PricingLoginStart free
MLOps Academy · Урок

Постепенная доставка с помощью Argo Rollouts

Автоматизируйте поэтапное продвижение и анализ

Урок 4 из 413 шагов

«Постепенная доставка с помощью Argo Rollouts» — бесплатный урок MLOps Academy на CoddyKit. Это урок 4 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения MLOps Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс MLOps Academy содержит 4 уроков всего.

Что такое постепенная доставка

Постепенная доставка означает выпуск новой модели контролируемыми этапами с проверками на каждом из них, а не одним рискованным переключением для всех пользователей. 🚦

Знакомство с Argo Rollouts

Argo Rollouts — это контроллер Kubernetes, который заменяет обычный Deployment и позволяет запускать канареечные и сине-зелёные выпуски непосредственно в кластере.

Ресурс Rollout

Вы заменяете Deployment объектом Rollout. Он выглядит знакомо, но дополнительно содержит блок стратегии, описывающий, как новые модули подхватывают трафик.

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

Определите этапы канареечного выпуска

В стратегии канареечного выпуска Вы перечисляете этапы: задаёте долю трафика, а затем приостанавливаете выпуск. Argo проходит этапы по порядку и постепенно переводит пользователей на новую версию.

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

Приостановите выпуск для проверки

Пустая приостановка останавливает выпуск, пока Вы не подтвердите его вручную. Приостановка на заданное время ждёт указанную длительность, а затем продолжает выпуск самостоятельно.

Анализ на каждом этапе

AnalysisTemplate запрашивает метрики, например частоту ошибок из Prometheus, и сообщает Argo, здорова ли канареечная версия на этом этапе.

Автоматический откат

Если результат анализа не соответствует условию успешного выполнения, Argo прерывает выпуск и без участия человека возвращает весь трафик на стабильную версию.

Подключите маршрутизатор трафика

Для точного распределения по процентам Argo использует поставщик трафика, например Istio или NGINX. Без него доля трафика приблизительно определяется количеством модулей.

Сине-зелёный выпуск тоже поддерживается

Argo также поддерживает сине-зелёный выпуск: он полностью запускает новую версию, позволяет протестировать её через предварительный сервис, а затем одновременно переключает весь трафик.

Продолжите выпуск или прервите его

Вы управляете приостановленным выпуском через CLI: команда promote переводит его на следующий этап, а abort отменяет выпуск и возвращает всё к стабильной версии.

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

Наблюдайте за выпуском в реальном времени

Команда get rollout показывает каждый этап, текущую долю трафика и результаты анализа, поэтому Вы можете следить за продвижением в реальном времени.

kubectl argo rollouts get rollout model-api --watch

Быстрая проверка

Как Argo Rollouts реагирует на неудачный канареечный выпуск?

Ответь в интерактивном уроке

Итоги

Argo Rollouts превращает Deployment в поэтапный канареечный или сине-зелёный выпуск, запускает анализ метрик на каждом этапе и при ошибке автоматически прерывает выпуск, возвращая систему к стабильной версии. ✅

Можно начать бесплатно

Изучай Python с ИИ-репетитором — бесплатно

Пиши и запускай код прямо в браузере, получай мгновенную помощь от ИИ-репетитора 24/7 и продолжи учиться на сайте или в приложении.

Курсы
30
Уроки
120
Начать учиться бесплатноПосмотреть полный курс

Часто задаваемые вопросы

Урок «Постепенная доставка с помощью Argo Rollouts» бесплатный?

Да — полный текст урока «Постепенная доставка с помощью Argo Rollouts» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс MLOps Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс MLOps Academy содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Постепенная доставка с помощью Argo Rollouts»?

Автоматизируйте поэтапное продвижение и анализ Ты практикуешь MLOps Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать MLOps Academy?

Предыдущий опыт не требуется. MLOps Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 4 из 4.

Сколько времени занимает урок «Постепенная доставка с помощью Argo Rollouts»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке MLOps Academy?

Да. Каждый урок MLOps Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Канареечные выпуски: сначала для небольшой группы
  2. Теневой трафик без влияния на пользователей
  3. Определение критериев автоматического отката
  4. Постепенная доставка с помощью Argo Rollouts
← Назад к MLOps Academy