Você tem um conjunto de dados de 2 TB no Amazon S3 e um contêiner de modelo treinado armazenado no Amazon ECR. Você deve executar um trabalho de pontuação em lote escalável e econômico para o conjunto de dados. Qual opção é a solução escalável mais econômica?

A opção correta utiliza AWS Batch com instâncias Spot do EC2 e Amazon FSx for Lustre. AWS Batch é ideal para cargas de trabalho em lote escaláveis, gerenciando o provisionamento de recursos. Instâncias Spot do EC2 são a opção mais econômica para tarefas tolerantes a falhas, como pontuação em lote, oferecendo grandes descontos. Amazon FSx for Lustre é um sistema de arquivos de alto desempenho otimizado para cargas de trabalho de computação intensiva, como processamento de grandes volumes de dados (2 TB) no S3, proporcionando acesso rápido e eficiente. As outras opções são menos ideais: Usar Reserved Instances com AWS Batch é escalável, mas não tão econômico quanto Spot Instances. Anexar um volume de armazenamento de instância EC2 não é ideal para dados de 2 TB, pois não é um armazenamento compartilhado e escalável. Notebooks SageMaker não são a melhor escolha para trabalhos de pontuação em lote grandes e automatizados; eles são mais adequados para desenvolvimento e experimentação interativos. Reserved Instances são mais caras. Notebooks SageMaker com Spot Instances são mais econômicos, mas ainda não ideais para trabalhos em lote. Amazon EFS é um armazenamento de arquivos escalável, mas geralmente tem latência e throughput menores que FSx for Lustre, tornando-o menos adequado para processamento de 2 TB de dados de alta performance.