한 회사에서 AWS 계정 A의 S3 버킷에 클릭스트림 데이터를 저장하고 있으며, 10일 동안 계정 B의 SageMaker AI에서 ML 모델을 훈련해야 합니다. 훈련은 프라이빗 IP 주소만 사용해야 하며, 훈련 메타데이터는 AWS와 공유되지 않아야 합니다. 다음 중 이러한 제약 조건을 충족하는 솔루션은 무엇입니까?

정답은 S3용 VPC 엔드포인트를 생성하고 훈련 작업에서 SageMaker AI OPTOUTTRACKING 환경 변수를 1로 설정하는 것입니다. S3용 VPC 엔드포인트(게이트웨이 유형)는 S3 버킷에 대한 프라이빗 IP 연결을 제공하여 인터넷을 통하지 않고 데이터를 전송하게 합니다. 이는 프라이빗 IP 주소만 사용해야 한다는 요구 사항을 충족합니다. OPTOUTTRACKING 환경 변수를 1로 설정하면 SageMaker가 훈련 메타데이터를 AWS와 공유하지 않도록 하여 메타데이터 공유 금지 요구 사항을 충족합니다. 오답인 VPC 피어링은 계정 간 프라이빗 연결을 제공하지만, S3 접근을 위해 S3 엔드포인트가 여전히 필요하며, 메타데이터 수집 거부를 위해 AWS에 이메일로 문의하는 것은 적절한 기술적 해결책이 아닙니다. 보안 그룹 정책은 S3 버킷에 직접 적용할 수 없으며, AI 서비스 옵트아웃 정책은 SageMaker 훈련 메타데이터 공유를 직접 제어하는 방법이 아닙니다. 사전 서명된 URL은 데이터 접근을 위한 임시적인 방법이며, 프라이빗 IP 주소만 사용해야 한다는 요구 사항을 직접적으로 충족하지 않습니다.