本番環境のSageMakerエンドポイントでデータ分布の変化を検知したい場合に利用する機能として最も適切なものはどれですか。
SageMaker Model Monitorは本番エンドポイントへの推論リクエストデータを継続的に監視し、学習時データとの統計的乖離（データドリフト）を検出できる専用機能です。検出結果はCloudWatchアラームと連携してアラート通知でき、モデルの再学習トリガーとしても活用できます。 選択肢AのSageMaker Model Monitorが正解です。推論データの品質モニタリングとデータドリフト検知に特化した機能であり、本番エンドポイントでの監視要件に最適です。 選択肢BのAWS CloudFormationはインフラストラクチャをコードとして定義・管理するIaCサービスです。MLモデルの推論データの品質監視やデータドリフト検知の機能はありません。 選択肢CのAWS ConfigはAWSリソースの設定変更を追跡してコンプライアンスを評価するサービスです。MLモデルの推論データにおける統計的変化を監視する機能はありません。 選択肢DのAmazon InspectorはEC2インスタンスやコンテナイメージのセキュリティ脆弱性を自動スキャンするサービスです。データドリフトの検出とは目的が全く異なります。