Компания имеет большие наборы данных S3 (исторические и потоковые), которые должны быть загружены в SageMaker Feature Store, чтобы онлайн-хранилище немедленно отражало актуальные данные, а офлайн-хранилище поддерживало полную историю. Какое решение удовлетворяет этим требованиям?

Правильный ответ — использование коннектора Feature Store Spark с включенными онлайн- и офлайн-хранилищами. Этот подход позволяет эффективно загружать большие объемы исторических и потоковых данных из S3 в SageMaker Feature Store. Spark DataFrames идеально подходят для обработки крупномасштабных данных, а коннектор Spark обеспечивает бесшовную интеграцию. Включение обоих хранилищ гарантирует, что онлайн-хранилище будет содержать актуальные данные для низколатентного доступа, а офлайн-хранилище будет поддерживать полную историю для обучения моделей и анализа. Использование только PutRecord API для всех данных неэффективно для больших наборов данных и может привести к проблемам с производительностью. Загрузка только в онлайн-хранилище не сохранит полную историю, а загрузка только в офлайн-хранилище не обеспечит актуальность данных для онлайн-доступа.