한 회사에서 컨테이너로 패키징된 모델을 기존 Python 웹 앱과 통합하려고 합니다. 이 회사는 Kubernetes를 사용하여 AWS에서 모델을 호스팅하고, 컨트롤 플레인 관리를 피하고, 리소스를 재현 가능하게 프로비저닝하며, Python을 사용하여 인프라를 프로비저닝하려고 합니다. 어떤 솔루션이 이러한 제약 조건을 충족할까요?

정답은 AWS CDK를 사용하여 Amazon EKS 클러스터를 프로비저닝하고, Amazon ECR에 이미지를 저장하며, EKS 클러스터에서 모델 컨테이너를 호스팅하는 것입니다. AWS CDK는 Python을 포함한 친숙한 프로그래밍 언어로 인프라를 정의할 수 있게 하여 "Python을 사용하여 인프라를 프로비저닝"하려는 요구 사항을 충족합니다. Amazon EKS는 관리형 Kubernetes 서비스로, "컨트롤 플레인 관리를 피하고" "Kubernetes를 사용하여 AWS에서 모델을 호스팅"하려는 요구 사항을 충족합니다. ECR은 컨테이너 이미지를 저장하는 데 적합합니다. 오답인 AWS CloudFormation을 사용하는 옵션은 Python으로 인프라를 프로비저닝하려는 요구 사항을 직접적으로 충족하지 못합니다. AWS CLI를 사용하는 옵션은 인프라를 코드로 관리하는(재현 가능한 프로비저닝) 측면에서 CDK나 CloudFormation보다 효율적이지 않습니다. Amazon EC2 인스턴스에 Kubernetes 클러스터를 직접 설정하는 것은 컨트롤 플레인 관리를 피하려는 요구 사항에 위배됩니다.