Q58 — AWS SAA-C03 第15章

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Q1158. 機械学習（ML）チームが、Amazon S3バケット内のデータを利用するアプリケーションを構築しています。このMLチームは、AWS上でのモデル学習ワークフロー向けにストレージソリューションを必要としています。要件として、学習データセットへの頻繁なアクセスをサポートする高性能ストレージが必要です。また、このストレージソリューションはAmazon S3とネイティブに統合される必要があります。これらの要件を満たし、かつ運用上のオーバーヘッドが最も少ないソリューションはどれですか？

• A. 高性能ストレージとしてAmazon Elastic Block Store（Amazon EBS）ボリュームを使用します。AWS DataSyncを使用して、S3バケットからEBSボリュームへデータを移行します。
• B. 高性能ストレージとしてAmazon EC2 MLインスタンスを使用します。学習データをAmazon EBSボリュームに保存し、S3 Copy APIを使用してS3バケットからEBSボリュームへデータをコピーします。
• C. 高性能ストレージとしてAmazon FSx for Lustreを使用します。学習データセットはAmazon S3 Standardストレージに保存します。 ✓
• D. 高性能ストレージとしてAmazon EMRを使用します。学習データセットはAmazon S3 Glacier Instant Retrievalストレージに保存します。

正解: C. 高性能ストレージとしてAmazon FSx for Lustreを使用します。学習データセットはAmazon S3 Standardストレージに保存します。

解説

高パフォーマンスなストレージを必要とし、Amazon S3とネイティブに統合され、かつ運用上のオーバーヘッドが最小限であるという要件を満たす最適なソリューションは、以下の通りです。 【主な要件】 ・学習データセットへの頻繁なアクセスをサポートする高性能ストレージ。 ・Amazon S3とのネイティブ統合（手動によるデータ移行不要）。 ・最小限の運用オーバーヘッド（設定・管理作業が最小限）。 【各選択肢の検討】 A：Amazon EBSは高性能ですが、S3とはネイティブ統合されておらず、AWS DataSyncなどのツールによるデータ移行が必要です。DataSyncのスケジューリングや転送監視など、追加の運用負荷が発生するため、S3とのネイティブ統合には不向きです。 B：EBSは高性能ですが、S3 Copy APIなどを用いた手動データコピーが必要であり、スクリプト作成やコピー管理といった運用負荷があります。S3とのネイティブ統合も実現できません。 C：Amazon FSx for Lustreは、機械学習ワークロード向けに最適化された高性能・拡張性の高いファイルシステムです。S3とネイティブ統合されており、S3に格納されたデータセットを直接参照・マウント可能で、手動でのデータコピーは不要です。運用負荷も最小限（ファイルシステムのマウントのみで利用可能）であり、要件に最も適合します。 D：Amazon EMRはSparkやHadoopなどのビッグデータ処理向けサービスであり、ML学習用のストレージソリューションではありません。また、S3 Glacier Instant Retrievalはアーカイブ用途向けで、高パフォーマンス・頻繁アクセスには不適です。 【正解】 C：Amazon FSx for Lustreを使用して高性能ストレージを提供し、学習データセットはAmazon S3 Standardストレージに保存します。 このソリューションは、以下の点で要件を完全に満たします： ・FSx for Lustreは機械学習ワークロードに最適化された高性能ファイルシステムです。 ・S3とネイティブ統合されており、S3上のデータセットを直接参照・アクセスできます。 ・データ移行が不要なため、運用上のオーバーヘッドが最小限です。