Un minorista utiliza Amazon Redshift para la gestión de inventario en tiempo real y tiene un modelo de ML implementado en un endpoint de SageMaker en tiempo real. La empresa necesita producir recomendaciones de inventario inmediatas y también pronosticar la demanda futura de inventario. ¿Cuál de las siguientes opciones satisfará estas necesidades? (Elija dos)

El minorista necesita recomendaciones inmediatas y pronóstico de demanda. Amazon Redshift ML permite a los usuarios de SQL crear, entrenar e implementar modelos de ML directamente en Redshift, lo que es ideal para generar recomendaciones de inventario en tiempo real sin mover datos. Además, Redshift puede invocar directamente endpoints de SageMaker en tiempo real mediante funciones SQL, lo que permite utilizar el modelo de ML existente para predicciones de demanda futuras. Las opciones incorrectas son: "Utilizar Amazon Redshift ML para programar exportaciones de datos regulares para el entrenamiento de modelos offline" no aborda la necesidad de recomendaciones inmediatas ni el uso del modelo existente. "Utilizar SageMaker Autopilot para crear paneles de gestión de inventario en Amazon Redshift" es incorrecto porque Autopilot se usa para construir modelos, no para crear paneles, y no satisface las necesidades de predicción en tiempo real. "Utilizar Amazon Redshift como sistema de almacenamiento de archivos para archivar informes antiguos de gestión de inventario" no contribuye a la generación de recomendaciones o pronósticos.