どっちょ(´·ω·)?

既存のAmazon SageMaker AIインフラストラクチャを使用して、顧客が保険料を予測できるWebベースのアプリケーションをサポートしています。同社は、SageMaker AIモデルのトレーニングに使用する顧客データをAmazon S3バケットに保存しています。データセットは急速に増加しています。同社は、モデルを継続的に再トレーニングするソリューションを求めています。このソリューションは、従業員が新しい顧客データファイルをS3バケットにアップロードした際に、モデルを自動的に再トレーニングしてアプリケーションに再デプロイする必要があります。
これらの要件を満たすソリューションはどれでしょうか？

B. 従業員が新しいファイルをアップロードしたときにイベントを生成するAWS Lambda関数とWebhookハンドラーを作成します。更新された顧客データセットでモデルを再トレーニングした後、モデルを再デプロイするようにSageMaker Pipelinesを設定します。Amazon EventBridgeを使用してイベントバスを作成します。Lambda関数のイベントをソースとして、SageMaker Pipelinesをターゲットとして設定します。
D. AWS Step Functions Standardワークフローを作成します。最初のステートで、従業員がS3バケットに新しいファイルをアップロードしたときに応答するAWS Lambda関数を呼び出すように設定します。SageMaker Pipelinesのパイプラインを使用して、更新された顧客データセットでモデルを再トレーニングした後、モデルを再デプロイします。ワークフローの次のステートを使用して、最初のステートが応答を受け取ったときにパイプラインを実行します。