MLS-C01#3(data-engineering)
ある E コマース企業は SageMaker Feature Store に商品特徴量を保存し、リアルタイム推論で個々のユーザーの直近行動と組み合わせて使いたいと考えています。同時にバッチ学習用には数か月分の履歴も必要です。最適なストア構成はどれでしょうか。
正解：C
正解の根拠
SageMaker Feature Store は Feature Group ごとにオンラインとオフラインの両ストアを有効化でき、PutRecord ではオンラインへ即時、オフラインへバッファ書き込みを並行実行します。これによりミリ秒レイテンシのリアルタイム取得と、長期履歴を用いたバッチ学習を一貫した特徴量で実現できます。
| ストア | 用途 | レイテンシ |
|---|---|---|
| Online | リアルタイム推論 | ミリ秒 |
| Offline | バッチ学習・分析 | S3 ベース |
不正解の理由
- A: オンラインストア単体は履歴を全件保持する用途に向かず、コストも膨らみがちです。
- B: 自前で DynamoDB へコピーするのは Feature Store の機能を再実装する冗長設計となります。
- D: オフライン単独では推論の低レイテンシ要件を満たせず Athena 経由は応答が遅すぎます。
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