한 회사에 Amazon SageMaker와 동일한 VPC에 있는 Amazon FSx for NetApp ONTAP SVM에 저장된 레이블이 지정된 6TB의 훈련 데이터가 있습니다. ML 엔지니어는 SageMaker 훈련 작업에서 해당 훈련 데이터에 액세스할 수 있도록 해야 합니다. 이 요구 사항을 충족하는 옵션은 무엇입니까?

정답은 FSx for ONTAP 파일 시스템을 SageMaker 인스턴스에 볼륨으로 마운트하는 것입니다. SageMaker 훈련 작업은 VPC 내에서 실행되며, 동일한 VPC에 있는 FSx for ONTAP 파일 시스템에 직접 네트워크 파일 시스템(NFS) 프로토콜을 통해 액세스할 수 있습니다. FSx for ONTAP SVM을 SageMaker 훈련 인스턴스에 볼륨으로 마운트하면 훈련 작업이 6TB의 레이블이 지정된 훈련 데이터에 직접 액세스할 수 있습니다. 오답 설명: Amazon S3 버킷을 생성하고 Mountpoint for Amazon S3를 사용하여 해당 S3 버킷을 FSx for ONTAP 파일 시스템에 연결하는 것은 불필요한 단계입니다. FSx for ONTAP은 이미 SageMaker와 동일한 VPC에 있으므로 S3를 통한 간접적인 접근은 필요하지 않습니다. SageMaker DataWrangler에서 FSx for ONTAP 파일 시스템으로 데이터 카탈로그 연결을 생성하는 것은 DataWrangler의 기능이지만, 이는 데이터 준비 및 탐색 도구이지 훈련 작업에서 직접 대용량 훈련 데이터를 마운트하여 사용하는 주된 방법은 아닙니다. SageMaker DataWrangler에서 FSx for ONTAP 파일 시스템으로 직접 연결을 설정하는 것 역시 DataWrangler의 기능이며, 훈련 작업 자체에서 데이터를 직접 사용하는 것과는 다릅니다. 훈련 작업은 파일 시스템 마운트를 통해 데이터를 직접 읽는 것이 효율적입니다.