Q58 — AWS SAA-C03 第15章

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Q1158. 一个机器学习 (ML) 团队正在构建一个使用 Amazon S3 存储桶中数据的应用程序。该团队需要一个存储解决方案来支持其在 AWS 上的模型训练工作流程。机器学习团队需要高性能存储，以支持频繁访问训练数据集。该存储解决方案必须与 Amazon S3 原生集成。哪种解决方案能够以最少的运营开销满足这些要求?

• A. 使用 Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) 卷提供高性能存储。使用 AWS DataSync 将数据从 S3 存储桶迁移到 EBS 卷。
• B. 使用 Amazon EC2 ML 实例提供高性能存储。将训练数据存储在 Amazon EBS 卷上。使用 S3 Copy API 将数据从 S3 存储桶复制到 EBS 卷。
• C. 使用 Amazon FSx for Lustre 提供高性能存储。将训练数据集存储在 Amazon S3 标准存储中。 ✓
• D. 使用 Amazon EMR 提供高性能存储。将训练数据集存储在 Amazon S3 Glacier 即时检索存储中。

正确答案: C. 使用 Amazon FSx for Lustre 提供高性能存储。将训练数据集存储在 Amazon S3 标准存储中。

解析

为了满足与 Amazon S3 原生集成且运营开销最小的模型训练工作流的高性能存储要求，最佳解决方案是:关键要求:高性能存储，可频繁访问训练数据集。与 Amazon S3 原生集成（无需手动迁移数据）。最低运营开销（最少的设置和管理）。期权分析:A.使用 Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) 卷提供高性能存储。使用 AWS DataSync 将数据从 S3 存储桶迁移到 EBS 卷。EBS 性能出色，但并非与 S3 原生集成（数据必须手动复制或通过 DataSync 等工具复制）。AWS DataSync 增加了运营开销（调度、监控数据传输）。对于原生 S3 集成来说并不理想。B. 使用 Amazon EC2 ML 实例提供高性能存储。将训练数据存储在 Amazon EBS 卷上。使用 S3 Copy API 将数据从 S3 存储桶复制到 EBS 卷。EBS 性能出色，但同样需要手动复制数据（使用 S3 Copy API 或 CLI）。操作开销（脚本编写、管理数据副本）。未与 S3 原生集成。C. 使用 Amazon FSx for Lustre 提供高性能存储。将训练数据集存储在 Amazon S3 标准存储中。Amazon FSx for Lustre 是一款高性能、可扩展的文件系统，专为机器学习工作负载优化。它与 S3 原生集成（可直接从 S3 引用数据集，无需手动复制）。最低的运营开销（无需迁移数据，只需挂载 FSx 文件系统）。最适合要求。D. 使用 Amazon EMR 提供高性能存储。将训练数据集存储在 Amazon S3 Glacier 即时检索存储中。Amazon EMR 适用于大数据处理（例如 Spark、Hadoop），但并非机器学习训练的存储解决方案。S3 Glacier 即时检索适用于档案存储（性能不佳，访问频率较低）。不适合 ML 训练工作流程。正确答案:C. 使用 Amazon FSx for Lustre 提供高性能存储。将训练数据集存储在 Amazon S3 标准存储中。该解决方案提供:高性能存储（FSx for Lustre 针对机器学习进行了优化）。原生 S3 集成（可直接从 S3 引用数据集）。最少的运营开销（无需数据迁移）。最终答案:C. 使用 Amazon FSx for Lustre 提供高性能存储。将训练数据集存储在 Amazon S3 标准存储中。最能满足高性能存储要求、与 Amazon S3 原生集成且运营开销最少的解决方案是:C. 使用 Amazon FSx for Lustre 提供高性能存储。将训练数据集存储在 Amazon S3 标准存储中。Amazon FSx for Lustre:此服务提供针对机器学习等工作负载优化的高性能文件系统，尤其适用于需要快速访问大型数据集的应用程序。与 Amazon S3 集成:FSx for Lustre 可以与 S3 原生集成，让您可以将存储在 S3 中的训练数据集直接链接到 FSx 文件系统，从而实现无缝访问和性能提升。运营开销:使用 FSx for Lustre 可简化数据管理，因为它会自动与 S3 同步，从而减少手动数据迁移或管理任务的需求。该解决方案有效支持了ML团队对性能和易用性的要求。