Hai dati di training storici archiviati in Amazon RDS e desideri addestrare un modello SageMaker utilizzando tali dati per un workflow end-to-end di produzione. Qual è l'approccio consigliato per ottenere i dati RDS in SageMaker per il training?

L'approccio consigliato è esportare i dati da Amazon RDS ad Amazon S3 e poi usare S3 come fonte per SageMaker. Questo perché SageMaker è ottimizzato per leggere i dati da S3, che offre scalabilità, durabilità e integrazione nativa. AWS Data Pipeline è uno strumento efficace per automatizzare questo trasferimento di dati. L'opzione di connettersi direttamente al database SQL dal notebook non è scalabile né efficiente per grandi dataset e può esporre credenziali. Spostare i dati in DynamoDB è inappropriato, poiché DynamoDB è un database NoSQL e non è l'ideale per dati relazionali storici destinati al training di ML. Usare AWS DMS per spostare i dati in ElastiCache non è adatto, poiché ElastiCache è una cache in-memory e non una soluzione di storage persistente per dati di training.