Uma empresa tem 6 TB de dados de treinamento rotulados armazenados em um SVM do Amazon FSx for NetApp ONTAP na mesma VPC do Amazon SageMaker. Um engenheiro de ML deve tornar esses dados de treinamento acessíveis aos trabalhos de treinamento do SageMaker. Qual opção atende a esse requisito?

A montagem do sistema de arquivos FSx for ONTAP como um volume na instância do SageMaker é a abordagem correta porque o Amazon FSx for NetApp ONTAP oferece suporte a protocolos de sistema de arquivos padrão (NFS, SMB, iSCSI), permitindo que ele seja montado diretamente em instâncias do Amazon EC2, incluindo as usadas pelo SageMaker para trabalhos de treinamento. Isso fornece acesso direto e de alto desempenho aos dados, sem a necessidade de copiar ou mover os 6 TB de dados. As outras opções são incorretas porque: criar um bucket S3 e usar o Mountpoint para vincular ao FSx for ONTAP não é a maneira direta de acessar os dados já no FSx, e o Mountpoint é para S3, não para FSx. O SageMaker Data Wrangler é uma ferramenta de preparação de dados e não é projetado para montar sistemas de arquivos diretamente para trabalhos de treinamento.