Un pipeline de ML construido con AWS Step Functions incluye funciones Lambda. Una cola de SQS proporciona parámetros de modelo para entrenar modelos, y los modelos entrenados se suben a S3. El desarrollador quiere ejecutar y probar el pipeline localmente sin hacer llamadas reales a los servicios de SQS o S3. ¿Qué opción satisface esta necesidad?

La opción correcta es usar AWS Step Functions Local y simular las integraciones de servicio. AWS Step Functions Local permite ejecutar flujos de trabajo de Step Functions en un entorno local, lo que es ideal para desarrollo y pruebas sin incurrir en costos o depender de la conectividad a la nube. La clave aquí es la capacidad de simular las integraciones de servicio (como SQS y S3), lo que significa que el pipeline puede ejecutarse sin hacer llamadas reales a estos servicios de AWS. Las otras opciones son incorrectas porque: Amazon CodeGuru Profiler es una herramienta para analizar el rendimiento del código en la nube, no para ejecutar Step Functions localmente. Usar la imagen Docker de AWS Step Functions Local es parte de la solución, pero la respuesta correcta enfatiza la simulación de servicios, que es crucial para evitar llamadas reales. La AWS SAM CLI se usa para desarrollar y probar funciones Lambda y APIs localmente, pero no para ejecutar un pipeline completo de Step Functions con sus integraciones de servicio simuladas.