Q70 — AWS AIF-C01 第2章

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ある企業が機械学習（ML）ワークフロー向けに大量のテーブル形式データセットを収集しています。このワークフローは、推論間の遅延を最大7日間まで許容できます。推論処理には数時間かかる場合があります。同社は、データセットに対して推論を実行するソリューションを必要としており、エンドポイントの未使用時に課金されないことが条件です。これらの要件を満たす推論の種類はどれですか？

正解: B. バッチ変換

解説

解説： A. リアルタイム推論は、リクエスト受付直後に即座に推論を実行するもので、応答時間が極めて短いことが求められます。しかし、本件では推論間の遅延を最大7日間まで許容可能であると明記されているため、不適です。 B. バッチ変換は、蓄積された大量のデータセットに対して定期的に推論タスクを実行するのに適しており、週単位で大量のテーブルデータを収集し、最大7日間の遅延を許容するという要件と一致します。また、大規模データの効率的な処理が可能で、処理時間も長く取れます。 C. サーバーレス推論は、需要に応じて自動スケールするリアルタイム推論を指し、応答時間が短いことが前提です。本件のように長い遅延が許容されるシナリオには不適です。 D. 非同期推論は、推論リクエストを送信後、システムが非同期に処理を行い完了時に通知する方式ですが、本件は定期的な大量データのバッチ処理であり、非同期リクエスト／応答のパラダイムとは異なります。 以上より、バッチ変換は、定期的（例：週1回）に蓄積された大量データセットに対して推論を実行でき、処理時間が長くてもよく、未使用時にはエンドポイント課金が発生しないため、本企業の要件に最も適合します。