MLAMLワークフローのデプロイとオーケストレーション
あるデータサイエンスチームは、毎晩S3バケットの特定プレフィックスに新しい学習データが追加されたタイミングで、自動的にSageMaker Pipelinesの再トレーニングパイプラインを起動したいと考えています。追加のサーバー管理なしにイベント駆動型で実現する、最も運用負荷が低いアーキテクチャはどれですか？
AAWS Lambda 関数を5分ごとにスケジュール実行してS3の新規ファイルを検出し、SageMaker Pipelines の start_pipeline_execution API を呼び出す
AWS Lambda 関数を5分ごとにスケジュール実行する方法は、コスト・遅延・管理負荷が増加します。
BAmazon S3 イベント通知を Amazon EventBridge に送信し、EventBridge ルールで SageMaker Pipelines の実行を直接トリガーする
✓ 正解
Amazon EventBridge は S3 イベント通知を受信し、SageMaker Pipelines の実行を Lambda などの中間レイヤーなしに直接トリガーできます。この構成はフルサーバーレスでイベント駆動型であり、追加のインフラ管理が不要です。
CAmazon S3 イベント通知で AWS Glue クローラーを起動し、クローラー完了後に AWS Lambda 経由で SageMaker Training Job を開始する
Amazon S3 イベント通知で AWS Glue クローラーを起動し、クローラー完了後に AWS Lambda 経由で SageMaker Training Job を開始する方法は、余計なステップが増えます。
DAmazon CloudWatch Logs のサブスクリプションフィルターでS3書き込みを検出し、AWS Step Functions で ML ワークフローを実行する
Amazon CloudWatch Logs のサブスクリプションフィルターは、通常 S3 への直接書き込みをキャプチャしません。
解説
Amazon EventBridge は S3 イベント通知を受信し、SageMaker Pipelines の実行を Lambda などの中間レイヤーなしに直接トリガーできます。この構成はフルサーバーレスでイベント駆動型であり、追加のインフラ管理が不要です。
選択肢AのAWS Lambda 関数を5分ごとにスケジュール実行する方法は、コスト・遅延・管理負荷が増加します。
選択肢Cの Amazon S3 イベント通知で AWS Glue クローラーを起動し、クローラー完了後に AWS Lambda 経由で SageMaker Training Job を開始する方法は、余計なステップが増えます。
選択肢Dの Amazon CloudWatch Logs のサブスクリプションフィルターは、通常 S3 への直接書き込みをキャプチャしません。
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