一家音樂串流公司將歌曲評分串流到 S3 儲存桶中，並擁有一個指向該儲存桶的 AWS Glue Data Catalog。該公司希望為這些評分建立一個儲存庫，以便在批次訓練和即時推論之間保持同步。哪種解決方案能滿足此要求？

SageMaker Feature Store 專為機器學習特徵的儲存和管理而設計，支援批次訓練和即時推論之間的同步。將 S3 儲存桶中的評分資料擷取到 Feature Store 中，可以為這些特徵建立一個集中、版本化且可重複使用的儲存庫，並能套用標籤和索引以方便管理和查詢。Amazon Athena 雖然可以用於查詢 S3 中的資料，但它本身並非特徵儲存庫，無法提供批次和即時同步功能。AWS Lake Formation 專注於資料湖的安全和治理，而非特徵管理。SageMaker Data Wrangler 的 Generate Data Insights 則是用於資料探索和準備，而非特徵儲存。