ある製造会社は、SageMaker scikit-learnモデルを実行して、4日間のテレメトリーに基づいて各デバイスを正常または異常としてラベリングしています。各デバイスの4日間のテレメトリーは、1時間ごとに個別のファイルとしてS3に書き込まれます。すべてのデバイスでモデルを実行するには5分かかります。すべてのデバイスのテレメトリーに対してモデルを実行するための最も費用対効果の高い方法は何ですか？

SageMaker Batch Transformは、大量のデータに対して一度に推論を実行するのに最適です。このシナリオでは、各デバイスの4日間のテレメトリー（96ファイル）をまとめて処理し、結果をS3に出力できます。モデルの実行に5分かかり、すべてのデバイスのテレメトリーを処理する必要があるため、バッチ処理はリソースを効率的に利用し、コストを最小限に抑えます。 SageMaker Asynchronous Inferenceは、リクエストごとに推論を実行し、結果を非同期で返すため、大量のオフラインデータ処理には適していません。SageMaker Processingは、データの前処理や後処理、特徴量エンジニアリングなどに使用されることが多く、推論自体を目的とする場合はBatch Transformがより適切です。SageMaker multi-container endpointはリアルタイム推論を目的としており、常に稼働しているため、このオフラインバッチ処理のユースケースでは費用対効果が低くなります。