MLAMLソリューションの監視、メンテナンス、セキュリティ
eコマース企業が24時間365日稼働するSageMakerリアルタイム推論エンドポイント(ml.c5.4xlarge × 5台)と、毎日定期実行するSageMaker Training Job(ml.p3.2xlarge × 2台・1日あたり3時間)を1年以上継続して運用する計画です。
両ワークロードに対してSageMakerのコストを最も効率よく削減できる購入オプションはどれですか。
AEC2 Reserved Instancesをml.c5.4xlargeとml.p3.2xlargeに適用しSageMakerのコンピューティングコストを削減する
EC2 Reserved InstancesはSageMakerの割引に使用できない。SageMakerはマネージドサービスであり、背後のEC2インスタンスはAWS管理のためユーザーがEC2 RIを購入してもSageMaker料金への適用は不可。
BSageMaker Savings Plansに加入し、エンドポイントとTraining Jobの両ワークロードに適用される時間単位のコミット金額($/hour)を設定する
✓ 正解
SageMaker Savings Plansは1年/3年のコミットによりTraining JobとEndpointの両方に最大64%の割引を自動適用できる唯一のSageMaker専用コスト削減プランで、両ワークロードを持つこのシナリオに最適。
CTraining JobのみManaged Spot Trainingに変更して最大90%削減し、エンドポイントはOn-Demand料金のまま維持する
Managed Spot TrainingはTraining Jobのコスト削減に有効だが、リアルタイムエンドポイントには適用不可。Training Jobのみの部分最適化にとどまり、エンドポイントのコストは削減されない。
DAWS Compute Savings PlansをSageMakerと他のコンピューティングサービスに横断的に適用してコストを削減する
AWS Compute Savings PlansはEC2・Fargate・Lambdaが対象であり、SageMaker Training JobやリアルタイムエンドポイントはCompute Savings Plansの割引対象外サービスとなる。
解説
SageMaker Savings Plansは、SageMaker Training Job・リアルタイム推論エンドポイント・Serverless Inferenceなど複数のSageMakerワークロードに横断的に適用できる柔軟な割引プランです。1年または3年の時間単位コミット($/hour)を設定すると、コミット額を超えない範囲のSageMaker利用料に自動的に割引(最大64%)が適用されます。常時稼働エンドポイントとTraining Jobを合算したコミットを設定することで、両ワークロードへの最大割引が実現できます。
選択肢AのEC2 Reserved InstancesはEC2のコスト削減オプションであり、SageMakerのマネージドコンピューティング(Training JobやEndpoint)には適用されない。SageMakerはEC2 RIの割引対象外サービス。
選択肢CのManaged Spot TrainingはTraining Jobのコストを最大90%削減できるが、リアルタイムエンドポイント(常時稼働・高可用性必須)には使用できず、両ワークロードの包括的なコスト最適化にはならない。
選択肢DのAWS Compute Savings PlansはEC2・Fargate・Lambdaに適用されるプランであり、SageMaker Training JobやEndpointは対象外となるため、SageMakerコストの削減には使用できない。
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