データサイエンティストがSageMaker Data Wranglerで変換と特徴量エンジニアリングを定義し、SageMaker Feature Storeに保存しました。新しい履歴データが定期的にS3に送られてくるため、変換してオンラインのFeature Storeに追加し、ネイティブな統合を使用してトレーニングと推論に備える必要があります。最も開発労力が少ないソリューションはどれですか？

このソリューションは、S3イベントをトリガーとしてSageMakerパイプラインを実行するため、開発労力が最も少なくなります。Data Wranglerで定義された変換はSageMakerパイプラインとしてエクスポートできるため、既存の定義を再利用できます。EventBridgeはS3イベントを直接監視し、パイプライン実行をトリガーするネイティブな統合を提供します。 Lambda関数やStep Functionsを使用する場合もパイプラインを呼び出すことは可能ですが、EventBridgeとS3の直接統合と比較して、追加のコードや設定が必要となり、開発労力が増加します。Apache Airflowは強力なオーケストレーションツールですが、AWSネイティブなソリューションと比較して、セットアップと管理に多くの労力が必要です。