한 회사에서 여러 ML 예측 모델을 생성할 예정입니다. 훈련 데이터는 Amazon S3에 저장되며 전체 데이터 세트는 5TB보다 크고 CSV, JSON, Parquet 및 텍스트 파일을 포함합니다. 데이터는 복잡한 변환 및 실행하는 데 몇 시간이 걸릴 수 있는 일부 NLP 작업을 포함하는 여러 순차적 처리 단계를 거쳐야 합니다. 전체 프로세스는 자동화되어야 합니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

정답은 Amazon SageMaker Pipelines 워크플로우를 생성하고 Amazon EventBridge로 파이프라인을 트리거/자동화하는 것입니다. SageMaker Pipelines는 복잡한 ML 워크플로우를 구축, 관리 및 자동화하는 데 적합합니다. 여러 순차적 처리 단계, 대규모 데이터 세트(5TB 이상), 다양한 파일 형식(CSV, JSON, Parquet, 텍스트) 및 NLP 작업에 대한 요구 사항을 효율적으로 처리할 수 있습니다. EventBridge는 파이프라인의 자동화된 트리거링을 가능하게 하여 전체 프로세스를 자동화합니다. SageMaker Data Wrangler는 데이터 준비에 유용하지만, 여러 순차적 처리 단계와 NLP 작업을 포함하는 전체 ML 워크플로우 자동화에는 적합하지 않습니다. SageMaker 노트북은 대화형 개발에 좋지만, 자동화된 프로덕션 워크플로우에는 적합하지 않습니다. AWS Lambda는 개별 처리 단계를 구현할 수 있지만, 5TB 이상의 대규모 데이터 처리에는 제한이 있으며, Step Functions와 EventBridge를 통한 오케스트레이션은 가능하지만, SageMaker Pipelines가 ML 워크플로우에 더 특화되어 있어 더 효율적인 솔루션입니다.