Una empresa ejecuta flujos de trabajo de ML en un clúster de Kubernetes on-premises. Cada servicio de ML se empaqueta como una imagen Docker independiente. Necesitan realizar un lift and shift a un clúster de Amazon EKS con la menor sobrecarga operativa. ¿Qué solución cumple este requisito?
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Respuesta correcta: Subir las imágenes Docker a un repositorio de Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) y configurar un pipeline de implementación para desplegar esas imágenes en el clúster de EKS..
Por qué esta es la respuesta
La solución correcta es subir las imágenes Docker a Amazon ECR y configurar un pipeline de despliegue en EKS. Esto minimiza la sobrecarga operativa porque EKS es un servicio de Kubernetes administrado que es compatible con las imágenes Docker existentes, permitiendo un "lift and shift" directo. Rediseñar para Kubeflow (opción 1) introduce una sobrecarga de desarrollo significativa. Mover datos a Redshift y reentrenar con Redshift ML (opción 3) o usar Amazon SageMaker (opción 4) implican cambios fundamentales en la arquitectura de ML y los procesos de entrenamiento, lo que va en contra del requisito de menor sobrecarga operativa y un "lift and shift".
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