Câu đố về việc triển khai Canary và Shadow

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

1. Điều gì xác định việc triển khai canary?
   • Định tuyến một tỷ lệ nhỏ lưu lượng truy cập trực tiếp sang phiên bản mới trong khi theo dõi nó
   • Gửi tất cả lưu lượng truy cập sang phiên bản mới cùng một lúc
   • Chỉ chạy phiên bản mới vào cuối tuần
   • Triển khai mà không có bất kỳ sự giám sát nào
2. Đặc điểm chính của việc triển khai bóng là gì?
   • Phản hồi của nó được phục vụ cho một nửa số người dùng
   • Nó nhận được lưu lượng truy cập được nhân đôi nhưng phản hồi của nó bị loại bỏ, không hiển thị cho người dùng
   • Nó chỉ chạy trong môi trường phát triển
   • Nó thay thế ngay mô hình sản xuất
3. What does a shadow deployment protect users from, and what can it still cost?
   • It uses no extra resources and cannot access user data
   • Its predictions are returned to every user
   • Candidate responses are withheld, but mirrored inference still consumes compute and needs side-effect controls
   • It guarantees the candidate has no production impact of any kind
4. How does user-facing traffic differ between a canary and a shadow?
   • Both always send candidate output to every user
   • A shadow deployment never uses production inputs
   • A canary is only an offline test
   • A canary serves candidate responses to a defined live-traffic segment; a shadow typically does not
5. What should a team define before starting a canary or shadow rollout?
   • Traffic rules, monitoring thresholds, rollout duration, and a rollback owner
   • A promise that the candidate will outperform production
   • A fixed traffic percentage that must never change
   • A requirement to expose every user to the candidate
6. Việc triển khai chim hoàng yến và bóng tối bổ sung cho nhau như thế nào?
   • Chúng giống nhau nhưng có tên khác nhau
   • Shadow xác thực hành vi trên lưu lượng truy cập trực tiếp mà không gây rủi ro cho người dùng; canary xác thực tác động thực sự của người dùng trên một phần nhỏ
   • Canary loại bỏ phản hồi trong khi bóng tối phục vụ chúng
   • Không liên quan đến lưu lượng sản xuất
7. What should an operator do before mirroring production requests to a shadow model?
   • Allow the shadow model to execute writes twice
   • Assume copied requests contain no sensitive data
   • Isolate side effects and protect the handling of copied request data
   • Disable all monitoring of the candidate
8. What does a canary reveal that a shadow deployment does not directly measure?
   • Whether candidate inference consumes compute
   • How its predictions compare offline
   • Whether a model can load in the serving stack
   • How the candidate affects users who are actually served by it