製造業企業がBedrock Agentを使った設備メンテナンス支援システムを構築しています。エージェントはエンジニアがアップロードしたCSVデータに対してPythonコードを記述・実行し、故障傾向のグラフを生成する必要があります。1日数百件の分析リクエストが予想され、コード実行環境の構築・管理にリソースを割きたくありません。最もオペレーションコストが低い実装はどれですか？
Code InterpreterはBedrock Agentsのビルトイン機能で、エージェントがPythonコードを記述・実行できる完全マネージドのサンドボックス環境を提供します。ファイルアップロード・コード実行・グラフ（matplotlib等）生成をネイティブにサポートし、ECS・SageMaker・カスタムコンテナ等の実行インフラの構築・運用が不要です。アクショングループ設定でENABLEDに変更するだけで利用でき、数百件/日の規模でもAWSがスケールを管理するためオペレーションオーバーヘッドを最小化できます。 選択肢AのアクショングループのLambda関数からAmazon ECSコンテナを起動してPythonを実行する方法は実行インフラの構築・管理にリソースを割きます。 選択肢CのAmazon SageMaker Processing Jobsをアクショングループから起動する方法は実行インフラの構築・管理にリソースを割きます。 選択肢DのAWS Lambda Web AdapterとFastAPIを組み合わせたコンテナでJupyterを実行する方法は実行インフラの構築・管理にリソースを割きます。