MLOps Academy · 강의

Argo Rollouts로 점진적 배포하기

단계별 승격과 분석을 자동화하세요.

Argo Rollouts로 점진적 배포하기은(는) CoddyKit의 무료 MLOps Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 MLOps Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

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. ✅

자주 묻는 질문

“Argo Rollouts로 점진적 배포하기” 강의는 무료인가요?

네 — “Argo Rollouts로 점진적 배포하기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 MLOps Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“Argo Rollouts로 점진적 배포하기”에서 뭘 배우나요?

단계별 승격과 분석을 자동화하세요. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 MLOps Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

MLOps Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 MLOps Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.

“Argo Rollouts로 점진적 배포하기” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 MLOps Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 MLOps Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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