データサイエンティストは、MLワークフローをきめ細かく制御し、ジョブとワークフローをDAGとして視覚化する機能、および監査とコンプライアンスのためのモデル系統を含む実験の永続的な履歴を必要としています。これらのニーズを満たすAWSソリューションはどれですか？

SageMaker Pipelinesは、MLワークフローをDAGとして定義し、きめ細かく制御できるマネージドサービスです。SageMaker Studioと統合することで、ワークフローの視覚化と管理が容易になります。また、SageMaker ML Lineage Trackingは、モデルの系統情報（データソース、変換、モデルバージョンなど）を自動的に記録し、監査とコンプライアンスのための永続的な実験履歴を提供します。 AWS CodePipelineはCI/CDサービスであり、MLワークフローのオーケストレーションにはSageMaker Pipelinesの方が適しています。SageMaker Experimentsは実験の追跡と管理に優れていますが、ワークフローのDAGとしての視覚化やきめ細かな制御、およびモデル系統の追跡にはSageMaker PipelinesとML Lineage Trackingの組み合わせが最適です。