Você precisa executar análise de sentimento em um milhão de postagens de mídia social usando o Amazon Comprehend. Qual abordagem concluirá o processamento do conjunto de dados no menor tempo possível?

A opção correta é a mais eficiente para grandes volumes de dados. StartSentimentDetectionJob é uma operação assíncrona projetada para processar grandes conjuntos de dados armazenados no Amazon S3, otimizando o tempo de execução ao utilizar recursos dedicados do Comprehend para processamento em lote. As outras opções são menos eficientes: Chamar DetectSentiment individualmente para cada postagem via Lambda e Step Functions seria extremamente lento e custoso devido ao overhead de cada invocação e à natureza síncrona da API. Chamar BatchDetectSentiment em lotes de 25 postagens ainda exigiria inúmeras invocações de Lambda e Step Functions, sendo mais rápido que a opção anterior, mas significativamente mais lento que um trabalho assíncrono direto no S3. Chamar BatchDetectSentiment uma única vez com o conjunto de dados inteiro não é possível, pois esta API tem um limite de 25 documentos por chamada.