Une entreprise a un modèle déployé sur un point de terminaison SageMaker en temps réel et doit déployer un nouveau modèle, mais doit comparer les performances du nouveau modèle à celles du modèle actuel avant de basculer tout le trafic. Quelle approche permet d'y parvenir avec le moins d'effort opérationnel ?

L'approche la plus efficace consiste à déployer le nouveau modèle en tant que variante fantôme (shadow variant) sur le même point de terminaison SageMaker. Cette méthode permet de comparer les performances du nouveau modèle avec le modèle actuel en utilisant le trafic de production réel, sans impacter les utilisateurs finaux. SageMaker gère automatiquement l'acheminement d'une copie du trafic vers la variante fantôme, simplifiant ainsi la collecte de métriques et l'évaluation. Déployer sur un point de terminaison distinct et répartir manuellement le trafic est plus complexe et demande plus d'efforts opérationnels pour la gestion du routage et la collecte des métriques. Utiliser CloudFront n'est pas adapté pour la distribution de trafic entre des points de terminaison SageMaker. Les fonctions Lambda avec une logique personnalisée sont une solution viable mais introduisent une complexité opérationnelle supplémentaire par rapport à la fonctionnalité native des variantes fantômes de SageMaker.