シナリオ問題応用
製造業の顧客が、既存のオンプレミス機械学習モデル（Pythonで開発）を Azure に移行したいと考えています。モデルの推論が 1 日に 1 回、バッチ処理で実行され、結果は翌日のレポートに利用されます。コストを最小化しながら運用負担を軽減するには、どのアーキテクチャが最適ですか？
A.Azure Machine Learning のコンピューティング インスタンスで常時実行し、REST API で推論を呼び出す
✗ コンピューティング インスタンスの常時実行は、バッチ処理が 1 日 1 回のみのため、大幅な無駄なコスト が発生します。
B.Azure Machine Learning のバッチ エンドポイントを使用し、スケジュールのあるパイプラインで定期実行する← 正解
✓ 正解です。バッチ エンドポイントはバッチ処理に特化し、必要な時間だけリソースを使用するため、コスト効率に優れています。スケジュール機能で完全自動化も可能です。
C.Azure Kubernetes Service（AKS）にモデルをコンテナ化してデプロイし、クーロン ジョブで実行する
✗ AKS は 1 日 1 回の処理では管理複雑性が高く、クラスタ維持コストも割高になります。リアルタイム推論向けです。
D.Azure Databricks で PySpark を使用してモデルを再実装し、常時クラスタを起動する
✗ Databricks で常時クラスタを起動するのは不経済であり、既存 Python モデルの再実装も不要です。
この問題のポイント
バッチ エンドポイントはバッチ処理に特化し、必要な時間だけリソースを使用するため、コスト効率に優れています。スケジュール機能で完全自動化も可能です。
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IT・クラウド の関連資格
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AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
AWSでのシステム設計能力を問うアソシエイト資格。高可用性・セキュリティ・コスト最適化の設計が中心。
DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
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