È necessario eseguire l'analisi del sentiment su un milione di post di social media utilizzando Amazon Comprehend. Quale approccio completerà l'elaborazione del set di dati nel minor tempo possibile?
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Risposta corretta: Caricare tutti i post su Amazon S3 e richiamare una funzione AWS Lambda che chiama StartSentimentDetectionJob per eseguire un job batch asincrono sui dati S3..
Perché questa è la risposta
L'opzione corretta è caricare i post su Amazon S3 e utilizzare StartSentimentDetectionJob. Questo perché StartSentimentDetectionJob è progettato specificamente per l'elaborazione asincrona di grandi volumi di dati, rendendolo il metodo più efficiente e veloce per un milione di post. Le API sincrone come DetectSentiment sono lente per grandi dataset. L'API BatchDetectSentiment è limitata a 25 documenti per chiamata, rendendo l'approccio con Step Functions e Lambda inefficiente a causa dell'overhead di molteplici invocazioni. Chiamare BatchDetectSentiment una sola volta con l'intero dataset non è possibile, poiché l'API ha un limite massimo di 25 documenti per richiesta.
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