Hai una web app Python che richiede circa 0,1 CPU e 128 MB di RAM, necessita di un monitoraggio elevato dell'utilizzo della macchina e di deployment affidabili. Quale approccio dovresti adottare?

L'opzione corretta è la migliore perché GKE (Google Kubernetes Engine) è ideale per carichi di lavoro con requisiti di CPU e RAM bassi e variabili, offrendo un monitoraggio granulare a livello di pod e container. La creazione di immagini Docker versionate dal branch di produzione e il deployment tramite Kubernetes Deployment con imagePullPolicy: IfNotPresent garantiscono deployment affidabili e un rollback semplice. L'uso di un ambiente di staging prima della promozione in produzione è una best practice per i deployment. Le VM f1-micro sono troppo piccole e lo script di avvio per i deployment è inefficiente. Le VM n1-standard-1 sono sovradimensionate per 0,1 CPU e il processo di ricreazione dell'immagine per ogni deployment è macchinoso. L'uso di n1-standard-4 è eccessivo, il tag latest è rischioso e imagePullPolicy: Always non è l'ideale per l'efficienza dei deployment in produzione.