Una empresa utiliza AWS CodePipeline para implementar una aplicación en un grupo de Auto Scaling de Amazon EC2. Todos los recursos se definen en plantillas de CloudFormation. Los artefactos de la aplicación se almacenan en Amazon S3 y se implementan utilizando scripts de datos de usuario de la instancia. A medida que la aplicación creció, los cambios recientes en las plantillas de CloudFormation causaron un tiempo de inactividad inesperado. ¿Cómo debería el arquitecto de soluciones mejorar el pipeline de CI/CD para reducir la posibilidad de que los cambios en las plantillas causen interrupciones?

La opción correcta aborda las causas raíz del tiempo de inactividad: falta de pruebas automatizadas, visibilidad de los cambios de CloudFormation y una estrategia de implementación segura. AWS CodeBuild puede ejecutar pruebas automatizadas en un entorno de prueba para validar la funcionalidad de la aplicación y la infraestructura. Los conjuntos de cambios de CloudFormation permiten previsualizar los cambios que se realizarán en la pila, identificando posibles problemas antes de la implementación. Finalmente, AWS CodeDeploy con despliegues azul/verde permite probar la nueva versión en producción junto con la antigua, facilitando una reversión rápida si se detectan problemas, minimizando el tiempo de inactividad. Las otras opciones son menos efectivas. La primera sugiere pruebas manuales y solo detectar errores durante la implementación, lo cual es reactivo. La tercera se enfoca en la validación de sintaxis y pruebas manuales, que son insuficientes. La cuarta propone despliegues azul/verde pero mantiene pruebas manuales y no aborda la validación de plantillas.