Potok ML zbudowany za pomocą AWS Step Functions zawiera funkcje Lambda. Kolejka SQS dostarcza parametry modelu do trenowania modeli, a wytrenowane modele są przesyłane do S3. Deweloper chce uruchomić i przetestować potok lokalnie bez wykonywania rzeczywistych wywołań usług SQS lub S3. Która opcja spełnia tę potrzebę?

Prawidłowa odpowiedź to użycie AWS Step Functions Local i zasymulowanie integracji usług. AWS Step Functions Local pozwala na uruchamianie i testowanie potoków Step Functions na lokalnej maszynie, bez konieczności wdrażania ich w chmurze AWS. Kluczowe jest tutaj symulowanie integracji z SQS i S3. Zamiast wykonywać rzeczywiste wywołania do tych usług, Step Functions Local może być skonfigurowane tak, aby zwracać predefiniowane odpowiedzi lub wykonywać lokalne operacje, co pozwala na testowanie logiki potoku bez ponoszenia kosztów ani zależności od rzeczywistych usług. Pozostałe opcje są nieprawidłowe: Amazon CodeGuru Profiler służy do analizy wydajności aplikacji, a nie do lokalnego uruchamiania i testowania całego potoku Step Functions. Użycie obrazu Docker AWS Step Functions Local do lokalnego uruchamiania i testowania funkcji Lambda jest częściowo poprawne, ale nie obejmuje symulacji integracji z SQS i S3, co jest kluczowe dla pełnego testowania potoku. AWS SAM CLI służy głównie do lokalnego uruchamiania i testowania funkcji Lambda i innych zasobów serverless, ale nie zapewnia pełnej emulacji potoku Step Functions wraz z integracjami usług.