Déploiement progressif avec Argo Rollouts
Automatisez la promotion par étapes et l’analyse.
Déploiement progressif avec Argo Rollouts est une leçon MLOps Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 4 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage MLOps Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours MLOps Academy comprend 4 leçons au total.
Qu’est-ce que la livraison progressive
La livraison progressive consiste à publier un nouveau modèle par étapes contrôlées, avec des vérifications à chaque étape, plutôt que de le basculer d’un seul coup vers tout le monde. 🚦
Découvrez Argo Rollouts
Argo Rollouts est un contrôleur Kubernetes qui remplace le déploiement standard afin de permettre des mises en production canari et bleu-vert directement dans le cluster.
La ressource de déploiement progressif
Vous remplacez votre déploiement par un objet Rollout. Il semble familier, mais ajoute un bloc de stratégie décrivant comment les nouveaux pods prennent en charge le trafic.
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Rollout
metadata:
name: model-apiDéfinir les étapes du canari
Dans la stratégie canari, vous énumérez des étapes : définir une proportion de trafic, puis mettre en pause. Argo les parcourt dans l’ordre et dirige progressivement les utilisateurs vers la nouvelle version.
strategy:
canary:
steps:
- setWeight: 20
- pause: {duration: 5m}
- setWeight: 50
- pause: {}Mettre en pause pour validation
Une pause vide arrête le déploiement jusqu’à ce que vous l’approuviez manuellement. Une pause temporisée attend une durée définie, puis continue automatiquement.
Analyser à chaque étape
Une AnalysisTemplate interroge des métriques, comme le taux d’erreur fourni par Prometheus, et indique à Argo si le canari est sain à cette étape.
Retour arrière automatique
Si une analyse n’atteint pas sa condition de réussite, Argo interrompt le déploiement et redirige tout le trafic vers la version stable, sans intervention humaine.
Connecter un routeur de trafic
Pour obtenir des pourcentages précis, Argo utilise un fournisseur de trafic comme Istio ou NGINX. Sans cela, la proportion est plutôt estimée à partir du nombre de pods.
Le bleu-vert aussi
Argo prend également en charge le déploiement bleu-vert : il lance entièrement la nouvelle version, vous permet de l’évaluer sur un service d’aperçu, puis bascule tout le trafic d’un seul coup.
Promouvoir ou interrompre
Vous pilotez un déploiement en pause avec la CLI : promote passe à l’étape suivante, tandis que l’interruption annule le déploiement et rétablit entièrement la version stable.
kubectl argo rollouts promote model-api
kubectl argo rollouts abort model-apiLe surveiller en direct
La commande get rollout affiche chaque étape, la proportion actuelle et les résultats des analyses, afin que vous puissiez suivre la promotion en temps réel.
kubectl argo rollouts get rollout model-api --watchVérification rapide
Comment Argo Rollouts réagit-il lorsqu’un canari échoue ?
Récapitulatif
Argo Rollouts transforme un déploiement en mise en production canari ou bleu-vert par étapes, exécute une analyse des métriques à chaque étape et revient automatiquement à la version stable en cas d’échec. ✅
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Déploiement progressif avec Argo Rollouts » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Déploiement progressif avec Argo Rollouts » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours MLOps Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours MLOps Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Déploiement progressif avec Argo Rollouts » ?
Automatisez la promotion par étapes et l’analyse. Tu pratiques MLOps Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer MLOps Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. MLOps Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 4 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Déploiement progressif avec Argo Rollouts » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon MLOps Academy ?
Oui. Chaque leçon MLOps Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Déploiements canari : commencer par quelques utilisateurs
- Dupliquer le trafic sans impact pour les utilisateurs
- Définir les critères de retour automatique
- Déploiement progressif avec Argo Rollouts