MediCare AI quiere implementar una nueva versión de modelo en producción utilizando una estrategia azul/verde con un tiempo de inactividad mínimo y una reversión automática si la nueva variante produce una tasa elevada de errores 5xx. ¿Qué enfoque proporciona un cambio de tráfico controlado y un mecanismo de reversión automática dentro de las capacidades de AWS SageMaker?

La opción correcta describe una estrategia de implementación azul/verde robusta en SageMaker. Al crear un nuevo EndpointConfig con dos variantes (azul para el modelo actual y verde para el nuevo modelo) y establecer pesos iniciales de 100:0, se asegura que todo el tráfico vaya al modelo existente. El cambio gradual del tráfico se logra actualizando los pesos de las variantes, ya sea mediante UpdateEndpointWeightsAndCapacities o UpdateEndpoint con un nuevo EndpointConfig, orquestado por Step Functions o Lambda. La reversión automática se implementa con una alarma de CloudWatch en errores 5xx, que activa una Lambda a través de EventBridge para restablecer los pesos al modelo azul si se excede el umbral. Las otras opciones son incorrectas porque: Lanzar un endpoint de staging separado con ALB no es una capacidad nativa de SageMaker para implementaciones azul/verde de modelos, y agrega complejidad innecesaria. La función de implementación automática de Model Registry no tiene una estrategia de implementación 'BlueGreen' integrada con reversión automática basada en errorThreshold de esta manera. Llamar directamente a CreateEndpoint después de anular el registro del modelo antiguo causaría tiempo de inactividad, y la reversión manual con Lambda para recrear el endpoint anterior no es una estrategia azul/verde sin tiempo de inactividad.