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、毎日 Amazon S3 の特定バケットに新しいトレーニングデータが到着するたびに、SageMaker Pipelines のリトレーニングパイプラインを自動的に起動させたいと考えています。手動介入を最小限にし、運用負荷を抑える最も適切なアーキテクチャはどれですか？
AS3 バケットへのファイル到着を検知する AWS Lambda 関数を 1 時間ごとにポーリングし、新ファイルを検出した場合に SageMaker Pipelines の StartPipelineExecution API を呼び出す
Lambda関数による定期ポーリングは最大1時間の検知遅延が生じ、実行のたびにリソースを消費します。イベント駆動ではないため即時性・効率性ともに要件を満たしません。
BAmazon S3 イベント通知を Amazon EventBridge に送信するよう設定し、EventBridge ルールで SageMaker Pipelines の StartPipelineExecution をターゲットとして直接呼び出す
✓ 正解
Amazon EventBridgeはS3のObjectCreatedイベントをネイティブに受信でき、ルールのターゲットにSageMaker PipelinesのStartPipelineExecutionを直接指定できます。ファイル到着と同時に自動起動し、ポーリング不要で運用負荷を最小化できます。
CAWS Glue ワークフローをスケジュール実行してデータの存在を確認してから、AWS Step Functions ステートマシンを起動し SageMaker Pipelines を呼び出す
GlueワークフローとStep Functionsを組み合わせる構成は、単純なS3起点のトリガーに対して過剰に複雑でコンポーネントが増え、運用・コスト負荷が高まります。スケジュール実行のため即時性も劣ります。
DAmazon S3 イベント通知で Amazon SNS トピックを起動し、SNS サブスクリプションで SageMaker Processing ジョブを直接起動する
SNSはSageMaker Pipelinesを直接起動する標準ターゲット機能を持たず、間にLambda等の処理が必要です。設問のイベント駆動かつ最小構成の要件には適合しません。
解説
正解：Amazon S3 イベント通知を Amazon EventBridge に送信するよう設定し、EventBridge ルールで SageMaker Pipelines の StartPipelineExecution をターゲットとして直接呼び出す。
Amazon EventBridge は S3 ObjectCreated イベントをネイティブに受信でき、EventBridge ルールのターゲットとして SageMaker Pipelines の StartPipelineExecution を直接指定できます。ファイル到着と同時にイベント駆動でパイプラインが自動起動し、ポーリング不要・運用負荷最小を実現します。
選択肢AのLambda関数を1時間ごとにポーリングする方式は遅延が発生しリソースを無駄に消費します。
選択肢CのAWS Glueワークフロー構成は過剰に複雑です。
選択肢DのSNS は SageMaker Pipelines を直接トリガーする標準機能がなく不適切です。
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