MediCare AI 希望使用藍綠部署策略將新的模型版本部署到生產環境，並要求停機時間最短，且在新版本產生過高的 5xx 錯誤率時能自動回滾。哪種方法可以在 AWS SageMaker 功能中提供受控的流量轉移和自動回滾機制？

正確答案描述了使用 SageMaker 端點進行藍綠部署的標準和推薦方法。透過在同一 EndpointConfig 中定義兩個 ProductionVariant（藍色和綠色），可以逐步將流量從舊模型（藍色）轉移到新模型（綠色），實現受控部署和最小停機時間。CloudWatch 警報結合 EventBridge 和 Lambda 提供了自動回滾機制，一旦新模型出現高錯誤率，就能自動將流量切回舊模型。 其他選項的不足之處在於： 為新模型啟動獨立預備端點並使用 ALB 的方法，雖然可行，但會增加架構複雜性，且 ALB 的健康檢查主要針對端點可用性而非模型推論的邏輯錯誤率。 Model Registry 自動部署功能目前沒有內建的藍綠部署策略和自動回滾機制。 直接取消註冊舊模型並部署新模型會導致停機，且手動重新建立舊端點的回滾過程效率低下，不符合最小停機和自動回滾的要求。