AWS Glue を使用して、エンジニアはベンダーからの複数の類似した時系列ファイルを SageMaker DeepAR 予測アルゴリズムで必要とされる形式に変換し、ストレージコストを削減するために圧縮する必要があります。これらの要件を満たすアプローチはどれですか？

SageMaker DeepARは、入力データとしてApache Parquet形式をサポートしています。Apache Parquetは列指向のストレージ形式であり、分析クエリのパフォーマンスを向上させ、ストレージコストを削減するために高い圧縮率を提供します。XZは、高い圧縮率を誇る圧縮アルゴリズムであり、ストレージコストの削減に特に効果的です。したがって、GlueでファイルをApache Parquet形式に変換し、XZで圧縮することで、DeepARの要件を満たしつつ、ストレージコストを最適化できます。 RecordIO-ProtobufはSageMakerの他のアルゴリズムで使われることがありますが、DeepARの主要な推奨形式ではありません。Snappyやgzipも圧縮アルゴリズムですが、XZは一般的に同等の圧縮レベルでより高い圧縮率を提供します。