某零售商收集來自 20,000 家商店的購買記錄，並使用 Amazon Kinesis Data Firehose 將其傳送到 Amazon S3。每家商店都運行一個小型伺服器應用程式，透過網際網路傳輸資料。這些資料每天用於重新訓練機器學習模型。資料科學團隊識別出應在訓練前合併到新屬性中的現有欄位。哪種變更可以在增加最少操作負擔的情況下產生轉換後的記錄？

正確答案是建立一個執行記錄轉換的 AWS Lambda 函數，並在 Kinesis Data Firehose 交付串流上啟用資料轉換。Kinesis Data Firehose 內建支援使用 Lambda 函數進行即時資料轉換，這是一種無伺服器且高度可擴展的解決方案，操作負擔最小。它在資料到達 S3 之前進行轉換，確保 S3 中儲存的資料已準備好用於模型訓練。 其他選項的操作負擔較大： 啟動 Amazon EMR 叢集雖然功能強大，但涉及管理叢集資源和排程，增加了複雜性。 部署 Amazon S3 File Gateway 到每家商店會增加顯著的基礎設施和管理成本。 佈建 Amazon EC2 實例機群需要管理伺服器、排程 cron 任務和處理擴展，操作負擔高。