MLAMLワークフローのデプロイとオーケストレーション
ゲノミクス（遺伝子解析）企業が、DNAシーケンス解析リクエストを処理するMLシステムを構築しています。各リクエストのペイロードサイズは約15MB、処理時間は最大8分かかります。リクエストは不定期に届き、いずれのリクエストも損失させてはなりません。最も適切なSageMaker推論エンドポイントの種類はどれですか？
Aリアルタイム推論エンドポイント（常時稼働し低遅延レスポンスを提供）
リアルタイム推論エンドポイントはペイロード上限6MB（本問の15MBを超過）かつ最大タイムアウト60秒（本問の最大8分を超過）のため、ペイロードサイズと処理時間の両面で本問の要件を満たすことができません。
Bサーバーレス推論エンドポイント（アイドル時にスケールゼロ、リクエスト時に自動起動）
サーバーレス推論エンドポイントはペイロード上限4MB（本問の15MBを超過）のため不適です。コールドスタートによる遅延も発生し、最大8分の長時間処理にも対応できないため複数の要件を満たしません。
C非同期推論エンドポイント（大容量ペイロードと長時間処理に対応し、リクエストをキューに格納）
✓ 正解
大容量ペイロード（最大1GB）と長時間処理（最大3600秒）に対応し、リクエストをS3経由でキューに格納するためデータ損失なく確実に処理できます。不定期なリクエストへの対応にも適した推論方式です。
Dバッチ変換ジョブ（大量データをまとめてオフライン処理）
バッチ変換ジョブは大量データをまとめてオフライン一括処理するためのジョブであり、不定期に到着する個々のリクエストをキューで管理しながらリアルタイムに処理する用途には設計されていません。
解説
非同期推論エンドポイントは大容量ペイロード（最大1GB）と長時間処理（最大3600秒）に対応し、リクエストをS3経由で受け付けて内部キューで管理するためリクエストの損失がありません。
選択肢Aのリアルタイム推論エンドポイントはペイロード上限6MB・タイムアウト60秒のため不適です。
選択肢Bのサーバーレス推論エンドポイントはペイロード上限4MBのため不適です。
選択肢Dのバッチ変換ジョブは定期的なオフライン処理用であり、個別リクエスト処理には不向きです。
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