某公司將點擊流資料儲存在 AWS 帳戶 A 的 S3 儲存桶中，並需要在帳戶 B 的 SageMaker AI 中訓練一個為期 10 天的 ML 模型。訓練必須僅使用私有 IP 位址，並且不得與 AWS 共享任何訓練中繼資料。哪種解決方案符合這些限制？

正確答案是為 S3 建立一個 VPC endpoint，並在訓練任務中將 SageMaker AI 的 OPTOUTTRACKING 環境變數設定為 1。VPC endpoint 允許 SageMaker 透過私有 IP 位址安全地存取 S3 儲存桶，無需經過公共網際網路，滿足了僅使用私有 IP 的要求。將 OPTOUTTRACKING 設定為 1 則明確指示 SageMaker 不要與 AWS 共享訓練中繼資料。 其他選項不符合所有限制： VPC peering 雖然能實現私有連線，但 AWS 不提供透過電子郵件聯絡以選擇退出中繼資料收集的機制。 在 S3 儲存桶上設定安全群組策略是無效的，因為 S3 不支援安全群組。此外，沒有「AI 服務選擇退出策略」這種官方機制。 使用帶有過期時間的 presigned URLs 雖然可以存取資料，但這並不能保證資料傳輸僅透過私有 IP 位址進行，除非結合其他私有網路設定。