데이터 과학 팀은 다양한 훈련 데이터 세트를 저장해야 하며, 자동 확장, 비용 효율성 및 SQL 기반 탐색을 지원해야 합니다. 이 사용 사례에 가장 적합한 스토리지 접근 방식은 무엇입니까?

정답은 데이터 세트를 Amazon S3에 파일로 저장하는 것입니다. Amazon S3는 객체 스토리지 서비스로, 사실상 무제한의 확장성, 높은 내구성, 비용 효율성을 제공하여 다양한 훈련 데이터 세트를 저장하는 데 이상적입니다. 또한 S3는 Amazon Athena와 같은 서비스를 통해 SQL 기반 탐색을 지원합니다. EC2 인스턴스에 연결된 Amazon EBS 볼륨은 단일 인스턴스에 대한 블록 스토리지이며, 확장성과 비용 효율성 면에서 S3보다 불리합니다. 다중 노드 Amazon Redshift 클러스터는 대규모 데이터 웨어하우징 및 분석에 적합하지만, 원시 훈련 데이터 세트의 저장보다는 구조화된 데이터 분석에 더 초점을 맞춥니다. Amazon DynamoDB는 NoSQL 데이터베이스로, 키-값 및 문서 데이터에 최적화되어 있으며, 대규모 훈련 데이터 세트 파일 저장에는 적합하지 않습니다.