MediCare AI desidera implementare una nuova versione del modello in produzione utilizzando una strategia blue/green con tempi di inattività minimi e un rollback automatico se la nuova variante produce un tasso elevato di errori 5xx. Quale approccio fornisce uno spostamento del traffico controllato e un meccanismo di rollback automatico all'interno delle funzionalità di AWS SageMaker?

L'opzione corretta descrive il metodo consigliato da SageMaker per il deployment blue/green con rollback automatico. Utilizzando ProductionVariants all'interno di un EndpointConfig, è possibile controllare il traffico tra la versione blu (esistente) e quella verde (nuova) tramite la ponderazione. UpdateEndpointWeightsAndCapacities consente uno spostamento graduale del traffico. Gli allarmi CloudWatch sui tassi di errore 5xx, accoppiati con una Lambda attivata da EventBridge, forniscono un meccanismo di rollback automatico ripristinando i pesi originali, garantendo tempi di inattività minimi e un rapido ripristino. Le altre opzioni sono meno adatte: L'uso di un ALB esterno a SageMaker aggiunge complessità e non sfrutta le funzionalità native di SageMaker per la gestione del traffico dei modelli. Model Registry non offre una funzionalità di deployment automatico blue/green con rollback integrato come descritto. Sostituire direttamente l'endpoint con CreateEndpoint e DeleteEndpoint comporterebbe tempi di inattività significativi e un rollback manuale complesso e lento.