한 공급업체가 3~4일마다 정제되고 바로 사용할 수 있는 훈련 데이터를 회사 Amazon S3 버킷에 전달합니다. 회사는 모델을 재훈련하기 위한 SageMaker 파이프라인을 가지고 있습니다. ML 엔지니어는 S3에 새 데이터가 도착하면 운영 오버헤드를 최소화하면서 파이프라인이 자동으로 실행되도록 해야 합니다. 어떤 솔루션을 구현해야 할까요?

정답은 Amazon EventBridge 규칙을 생성하고 SageMaker 파이프라인을 규칙 대상으로 구성하는 것입니다. EventBridge는 S3 객체 생성 이벤트를 직접 수신하여 SageMaker 파이프라인을 자동으로 시작할 수 있으므로, 새로운 훈련 데이터가 S3에 도착할 때마다 파이프라인이 최소한의 운영 오버헤드로 실행되도록 보장합니다. S3 Lifecycle 규칙은 데이터 보관 및 전환에 사용되며 훈련 트리거 기능은 없습니다. AWS Lambda는 S3 이벤트에 응답하여 파이프라인을 시작할 수 있지만, EventBridge는 이 특정 사용 사례에 대해 더 간결하고 관리형 솔루션을 제공합니다. Amazon MWAA는 복잡한 워크플로우 오케스트레이션에 사용되지만, 이 시나리오에서는 EventBridge가 더 직접적이고 효율적인 트리거 메커니즘입니다.