Un servizio di previsione produce 100 TB di dati di previsione al giorno. È necessario creare una visualizzazione della curva precisione-recall giornaliera e fornire una vista di sola lettura al team aziendale. Quale opzione richiede la minor quantità di codice?

L'opzione corretta combina l'elaborazione efficiente di grandi volumi di dati con una visualizzazione accessibile. Un job Amazon EMR è ideale per calcolare la precisione-recall su 100 TB di dati, salvando i risultati aggregati su S3. Successivamente, Amazon QuickSight può facilmente connettersi a S3 per visualizzare questi dati in una dashboard interattiva, fornendo una vista di sola lettura al team aziendale con il minimo sforzo di codifica per la visualizzazione. Le altre opzioni sono meno efficienti o pratiche: Eseguire EMR e concedere accesso diretto a S3 per i risultati non fornisce una visualizzazione intuitiva per un team aziendale non tecnico. Calcolare direttamente in QuickSight è impraticabile per 100 TB di dati grezzi, poiché QuickSight è uno strumento di visualizzazione, non di elaborazione ETL su larga scala. Usare Amazon Elasticsearch Service per calcolare la precisione-recall non è il suo caso d'uso principale; è più adatto per la ricerca e l'analisi di log, non per calcoli complessi su grandi dataset strutturati per metriche ML.