ML ワークフローを自動化する SageMaker Pipelines

正解の『SageMaker Pipelines』を押さえます。
・データ準備・学習・評価・デプロイなどのステップを、自動化された再現可能なワークフローとして定義・実行する。
・手順を毎回同じように回せるため MLOps の中核になる。
Feature Store（特徴量保存）・Data Wrangler（前処理）・JumpStart（モデルハブ）はいずれもワークフロー全体を自動化するパイプラインではなく、個々のステップやリソースに関わる機能です。