ある企業は現在、10個のリザーブドアクセラレーテッドインスタンスでMLモデルを提供しており、新しいモデルバージョンをAmazon SageMakerリアルタイムエンドポイントにデプロイする必要があります。デプロイでは、元の10個のインスタンスを引き続き使用して両方のバージョンを提供し、デプロイ中に使用する追加のリザーブドインスタンスを1つ含め、ダウンタイムなしで移行を実行する必要があります。どのデプロイアプローチがこれらの制約を満たしますか？

ローリングデプロイメントは、インスタンスを一度に1つずつ新しいバージョンに置き換えるため、ダウンタイムなしでデプロイできます。バッチサイズ1に設定することで、既存の10個のリザーブドインスタンスを維持しつつ、追加の1つのインスタンスを一時的に利用してデプロイメントを実行できます。 他の選択肢が不適切な理由は以下の通りです。 ブルー/グリーンデプロイメントは、新しい環境を完全に構築するため、追加のインスタンスが1つではなく、元の環境と同等の数（10個）必要になります。 シャドウテストは、本番トラフィックに影響を与えずに新しいモデルをテストするものですが、モデルの切り替え自体は行いません。