Q64 — AWS SAA-C03 第14章

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Q1064. 一家公司计划在 AWS 上运行 AI/ML 工作负载.该公司需要在 Amazon S3 Standard 中的数据集上训练模型.模型训练应用程序需要多个计算节点和个位数毫秒的数据访问.哪种解决方案能够以最具成本效益的方式满足这些要求?

• A. 将数据移动到 S3 Intelligent-Tiering.将模型训练应用程序指向 S3 intelligent-Tiering 作为数据源.
• B. 通过添加随机前缀将分区添加到 S3 存储桶.重新配置模型训练应用程序以指向新前缀作为数据源. ✓
• C. 将数据移动到 S3 Express One Zone.将模型训练应用程序指向 S3Express One Zone 作为数据源.
• D. 将数据移动到连接到 Amazon EC2 实例的通用 SSD (gp3) Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) 卷.将模型训练应用程序指向 gp3 卷作为数据源.

正确答案: B. 通过添加随机前缀将分区添加到 S3 存储桶.重新配置模型训练应用程序以指向新前缀作为数据源.

解析

最符合公司要求且最具成本效益的解决方案是:B.通过添加随机前缀将分区添加到 S3 存储桶.重新配置模型训练应用程序以指向新前缀作为数据源.解释:- 分区数据:通过添加分区（例如，随机前缀），您可以优化 Amazon S3 中数据检索的性能.这可以帮助实现对模型训练所需数据的低延迟访问，同时将数据保留在 S3 中，与其他存储选项相比具有成本效益.其他选项:- A. 将数据移动到 S3 智能分层:虽然智能分层可以根据访问模式优化成本，但它可能无法提供此工作负载所需的低延迟访问.- C. 将数据移动到 S3 Express One Zone:虽然此选项比标准 S3 便宜，但它仍然不能保证应用程序所需的低延迟访问，并且对于高性能工作负载来说并不是最具成本效益的方法.- D. 将数据移动到通用 SSD（gp3）Amazon EBS 卷:此选项将提供低延迟访问，但由于 EBS 成本，可能会更昂贵，尤其是对于大型数据集而言.结论:方案B是性价比最高的方案，同时能够满足模型训练时低延迟访问的要求.