Компания запускает рабочие процессы ML в локальном кластере Kubernetes. Каждая служба ML упакована как автономный образ Docker. Им необходимо выполнить перенос (lift and shift) в кластер Amazon EKS с минимальными операционными издержками. Какое решение соответствует этому требованию?

Правильный ответ — отправка образов Docker в Amazon ECR и развертывание их в EKS. Это решение обеспечивает минимальные операционные издержки, поскольку оно позволяет выполнить перенос (lift and shift) существующих автономных образов Docker в управляемый сервис Kubernetes (EKS) практически без изменений в коде или архитектуре приложений. Amazon ECR служит безопасным и масштабируемым репозиторием для образов Docker, а EKS предоставляет управляемый кластер Kubernetes для их запуска. Перепроектирование служб для Kubeflow потребует значительных изменений в коде и архитектуре, что противоречит требованию минимальных операционных издержек. Перемещение данных в Amazon Redshift и переобучение моделей с помощью Redshift ML, а также создание ноутбука Amazon SageMaker и переобучение моделей, являются более сложными решениями, которые также требуют существенных изменений в существующих рабочих процессах ML и не соответствуют концепции "lift and shift" для уже упакованных образов Docker.