AIF-C01#38(fundamentals-generative-ai)
あるヘルスケア企業が、疾患の発生パターンの検出を目的として、過去1年間に収集された患者データを分析したいと考えています。この企業は、公衆衛生当局に提出するために、各月のトレンド分析レポート（trend analysis report）を作成する必要があります。具体的には、今年度の直近1ヶ月の患者データからインサイトを提供しなければなりません。 最もコスト効率よく（MOST cost-effectively）これらの要件を満たす推論方法はどれですか？
正解：B
正解の根拠
月次のトレンド分析レポートのように、リアルタイム性が不要で大量データを一括処理する用途には SageMaker Batch Transform が最適です。エンドポイントを常時稼働させずに必要時のみコンピュートを起動するためコストが最小化でき、S3 上の患者データに対しまとめて推論を実行して結果を S3 に保存できます。
SageMaker 推論方式の比較
| 方式 | 適合用途 |
|---|---|
| Batch Transform | 定期一括処理 (低コスト) |
| Real-time | 低遅延の単発推論 |
| Serverless | 断続的トラフィック向け |
| Asynchronous | 大入力サイズ・長時間推論 |
不正解の理由
- A: リアルタイム推論は常時稼働エンドポイントが必要で、月次バッチ用途では稼働コストが過大になります。
- C: サーバーレス推論は断続的小規模トラフィック向けで、月 1 回の大量データ一括処理には Batch ほど低コストになりません。
- D: 非同期推論は大入力・長時間推論向けで、定期バッチ処理の最小コスト要件には Batch Transform が適しています。
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