Un service de prédiction produit quotidiennement 100 To de données de prédiction. Vous devez créer une visualisation de la courbe précision-rappel quotidienne et fournir une vue en lecture seule à l'équipe commerciale. Quelle option nécessite le moins de codage ?

L'option correcte minimise le codage en tirant parti des services gérés d'AWS. Amazon EMR est idéal pour traiter de grands volumes de données (100 To) et calculer les métriques de précision-rappel. Stocker les résultats dans S3 permet une intégration facile avec Amazon QuickSight, un service de BI sans serveur, qui peut ensuite créer des visualisations et des tableaux de bord interactifs sans nécessiter de code complexe. Partager un tableau de bord QuickSight offre une vue en lecture seule simple pour l'équipe commerciale. Les autres options sont moins optimales : Calculer directement dans QuickSight n'est pas réalisable pour 100 To de données brutes. Donner un accès direct à S3 ne fournit pas de visualisation conviviale. Elasticsearch Service est excellent pour la recherche et l'analyse de logs, mais n'est pas le choix le plus efficace pour le calcul de métriques de précision-rappel sur de si grands volumes de données structurées, ni pour la visualisation de courbes de précision-rappel.