Uma empresa armazena dados de clickstream em um bucket S3 na Conta AWS A e precisa treinar um modelo de ML no SageMaker AI na Conta B para um trabalho de 10 dias. O treinamento deve usar apenas endereços IP privados e nenhum metadado de treinamento pode ser compartilhado com a AWS. Qual solução atende a essas restrições?

A opção correta atende a ambas as restrições. Um endpoint de VPC para S3 permite que o SageMaker acesse dados do S3 usando endereços IP privados, mantendo o tráfego dentro da rede AWS e sem passar pela internet pública. A variável de ambiente OPTOUTTRACKING definida como 1 no trabalho de treinamento do SageMaker AI desativa a coleta de metadados de treinamento pela AWS, garantindo a privacidade dos dados. As outras opções estão incorretas porque: O emparelhamento de VPC não garante que o tráfego para o S3 use IPs privados por padrão e a AWS não desativa a coleta de metadados por e-mail. Uma política de grupo de segurança não controla o acesso ao S3 diretamente; políticas de bucket S3 são usadas para isso. Além disso, não existem "políticas de desativação de serviços de IA" genéricas para metadados. URLs pré-assinadas são para acesso temporário e não garantem o uso de IPs privados para o tráfego do SageMaker para o S3.