MLAMLワークフローのデプロイとオーケストレーション
データサイエンスチームは、不正検知モデルを再トレーニングするSageMaker Pipelineを構築しています。新しいトレーニングデータがS3バケットの特定のプレフィックスにアップロードされるたびに、パイプラインを自動的にトリガーさせたい要件があります。Lambda関数の管理を最小化しながら、最もシンプルなイベント駆動アーキテクチャを実現するにはどの構成が適切ですか？
AAWS LambdaをAmazon EventBridge（5分間隔）でスケジュール実行し、新しいS3オブジェクトの有無を確認後、SageMaker Pipelines APIを呼び出してパイプラインを起動する
Amazon EventBridgeによるポーリング方式はリアルタイム性が低く非効率です。
BS3イベント通知（S3 Event Notification）を設定してLambdaをトリガーし、LambdaからSageMaker Pipelines APIを呼び出してパイプラインを起動する
S3イベント通知+Lambdaの構成でも動作しますが、Lambda関数の作成・管理・エラーハンドリングが追加で必要となり、運用負荷が増加します。
CAmazon EventBridgeルールを作成してS3のPutObjectイベントをキャプチャし、SageMaker Pipelineを直接ターゲットとして設定することで、Lambda不要でパイプラインを自動起動する
✓ 正解
Amazon EventBridgeはSageMaker Pipelinesをネイティブターゲットとしてサポートしており、S3のオブジェクト作成イベント（PutObject）を検知した際にLambdaなどの中間サービスを経由せず直接パイプラインを起動できます。これにより、追加コードの管理・Lambda実行コスト・オペレーション負荷を最小化した完全マネージドのイベント駆動アーキテクチャが実現します。
DAWS Step FunctionsでS3ポーリングループを実装し、1分ごとに新規オブジェクトの有無を確認してパイプラインをトリガーする
Step Functionsによるポーリング方式もリアルタイム性が低く非効率です。
解説
Amazon EventBridgeはSageMaker Pipelinesをネイティブターゲットとしてサポートしており、S3のオブジェクト作成イベント（PutObject）を検知した際にLambdaなどの中間サービスを経由せず直接パイプラインを起動できます。これにより、追加コードの管理・Lambda実行コスト・オペレーション負荷を最小化した完全マネージドのイベント駆動アーキテクチャが実現します。
選択肢AのAmazon EventBridgeによるポーリング方式はリアルタイム性が低く非効率です。
選択肢Bの S3イベント通知+Lambdaの構成でも動作しますが、Lambda関数の作成・管理・エラーハンドリングが追加で必要となり、運用負荷が増加します。
選択肢DのStep Functionsによるポーリング方式もリアルタイム性が低く非効率です。
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