Sie haben eine Python-Webanwendung, die ca. 0,1 CPU und 128 MB RAM benötigt, und erfordern eine hohe Überwachung der Maschinenauslastung sowie zuverlässige Bereitstellungen. Welchen Ansatz sollten Sie wählen?

Diese Option ist die beste, da sie die Anforderungen an hohe Überwachung und zuverlässige Bereitstellungen erfüllt. GKE (Google Kubernetes Engine) bietet robuste Überwachungsfunktionen und ermöglicht zuverlässige, rollierende Updates mit Kubernetes Deployments. Das Erstellen eines Docker-Images aus dem Produktionszweig und das Taggen nach Version gewährleistet Reproduzierbarkeit und eine klare Versionskontrolle. Die Bereitstellung in Staging vor der Produktion ist eine bewährte Methode für zuverlässige Releases. Die anderen Optionen sind weniger geeignet: f1-micro VMs sind möglicherweise zu klein für eine zuverlässige Produktion, und das Neustarten von Instanzen für Releases ist nicht zuverlässig. n1-standard-1 VMs sind überdimensioniert für 0,1 CPU und 128 MB RAM, und das Neuerstellen von Images für jede Bereitstellung ist ineffizient. n1-standard-4-Knoten sind ebenfalls überdimensioniert, und das Taggen mit 'latest' sowie die imagePullPolicy 'Always' sind riskant für Produktionsumgebungen, da sie ungetestete Änderungen automatisch übernehmen könnten.