Uma equipe de ciência de dados armazenará muitos conjuntos de dados de treinamento diferentes e deve oferecer suporte a escalabilidade automática, custo-benefício e exploração baseada em SQL. Qual abordagem de armazenamento é a mais adequada para este caso de uso?

Salvar conjuntos de dados como arquivos no Amazon S3 é a abordagem mais adequada. O S3 oferece escalabilidade automática, custo-benefício (pague apenas pelo que usa) e alta durabilidade para armazenar grandes volumes de dados de treinamento. Para exploração baseada em SQL, o S3 pode ser integrado facilmente com serviços como Amazon Athena, que permite consultar dados diretamente no S3 usando SQL padrão sem a necessidade de provisionar servidores. Armazenar em um volume EBS anexado a uma instância EC2 não oferece escalabilidade automática e pode ser mais caro e complexo de gerenciar para grandes volumes de dados. Manter em um cluster Amazon Redshift é otimizado para data warehousing e análises, mas pode ser excessivo e mais caro para apenas armazenar e ocasionalmente explorar conjuntos de dados brutos. Armazenar como tabelas globais no Amazon DynamoDB é ideal para bancos de dados NoSQL de alto desempenho e baixa latência, não sendo a melhor escolha para armazenamento de arquivos grandes e exploração SQL ad-hoc.