一个数据科学团队将存储许多不同的训练数据集，并且必须支持自动扩展、成本效益和基于 SQL 的探索。哪种存储方法最适合此用例？

将数据集作为文件保存在 Amazon S3 中是最佳选择。S3 提供高可扩展性、持久性和成本效益的存储，非常适合存储大量训练数据集。它与各种AWS服务（如Amazon Athena）无缝集成，支持基于SQL的探索，无需加载数据到其他数据库。 将数据集存储在附加到EC2实例的Amazon EBS卷上不具备自动扩展能力，且成本效益较低，需要手动管理存储容量。将数据集作为表保存在多节点Amazon Redshift集群中虽然支持SQL查询，但Redshift主要用于数据仓库和分析，存储大量原始训练数据成本较高，且不适合作为原始文件存储。将数据集作为全局表存储在Amazon DynamoDB中不适合存储大型文件或非结构化数据，DynamoDB是NoSQL数据库，主要用于键值和文档数据，不适合基于SQL的探索。