一位机器学习工程师正在优化一个预测客户行为的模型，需要检查输入数据和模型预测，以识别可能导致跨人口统计学性能偏差的模式。哪种解决方案提供了这种分析？

SageMaker Clarify 专门用于检测机器学习模型中的潜在偏差，并解释模型的预测。它能够分析训练数据和模型输出，识别可能导致不同人口统计学群体之间性能差异的模式，从而直接解决题目中“识别可能导致跨人口统计学性能偏差的模式”的需求。 其他选项不符合此目的： Amazon CloudWatch 监控网络和 CPU 指标，用于资源优化，与模型偏差分析无关。 AWS Glue DataBrew 用于数据清洗和转换，虽然可以改善数据质量，但其核心功能不是分析模型偏差。 AWS Lambda 函数用于自动化任务，如数据预处理，但它本身不提供偏差分析功能。