MLOps Academy · レッスン

Argo Rolloutsで段階的にリリースする

段階的な昇格と分析を自動化します。

「Argo Rolloutsで段階的にリリースする」はCoddyKit上の無料MLOps Academyレッスンです。これはレッスン4/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはMLOps Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

What Progressive Delivery Is

Progressive delivery means releasing a new model in controlled steps, with checks at each stage, instead of one risky flip to everyone. 🚦

Meet Argo Rollouts

Argo Rollouts is a Kubernetes controller that replaces the plain Deployment so you can run canary and blue-green releases natively in the cluster.

The Rollout Resource

You swap your Deployment for a Rollout object. It looks familiar but adds a strategy block that describes how new pods take over traffic.

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

Define Canary Steps

Inside the canary strategy you list steps: set a traffic weight, then pause. Argo walks them in order, shifting users to the new version slowly.

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

Pause for a Gate

An empty pause halts the rollout until you approve it by hand. A timed pause waits a set duration, then continues on its own.

Analysis at Each Step

An AnalysisTemplate queries metrics, like error rate from Prometheus, and tells Argo whether the canary at this step is healthy.

Automatic Rollback

If an analysis run fails its success condition, Argo aborts the rollout and shifts all traffic back to the stable version with no human needed.

Wire In a Traffic Router

For precise percentages, Argo drives a traffic provider like Istio or NGINX. Without one, weight is approximated by pod counts instead.

Blue-Green Too

Argo also supports blue-green: it spins up the new version fully, lets you test it on a preview service, then flips all traffic at once.

Promote or Abort

You drive a paused rollout with the CLI: promote moves to the next step, while abort cancels and returns everything to stable.

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

Watch It Live

The get rollout command shows each step, the current weight, and analysis results, so you can follow the promotion in real time.

kubectl argo rollouts get rollout model-api --watch

Quick Check

How does Argo Rollouts react to a failing canary?

Recap

Argo Rollouts turns a Deployment into staged canary or blue-green releases, runs metric analysis at each step, and auto-aborts to stable on failure. ✅

よくある質問

「Argo Rolloutsで段階的にリリースする」レッスンは無料ですか？

はい。「Argo Rolloutsで段階的にリリースする」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、MLOps Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「Argo Rolloutsで段階的にリリースする」で何を学びますか？

段階的な昇格と分析を自動化します。ブラウザで直接実行するハンズオンコードでMLOps Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

MLOps Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのMLOps Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン4/4です。

「Argo Rolloutsで段階的にリリースする」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このMLOps Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのMLOps Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

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