Ein Data-Science-Team wird viele verschiedene Trainingsdatensätze speichern und muss automatische Skalierung, Kosteneffizienz und SQL-basierte Exploration unterstützen. Welcher Speicheransatz ist für diesen Anwendungsfall am besten geeignet?

Das Speichern von Datensätzen als Dateien in Amazon S3 ist die beste Lösung, da es automatische Skalierung, hohe Verfügbarkeit und Kosteneffizienz bietet. S3 ist ein Objektspeicher, der unbegrenzte Datenmengen speichern kann und sich ideal für die Speicherung großer Trainingsdatensätze eignet. Die SQL-basierte Exploration ist über Dienste wie Amazon Athena direkt auf S3-Daten möglich. Ein Amazon EBS-Volume bietet zwar Speicher, skaliert aber nicht automatisch und ist an eine einzelne EC2-Instanz gebunden, was die Verwaltung komplexer macht und die Skalierbarkeit einschränkt. Amazon Redshift ist ein Data Warehouse für strukturierte Daten und wäre für unstrukturierte Trainingsdatensätze überdimensioniert und teurer. Amazon DynamoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die für Schlüssel-Wert-Paare optimiert ist und nicht ideal für die Speicherung großer Dateien oder die SQL-basierte Exploration von Trainingsdatensätzen ist.