Você tem dados de treinamento históricos armazenados no Amazon RDS e deseja treinar um modelo SageMaker usando esses dados para um fluxo de trabalho de ponta a ponta de produção. Qual é a abordagem recomendada para obter os dados do RDS no SageMaker para treinamento?

A abordagem recomendada é exportar os dados do Amazon RDS para o Amazon S3. O S3 é o armazenamento de dados preferencial para o treinamento do SageMaker devido à sua escalabilidade, durabilidade e integração nativa. O AWS Data Pipeline (ou AWS Glue, AWS DMS) pode ser usado para automatizar essa exportação. O SageMaker pode então acessar diretamente os dados no S3 para treinamento, o que é eficiente e seguro para fluxos de trabalho de produção. Conectar-se diretamente ao RDS de um notebook SageMaker não é escalável nem seguro para produção. Mover dados para o DynamoDB ou ElastiCache não é a melhor prática para grandes conjuntos de dados de treinamento de ML; o DynamoDB é um banco de dados NoSQL e o ElastiCache é um cache na memória, ambos não otimizados para o armazenamento de dados brutos de treinamento que o SageMaker espera.