한 소매업체가 실시간 재고 관리를 위해 Amazon Redshift를 사용하고 있으며, SageMaker 실시간 엔드포인트에 ML 모델을 배포했습니다. 이 회사는 즉각적인 재고 추천을 생성하고 미래 재고 수요를 예측해야 합니다. 다음 중 이러한 요구 사항을 충족하는 방법은 무엇입니까? (두 가지 선택)

실시간 재고 추천을 생성하려면 Amazon Redshift ML을 사용하여 Redshift 데이터 내에서 직접 ML 모델을 훈련하고 배포할 수 있습니다. 이는 데이터 이동 없이 빠르고 효율적인 추천을 가능하게 합니다. 미래 재고 수요 예측을 위해서는 SageMaker에 배포된 기존 ML 모델을 활용하는 것이 효율적입니다. SQL을 사용하여 Redshift에서 직접 SageMaker 실시간 엔드포인트를 호출하면 예측 결과를 Redshift 데이터와 통합하여 즉각적인 분석 및 의사 결정에 활용할 수 있습니다. 다른 옵션들은 실시간 요구 사항을 직접적으로 충족하지 않거나, Redshift와 SageMaker의 기능을 오용하는 방식입니다.