推論機能はどれですか？
ASageMaker リアルタイムエンドポイント（Real-time Inference）
リアルタイムエンドポイントは常時稼働で低レイテンシのオンライン推論を提供する機能です。月次バッチのように常時起動が不要なワークロードではエンドポイント維持コストが無駄になり、コスト効率を重視する本ユースケースには不適切です。
BSageMaker Batch Transform
✓ 正解
Batch TransformはS3上の大規模データセットをオフラインで一括処理するバッチ推論機能です。月次処理のように常時起動が不要なワークロードに最適で、処理完了後にインスタンスが自動終了するためコスト効率が高く、1億件の一括処理に向いています。
CSageMaker サーバーレス推論（Serverless Inference）
サーバーレス推論はトラフィックが断続的で散発的な小規模リクエストに対し自動スケールする機能です。1億件をまとめて処理するバッチ用途ではなく、大規模データセットの一括処理には設計上適していません。
DSageMaker 非同期推論（Asynchronous Inference）
非同期推論は1リクエストあたりの処理に時間がかかる大きな入力やペイロードをキューで処理する用途向けです。データセット全体をまとめて一括処理するバッチ用途には適しておらず、本ケースには不向きです。
解説
月次バッチで1億件を処理しリアルタイム性が不要なため、SageMaker Batch Transformが最適です。S3上の大規模データセットをオフラインで一括処理し、処理完了後にインスタンスが自動終了するためコスト効率が高くなります。
選択肢Aのリアルタイムエンドポイントは常時稼働の低レイテンシ推論向けで、常時起動が不要な本ケースではコストが無駄になります。
選択肢Cのサーバーレス推論は断続的で散発的な小規模リクエスト向けです。
選択肢Dの非同期推論は1リクエストあたり処理に時間がかかる大きな入力向けで、データセット全体の一括処理には不向きです。
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