一家音乐流媒体公司将歌曲评分流式传输到 S3 存储桶中，并有一个指向该存储桶的 AWS Glue Data Catalog。该公司希望为这些评分建立一个存储库，该存储库能够为批量训练和实时推理保持同步。哪种解决方案能满足此要求？

SageMaker Feature Store 旨在存储、管理和共享机器学习特征，它支持批量训练和实时推理，并能保持特征同步。通过将数据从 S3 摄取到 Feature Store，公司可以利用其内置的标签和索引功能，方便地组织和检索特征。Amazon Athena 适用于交互式查询，但不是专门的特征存储，难以满足实时同步和特征管理的需求。AWS Lake Formation 专注于数据湖的治理和安全，而非特征的存储和同步。SageMaker Data Wrangler 的 Generate Data Insights 功能主要用于数据探索和准备，不提供特征存储和实时推理能力。