약 0.1 CPU와 128MB RAM이 필요하고, 높은 머신 활용도 모니터링과 안정적인 배포가 요구되는 Python 웹 앱이 있습니다. 어떤 접근 방식을 취해야 할까요?

이 접근 방식은 작은 CPU와 RAM 요구 사항을 가진 Python 웹 앱에 가장 적합한 현대적이고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. GKE(Google Kubernetes Engine)는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장 및 관리를 자동화하여 높은 머신 활용도 모니터링과 안정적인 배포 요구 사항을 충족합니다. Docker 이미지를 빌드하고 버전별로 태그를 지정하는 것은 안정적인 릴리스 관리를 가능하게 하며, 스테이징 환경에서 테스트 후 프로덕션으로 승격하는 것은 안전하고 통제된 배포 파이프라인을 보장합니다. imagePullPolicy: IfNotPresent는 이미지가 노드에 존재할 경우 다시 다운로드하지 않아 효율적입니다. 다른 옵션들은 다음과 같은 이유로 적합하지 않습니다. f1-micro VM은 매우 작고, 관리형 인스턴스 그룹은 GKE만큼 컨테이너화된 앱 배포에 최적화되어 있지 않습니다. 인스턴스 재시작은 안정적인 배포에 적합하지 않습니다. n1-standard-1 VM과 Compute Engine 이미지 굽기는 배포 속도가 느리고, 릴리스마다 이미지를 다시 빌드하고 템플릿을 업데이트하는 것은 비효율적입니다. n1-standard-4 노드는 앱의 요구 사항에 비해 과도한 리소스이며, 'latest' 태그 사용과 'Always' imagePullPolicy는 롤백을 어렵게 하고 불필요한 이미지 다운로드를 유발할 수 있습니다. 또한, 기본 네임스페이스에 직접 배포하는 것은 좋은 관행이 아닙니다.