音楽ストリーミング会社は、オフライン学習とオンライン推論のために特徴量を保存し、特徴量の履歴を保持し、データサイエンティストが検索可能なアクセス権を持つ特徴量パイプラインを必要としています。運用上のオーバーヘッドが最も少ないのは、次のうちどれですか？

Amazon SageMaker Feature Storeは、オフライン学習とオンライン推論の両方に対応する特徴量管理に特化したサービスであり、運用オーバーヘッドを最小限に抑えながら、特徴量の履歴管理とデータサイエンティストによる検索可能なアクセスを提供します。オンラインストアとオフラインストアを分離することで、低レイテンシのオンライン推論と大規模なオフライン学習の両方の要件を満たします。IAMロールによるアクセス制御は、セキュリティと管理の容易さを確保します。 単一のオンラインストアを使用する選択肢は、オフライン学習のコストとパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。S3バケットやDynamoDBテーブルを個別に管理する方法は、特徴量の履歴管理、一貫性、およびデータサイエンティストによる検索機能の実現において、より多くの手動作業と運用オーバーヘッドを必要とします。