한 회사가 현재 10개의 예약된 가속 인스턴스에서 ML 모델을 서비스하고 있으며, 새로운 모델 버전을 Amazon SageMaker 실시간 엔드포인트에 배포해야 합니다. 배포는 두 버전 모두에 원래 10개의 인스턴스를 계속 사용해야 하며, 배포 중 사용할 추가 예약 인스턴스 1개를 포함해야 하고, 다운타임 없이 전환을 수행해야 합니다. 어떤 배포 접근 방식이 이러한 제약 조건을 충족합니까?

롤링 배포는 기존 인스턴스를 점진적으로 새 버전으로 교체하여 다운타임 없이 배포를 수행합니다. 배치 크기가 1이면 한 번에 하나의 인스턴스만 교체되므로, 기존 예약 인스턴스 10개에 더해 추가 예약 인스턴스 1개를 사용하여 총 11개의 인스턴스로 배포를 완료할 수 있습니다. all-at-once 트래픽 전환을 사용하는 blue/green 배포는 새 버전 배포 시 기존 인스턴스 외에 동일한 수의 새 인스턴스가 필요하므로, 10개의 추가 인스턴스가 필요하게 됩니다. canary 배포는 트래픽을 점진적으로 전환하지만, 여전히 새 인스턴스 그룹을 생성해야 하므로 추가 예약 인스턴스 1개만으로는 불가능합니다. 섀도우 테스트는 트래픽을 새 모델로 전환하지 않고 복사본을 보내는 것이므로, 실제 배포 시나리오에는 적합하지 않습니다.