ある企業は、Amazon SageMakerと同じVPC内のAmazon FSx for NetApp ONTAP SVMに、ラベル付けされた6 ■■のトレーニングデータを保存しています。MLエンジニアは、そのトレーニングデータをSageMakerトレーニングジョブからアクセスできるようにする必要があります。この要件を満たすオプションはどれですか？

Amazon FSx for NetApp ONTAPファイルシステムをSageMakerトレーニングジョブから直接利用するには、ファイルシステムをSageMakerインスタンスにボリュームとしてマウントするのが最も直接的で効率的な方法です。これにより、トレーニングジョブはファイルシステム上のデータにローカルファイルシステムのようにアクセスできます。 他の選択肢は適切ではありません。 Amazon S3バケットを作成し、Mountpoint for Amazon S3を使用してFSx for ONTAPにリンクする方法は、FSx for ONTAPからS3へのデータ転送を伴い、不必要な複雑さとレイテンシーを発生させます。 SageMaker Data Wranglerからのデータカタログ接続や直接接続は、データ準備段階での利用が主であり、SageMakerトレーニングジョブが直接トレーニングデータにアクセスするためのメカニズムではありません。トレーニングジョブは通常、ファイルシステムパスまたはS3 URIを介してデータを読み込みます。