Een bedrijf heeft 6 TB aan gelabelde trainingsdata opgeslagen op een Amazon FSx for NetApp ONTAP SVM in dezelfde VPC als Amazon SageMaker. Een ML-engineer moet die trainingsdata toegankelijk maken voor SageMaker training jobs. Welke optie voldoet aan deze vereiste?

De meest directe en efficiënte manier om trainingsdata van Amazon FSx for NetApp ONTAP toegankelijk te maken voor SageMaker training jobs is door het FSx for ONTAP-bestandssysteem rechtstreeks als een volume te koppelen aan de SageMaker-instantie. FSx for ONTAP ondersteunt standaard NFS-protocollen, waardoor naadloze integratie met Linux-gebaseerde SageMaker-instanties mogelijk is. Dit biedt lage latentie en hoge doorvoer voor de trainingsdata. Het aanmaken van een S3-bucket en het gebruik van Mountpoint for Amazon S3 is een omweg die onnodige complexiteit en potentiële prestatieknelpunten introduceert, aangezien de data al in FSx for ONTAP staat. SageMaker Data Wrangler is primair ontworpen voor data-voorbereiding en -transformatie, niet voor directe opslagkoppeling van bestandssystemen voor training jobs, en biedt geen directe verbindingen naar FSx for ONTAP voor dit doel.