Вам необходимо выполнить анализ тональности одного миллиона сообщений в социальных сетях с помощью Amazon Comprehend. Какой подход позволит завершить обработку набора данных за наименьшее время?

Правильный ответ — загрузить все сообщения в Amazon S3 и вызвать функцию AWS Lambda, которая вызывает StartSentimentDetectionJob для запуска асинхронной пакетной задачи на данных S3. Этот подход является наиболее эффективным для обработки больших объемов данных, таких как миллион сообщений, поскольку StartSentimentDetectionJob предназначен для асинхронной пакетной обработки и оптимизирован для масштабирования. Он позволяет Comprehend обрабатывать данные параллельно, значительно сокращая общее время выполнения. Использование AWS Step Functions и Lambda для вызова синхронного DetectSentiment для каждого сообщения по отдельности будет очень медленным из-за накладных расходов на каждый вызов и ограничений параллелизма. Вызов BatchDetectSentiment пакетами по 25 сообщений через Step Functions и Lambda будет быстрее, чем по одному, но все равно менее эффективным, чем специализированная асинхронная пакетная задача для такого большого объема. Однократный вызов BatchDetectSentiment со всем набором данных через Lambda невозможен, так как BatchDetectSentiment имеет ограничение на размер пакета (максимум 25 записей), и Lambda имеет ограничения по времени выполнения и памяти, которые не позволят обработать миллион сообщений за один вызов.