Amazon RDS에 저장된 과거 훈련 데이터가 있으며, 해당 데이터를 사용하여 프로덕션 엔드투엔드 워크플로우를 위한 SageMaker 모델을 훈련하려고 합니다. 훈련을 위해 RDS 데이터를 SageMaker로 가져오는 권장 접근 방식은 무엇입니까?

정답은 AWS Data Pipeline을 사용하여 Microsoft SQL Server에서 Amazon S3로 데이터를 내보내거나 푸시한 다음, SageMaker 훈련을 위해 S3 위치를 사용하는 것입니다. SageMaker는 S3에서 직접 훈련 데이터를 읽도록 설계되었으므로, RDS 데이터를 S3로 이동하는 것이 가장 효율적이고 확장 가능한 방법입니다. AWS Data Pipeline은 다양한 데이터 소스에서 S3로 데이터를 안정적으로 이동하고 변환하는 데 적합한 관리형 서비스입니다. 다른 옵션들은 다음과 같은 이유로 적합하지 않습니다. 노트북에서 SQL 데이터베이스에 직접 연결하는 것은 대규모 데이터셋에 비효율적이며, 노트북 세션의 리소스 제약으로 인해 확장성이 떨어집니다. 훈련 데이터를 DynamoDB로 옮기는 것은 데이터 모델 변경이 필요할 수 있으며, DynamoDB는 일반적으로 대규모 배치 훈련 데이터 저장소로 사용되지 않습니다. AWS DMS를 사용하여 데이터를 ElastiCache로 옮기는 것은 ElastiCache가 인메모리 캐싱 서비스이므로 영구적인 훈련 데이터 저장소로 적합하지 않습니다.