您在 Amazon S3 中有一个 2 TB 的数据集，并在 Amazon ECR 中存储了一个训练好的模型容器。您必须为该数据集运行一个经济高效、可扩展的批处理评分作业。哪种方案是成本效益最高的可扩展解决方案？

此方案利用 AWS Batch 的批处理能力和托管的 Spot 实例，显著降低了计算成本，因为 Spot 实例提供折扣，并且 AWS Batch 可以自动管理实例生命周期。将 Amazon FSx for Lustre 附加到 Spot 实例提供了高性能、可扩展的文件系统，非常适合处理 2 TB 的数据集，确保数据访问速度快。其他选项的成本效益或可扩展性较差：使用 Reserved Instances 成本更高；SageMaker notebook 不适合大规模批处理作业；EBS 卷或 EFS 文件系统可能无法提供与 FSx for Lustre 相同的高吞吐量和低延迟，尤其是在处理大型数据集时。