MLOps Academy · Pelajaran

Pengiriman Progresif dengan Argo Rollouts

Otomatiskan kenaikan tahap dan analisis.

Pelajaran 4 dari 413 langkah

Pengiriman Progresif dengan Argo Rollouts adalah pelajaran MLOps Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 4 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar MLOps Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus MLOps Academy mencakup 4 pelajaran total.

Apa Itu Pengiriman Progresif

Pengiriman progresif berarti merilis model baru dalam langkah-langkah terkendali, dengan pemeriksaan pada setiap tahap, bukan langsung mengalihkannya secara berisiko kepada semua orang. 🚦

Mengenal Argo Rollouts

Argo Rollouts adalah pengendali Kubernetes yang menggantikan Deployment biasa, sehingga Anda dapat menjalankan rilis canary dan biru-hijau secara bawaan di dalam klaster.

Sumber Daya Rollout

Anda mengganti Deployment dengan objek Rollout. Bentuknya terlihat familiar, tetapi menambahkan blok strategi yang menjelaskan cara pod baru mengambil alih lalu lintas.

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Rollout
metadata:
  name: model-api

Tentukan Langkah Canary

Di dalam strategi canary, Anda mencantumkan langkah: tetapkan bobot lalu lintas, lalu jeda. Argo menjalankannya secara berurutan, mengalihkan pengguna ke versi baru secara perlahan.

strategy:
  canary:
    steps:
      - setWeight: 20
      - pause: {duration: 5m}
      - setWeight: 50
      - pause: {}

Jeda untuk Gerbang

Jeda kosong menghentikan peluncuran sampai Anda menyetujuinya secara manual. Jeda berwaktu menunggu durasi tertentu, lalu berlanjut sendiri.

Analisis di Setiap Langkah

AnalysisTemplate meminta metrik, seperti tingkat kesalahan dari Prometheus, lalu memberi tahu Argo apakah canary pada langkah ini sehat.

Rollback Otomatis

Jika suatu proses analisis gagal memenuhi kondisi keberhasilan, Argo membatalkan peluncuran dan mengalihkan seluruh lalu lintas kembali ke versi stabil tanpa memerlukan manusia.

Hubungkan Pengarah Lalu Lintas

Untuk persentase yang tepat, Argo mengendalikan penyedia lalu lintas seperti Istio atau NGINX. Tanpanya, bobot diperkirakan berdasarkan jumlah pod.

Biru-Hijau Juga

Argo juga mendukung biru-hijau: Argo menjalankan versi baru sepenuhnya, memungkinkan Anda mengujinya pada layanan pratinjau, lalu mengalihkan seluruh lalu lintas sekaligus.

Promosikan atau Batalkan

Anda mengendalikan peluncuran yang dijeda dengan CLI: promosikan memindahkannya ke langkah berikutnya, sedangkan batalkan membatalkan proses dan mengembalikan semuanya ke kondisi stabil.

kubectl argo rollouts promote model-api
kubectl argo rollouts abort model-api

Pantau Secara Langsung

Perintah mendapatkan rollout menampilkan setiap langkah, bobot saat ini, dan hasil analisis, sehingga Anda dapat mengikuti promosi secara waktu nyata.

kubectl argo rollouts get rollout model-api --watch

Pemeriksaan Singkat

Bagaimana Argo Rollouts bereaksi terhadap canary yang gagal?

Jawab di pelajaran interaktif

Ringkasan

Argo Rollouts mengubah Deployment menjadi rilis canary atau biru-hijau bertahap, menjalankan analisis metrik pada setiap langkah, dan membatalkan otomatis ke versi stabil saat terjadi kegagalan. ✅

Gratis untuk memulai

Belajar Python dengan tutor AI — gratis

Tulis dan jalankan kode asli di browser kamu, dapatkan bantuan instan dari tutor AI 24/7, dan lanjutkan di mana kamu tinggalkan di web atau aplikasi.

Kursus: 30
Pelajaran: 120

Mulai belajar gratis Lihat kursus lengkapnya

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah pelajaran “Pengiriman Progresif dengan Argo Rollouts” gratis?

Ya — teks lengkap “Pengiriman Progresif dengan Argo Rollouts” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus MLOps Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus MLOps Academy mencakup 4 pelajaran total.

Apa yang akan aku pelajari di “Pengiriman Progresif dengan Argo Rollouts”?

Otomatiskan kenaikan tahap dan analisis. Kamu berlatih MLOps Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.

Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai MLOps Academy?

Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. MLOps Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 4 dari 4.

Berapa lama pelajaran “Pengiriman Progresif dengan Argo Rollouts” memakan waktu?

Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.

Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran MLOps Academy ini?

Ya. Setiap pelajaran MLOps Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.

Semua pelajaran dalam kursus ini

Rilis Canary: Kirim ke Sedikit Pengguna Terlebih Dahulu
Cerminkan Lalu Lintas tanpa Dampak bagi Pengguna
Tentukan Kriteria Pengembalian Otomatis
Pengiriman Progresif dengan Argo Rollouts

← Kembali ke MLOps Academy