Debe ejecutar un análisis de sentimiento en un millón de publicaciones de redes sociales utilizando Amazon Comprehend. ¿Qué enfoque terminará de procesar el conjunto de datos en la menor cantidad de tiempo?

La opción correcta es usar StartSentimentDetectionJob porque está diseñada para procesar grandes volúmenes de datos de forma asíncrona y eficiente, lo cual es ideal para un millón de publicaciones. Cargar los datos en S3 y luego iniciar este trabajo por lotes permite a Comprehend gestionar el escalado y el procesamiento en paralelo automáticamente, resultando en el menor tiempo total de ejecución. Las otras opciones son menos eficientes: Llamar a DetectSentiment individualmente para cada publicación es síncrono y extremadamente lento para un millón de elementos. Usar BatchDetectSentiment en lotes de 25, aunque mejor que individualmente, aún requiere múltiples llamadas a la API y gestión de la lógica de lotes, lo que es menos óptimo que un trabajo por lotes asíncrono. La API BatchDetectSentiment tiene un límite de 25 documentos por llamada, por lo que no se puede usar para procesar todo el conjunto de datos de una sola vez.