ある小売業者は、リアルタイムの在庫管理にAmazon Redshiftを使用しており、SageMakerリアルタイムエンドポイントにMLモデルをデプロイしています。同社は、即座の在庫推奨を生成し、将来の在庫需要を予測する必要があります。次のうち、これらのニーズを満たすものはどれですか？（2つ選択してください。）

Amazon Redshift MLは、SQLコマンドを使用してRedshift内で直接機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイできるため、在庫推奨の生成に適しています。また、RedshiftはSQLを使用してリモートのSageMakerエンドポイントを呼び出す機能をサポートしており、デプロイ済みのMLモデルからの予測をリアルタイムで取得できます。これにより、既存のSageMakerモデルを活用し、即座の在庫推奨と将来の需要予測をRedshift環境内で実現できます。 オフラインモデルトレーニングのためのデータエクスポートは直接的な解決策ではありません。SageMaker Autopilotはモデルトレーニングツールであり、ダッシュボード作成には適していません。Redshiftをファイルストレージとして使用することは、リアルタイムの在庫管理や予測のニーズとは無関係です。