Bir şirket, şirket içi bir Kubernetes kümesinde ML iş yükleri çalıştırıyor. Her ML hizmeti, bağımsız bir Docker görüntüsü olarak paketlenmiştir. En az operasyonel yük ile bir Amazon EKS kümesine lift and shift yapmaları gerekiyor. Bu gereksinimi hangi çözüm karşılar?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: Docker görüntülerini bir Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) deposuna itin ve bu görüntüleri EKS kümesine dağıtmak için bir dağıtım hattı yapılandırın..
Neden bu cevap
Doğru cevap, mevcut Docker imajlarını Amazon ECR'ye taşıyıp EKS'ye dağıtım hattı kurmaktır. Bu, "lift and shift" prensibine en uygun çözümdür çünkü mevcut konteynerleştirilmiş uygulamaların minimum değişiklikle buluta taşınmasını sağlar. Operasyonel yükü en aza indirir çünkü ML hizmetlerinin yeniden tasarlanmasına veya yeniden eğitilmesine gerek kalmaz. Diğer seçenekler neden yanlış: Kubeflow altında yeniden tasarlamak, önemli bir yeniden mühendislik çabası gerektirir ve operasyonel yükü artırır. Eğitim verilerini Amazon Redshift'e taşımak ve modelleri yeniden eğitmek, mevcut ML iş akışını tamamen değiştirmeyi gerektirir ve "lift and shift" değildir. Amazon SageMaker not defteri oluşturup modelleri yeniden eğitmek de benzer şekilde mevcut mimariden önemli bir sapma anlamına gelir ve ek geliştirme çabası gerektirir.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez