Un equipo de ciencia de datos almacenará muchos conjuntos de datos de entrenamiento diferentes y debe admitir el escalado automático, la rentabilidad y la exploración basada en SQL. ¿Qué enfoque de almacenamiento es el más adecuado para este caso de uso?

Amazon S3 es la opción más adecuada porque ofrece escalabilidad ilimitada, alta durabilidad y rentabilidad para almacenar grandes volúmenes de datos. Además, S3 se integra fácilmente con servicios como Amazon Athena para la exploración basada en SQL de los datos almacenados. Almacenar en Amazon EBS limita la escalabilidad y no es rentable para grandes volúmenes. Amazon Redshift es un almacén de datos diseñado para análisis, pero puede ser más costoso y complejo para el almacenamiento puro de conjuntos de datos de entrenamiento, especialmente si la exploración SQL no es intensiva. Amazon DynamoDB es una base de datos NoSQL, no apta para la exploración SQL tradicional ni para almacenar archivos grandes de conjuntos de datos de entrenamiento.