Question#8(DP-100)
ある組織が、ラベル付き写真のセットを使用するマルチクラス画像分類ディープラーニングモデルを作成してデプロイしました。
ソフトウェアエンジニアリングチームは、夏の間に予測 Web サービスの推論負荷が高いと報告しています。
Web サービスがデプロイされているコンピューティングクラスターが完全に使用されているにもかかわらず、モデルの本番 Web サービスが需要を満たせていません。
最小限のダウンタイムと最小限の管理作業で画像分類 Web サービスのパフォーマンスを向上させる必要があります。
IT 運用チームに何を勧めますか？
正解：B
クラスターが完全に使用されている（fully-utilized）状態で需要を満たせない場合、ノード数（スケールアウト）を増やすことが最も効果的な解決策です。 ・最小限のダウンタイムで対応可能（スケールアウトはサービスを停止せずに実行できる） ・管理作業が最小限 ・A は新しいクラスター作成と DNS 更新が必要で、ダウンタイムと管理作業が大きい ・C の最小ノード数増加は夏以外もコストが発生し続けるため非効率 ・D の VM サイズ変更（スケールアップ）は再デプロイが必要でダウンタイムが発生する
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