Firma zajmująca się streamingiem muzyki potrzebuje potoku cech (feature pipeline), który przechowuje cechy do trenowania offline i wnioskowania online, zachowuje historię cech i zapewnia analitykom danych dostęp z możliwością wyszukiwania. Która opcja spełnia te potrzeby przy najmniejszym nakładzie operacyjnym?

Amazon SageMaker Feature Store jest zaprojektowany do zarządzania cyklem życia cech, oferując magazyny online dla wnioskowania w czasie rzeczywistym i magazyny offline dla trenowania modeli, co minimalizuje nakład operacyjny. Zachowuje historię cech i umożliwia analitykom danych wyszukiwanie cech za pomocą grup cech i ról IAM. Użycie pojedynczego magazynu online dla obu celów (opcja B) nie jest optymalne, ponieważ magazyn online jest zoptymalizowany pod kątem niskich opóźnień, a nie masowego pobierania danych do trenowania. Opcje z S3 (C) lub DynamoDB (D) wymagałyby znacznie większego nakładu pracy na budowę i utrzymanie potoku cech, zarządzanie wersjonowaniem, dostępem i wyszukiwaniem, co jest już wbudowane w SageMaker Feature Store.