MediCare AI, yeni bir model sürümünü minimum kesinti süresiyle ve yeni varyantın yüksek bir 5xx hata oranı üretmesi durumunda otomatik geri alma ile mavi/yeşil stratejisi kullanarak üretime dağıtmak istiyor. AWS SageMaker yetenekleri dahilinde kontrollü trafik kaydırma ve otomatik geri alma mekanizması sağlayan yaklaşım hangisidir?

Doğru cevap, SageMaker'ın uç nokta varyantları ve ağırlıklı trafik yönlendirme özelliklerini kullanarak mavi/yeşil dağıtım ve otomatik geri alma için en esnek ve kontrol edilebilir yaklaşımı sunar. Mevcut (mavi) ve yeni (yeşil) modeller için iki üretim varyantı içeren yeni bir EndpointConfig oluşturmak, trafiği kademeli olarak yeni modele kaydırmak için UpdateEndpointWeightsAndCapacities veya UpdateEndpoint ile ağırlıkları ayarlamaya olanak tanır. Bir CloudWatch alarmı ve EventBridge kuralı ile tetiklenen bir Lambda işlevi, 5xx hataları bir eşiği aştığında ağırlıkları otomatik olarak eski modele geri döndürerek hızlı bir geri alma sağlar. Diğer seçenekler ya SageMaker'ın yerel yeteneklerini tam olarak kullanmaz (örneğin, ALB kullanmak), ya belirtilen kontrol düzeyini sağlamaz (örneğin, Model Registry'nin sınırlı otomatik dağıtım yetenekleri), ya da kesinti süresi ve otomatik geri alma gereksinimlerini karşılamaz (örneğin, doğrudan CreateEndpoint çağırmak).