Un'azienda ha un modello ML sperimentale che deve essere convalidato sul traffico di produzione senza influire sul modello live attuale. Solo un modello può gestire le richieste degli utenti alla volta. Quale approccio di deployment consente di valutare le previsioni del nuovo modello in produzione senza influire sul traffico live?

Lo shadow deployment è la scelta migliore perché invia una copia del traffico di produzione al nuovo modello sperimentale, consentendo di raccogliere metriche sulle sue prestazioni in un ambiente realistico senza che le sue previsioni influenzino le risposte agli utenti. Il modello live continua a gestire tutte le richieste effettive. L'A/B testing e il canary release reindirizzano una parte del traffico utente effettivo al nuovo modello, influenzando direttamente le risposte. Il blue/green deployment sposta tutto il traffico utente al nuovo modello in un'unica operazione, il che non è adatto per la convalida sperimentale senza impatto.