Tiene una aplicación web Python que necesita ~0.1 CPU y 128 MB de RAM, y requiere una alta monitorización de la utilización de la máquina y despliegues fiables. ¿Qué enfoque debería adoptar?
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Respuesta correcta: Aprovisionar un clúster de GKE con nodos n1-standard-1; construir una imagen de Docker a partir de la rama de producción, etiquetarla por versión; desplegar mediante un Deployment de Kubernetes con imagePullPolicy 'IfNotPresent' en staging, luego promocionar a producción después de las pruebas..
Por qué esta es la respuesta
La opción de GKE con nodos n1-standard-1 es la más adecuada porque Kubernetes (GKE) está diseñado para gestionar cargas de trabajo en contenedores, proporcionando alta monitorización, despliegues fiables y escalabilidad. La creación de imágenes Docker versionadas y el uso de un Deployment de Kubernetes con imagePullPolicy 'IfNotPresent' permite despliegues controlados y reversiones sencillas. El despliegue en un entorno de staging antes de producción es una buena práctica para garantizar la estabilidad. Las opciones de Managed Instance Group con f1-micro o n1-standard-1 son menos eficientes para despliegues continuos y monitorización detallada a nivel de aplicación. Reconstruir imágenes de VM para cada despliegue es lento y costoso. La opción de GKE con n1-standard-4 es excesiva para los requisitos de CPU/RAM, y usar la etiqueta 'latest' con imagePullPolicy 'Always' en producción puede llevar a despliegues inestables sin un control de versiones adecuado.
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