[MLS-C01] AWS 오늘의 퀴즈 (단일 정답)

🎯 정답: A

✅ A. Amazon S3 Standard를 사용하여 활성 훈련 데이터를 저장하고, S3 수명 주기 정책(Lifecycle Policy)을 설정하여 일정 기간 후 Amazon S3 Glacier Deep Archive로 데이터를 전환합니다.

B. Amazon EBS Provisioned IOPS SSD (io2 Block Express) 볼륨을 EC2 인스턴스에 연결하여 훈련 데이터를 저장하고, 스냅샷(Snapshots)을 사용하여 장기 보관합니다.

C. Amazon EFS Standard 파일 시스템을 사용하여 모든 훈련 데이터를 저장하고, EFS 수명 주기 관리(Lifecycle Management)를 통해 EFS Infrequent Access (IA) 클래스로 데이터를 이동시킵니다.

D. AWS Storage Gateway 파일 게이트웨이(File Gateway)를 사용하여 온프레미스(On-premises) 환경에서 훈련 데이터를 S3에 동기화하고, S3 Glacier로 데이터를 아카이빙합니다.

💡 해설:
Amazon S3 Standard는 고가용성, 높은 처리량 및 무한한 확장성을 제공하여 활성 훈련 데이터 저장에 이상적입니다. S3 수명 주기 정책을 활용하면 데이터를 비용 효율적인 S3 Glacier Deep Archive로 자동으로 전환하여 장기 보관 비용을 최소화하면서도 필요할 때 데이터를 검색할 수 있습니다. 이는 ML 워크로드의 대규모 데이터 처리 및 장기 아카이빙 요구사항을 가장 효율적으로 충족하는 솔루션입니다.

B. Amazon EBS는 단일 EC2 인스턴스에 높은 성능을 제공하지만, 수백 TB 규모의 공유 데이터셋 저장 및 장기적인 저비용 아카이빙에는 적합하지 않습니다.
C. Amazon EFS는 공유 파일 시스템을 제공하지만, S3에 비해 대규모 데이터셋의 총 소유 비용(TCO)이 높을 수 있으며, Glacier Deep Archive와 같은 초저가 아카이빙 티어가 없습니다.
D. AWS Storage Gateway는 온프레미스 환경과 AWS 클라우드를 통합하는 데 사용되지만, 시나리오는 클라우드 네이티브 ML 워크로드를 가정하므로 추가적인 복잡성만 초래합니다.

🚀 Tip: MLS-C01 시험에서는 ML 워크로드의 데이터 수명 주기 관리, 특히 대규모 데이터셋에 대한 비용 효율적인 저장 및 액세스 전략을 이해하는 것이 중요합니다. 다양한 S3 스토리지 클래스(Standard, IA, Glacier 등)의 특성과 수명 주기 정책 활용법을 숙지해야 합니다.