Чому Databricks для розгортання моделей?

Під час розмови з вашою командою DevOps про розгортання моделі рекомендацій книжок вони наполягають не використовувати Databricks для розгортання. Історично вони добре знайомі з традиційними методами розгортання на локальній інфраструктурі (on‑prem). Водночас їм бракує досвіду виконувати подібний процес у хмарі.

Яке з наведених формулювань найкраще підсумовує, чому варто розглянути використання Databricks Model Serving Endpoints для хостингу моделі машинного навчання?