ベンダーは、クリーンアップされすぐに使用できるトレーニングデータを3～4日ごとに会社のAmazon S3バケットに配信します。会社にはモデルを再トレーニングするためのSageMakerパイプラインがあります。MLエンジニアは、S3に新しいデータが到着したときに、運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えながらパイプラインを自動的に実行する必要があります。どのソリューションを実装すべきですか？

正解は、S3オブジェクト作成イベントに一致するAmazon EventBridgeルールを作成し、SageMakerパイプラインをルールのターゲットとして設定することです。EventBridgeは、S3バケットの特定のイベント（オブジェクトの作成など）を監視し、そのイベントが発生したときにSageMakerパイプラインを自動的にトリガーできます。これにより、運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えながら、新しいデータが到着した際のパイプラインの自動実行が実現されます。 S3ライフサイクルルールはデータの移動や削除を管理するもので、トレーニングのトリガーには使用できません。AWS Lambdaも可能ですが、EventBridgeの方がS3イベントとSageMakerパイプラインの連携をより直接的かつシンプルに設定できます。Amazon MWAAは複雑なワークフローのオーケストレーションには適していますが、このシナリオではEventBridgeの方がシンプルで効率的なソリューションです。