Ein Betrugserkennungsmodell läuft in der Produktion auf einem SageMaker-Endpunkt. Eine neue Modellversion muss mit Live-Traffic evaluiert werden, ohne die Produktionsbenutzer zu beeinträchtigen. Welche Strategie erreicht dies?

Shadow-Testing ist die korrekte Strategie, da es das neue Modell im Hintergrund mit echtem Produktions-Traffic testet, ohne dass dessen Vorhersagen die Benutzerantworten beeinflussen. Dies ermöglicht eine risikofreie Evaluierung der Leistung des neuen Modells unter realen Bedingungen. SageMaker Debugger ist für die Überwachung und das Debugging von Trainingsjobs gedacht, nicht für die Evaluierung neuer Modelle mit Live-Traffic. Ein Blue/Green-Deployment mit sofortiger Umleitung des gesamten Traffics wäre zu riskant, da ein fehlerhaftes neues Modell sofort alle Benutzer beeinträchtigen würde. Blue/Green mit Canary-Traffic-Shifting ist eine Option für eine schrittweise Einführung, aber Shadow-Testing bietet die höchste Sicherheit für die reine Evaluierung ohne Einfluss auf den Endbenutzer.