ShopRightには、レイテンシーに敏感な製品レコメンデーションエンドポイントがあり、受信する各推論リクエストに対して、一桁ミリ秒で特徴ベクトルをフェッチする必要があります。これらの特徴は、頻繁に変化する顧客セッション属性です。マネージドSageMakerサービス内で、リアルタイム推論のための最も信頼性の高い低レイテンシーの取得パターンを提供する設定はどれですか？

正解: オンラインストアが有効なFeature Groupを作成し、BatchPutRecord/PutRecordで取り込み、モデルコンテナがSageMaker Feature Store Runtime API (GetRecord) を呼び出して、各リクエストでレコード識別子によって特徴を取得します。モデルのIAMロールにFeatureStoreRuntime:GetRecord権限があり、Feature Groupが同じリージョンにあることを確認します。.