Question#9(DP-100)
Azure Machine Learning デザイナーを使用して、リアルタイムサービスエンドポイントを作成します。単一の Azure Machine Learning サービスコンピューティングリソースがあります。
モデルをトレーニングし、デプロイ用のリアルタイムパイプラインを準備しました。
推論パイプラインを Web サービスとして公開する必要があります。
どのコンピューティングタイプを使用すべきですか？
正解：B
Azure Machine Learning デザイナーで作成したリアルタイム推論パイプラインを Web サービスとして公開するには、Azure Kubernetes Service（AKS）が必要です。 ・AKS はリアルタイム推論エンドポイントとして設計されており、デザイナーからの公開をサポートしています。 ・Machine Learning Compute（新規・既存いずれも）はトレーニング用であり、リアルタイム推論エンドポイントとしては使用できません。 ・HDInsight は大規模なビッグデータ処理向けです。 ・Azure Databricks は分析・データエンジニアリング向けです。 ※注：テスト環境では Azure Container Instance（ACI）も選択肢になりますが、本問では AKS が正解です。
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