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MLOps Academy · 课时

使用 Argo Rollouts 渐进式交付

自动执行分阶段推广和分析

第 4 / 4 课13 个步骤

使用 Argo Rollouts 渐进式交付 是 CoddyKit 上的免费 MLOps Academy 课时。 这是第 4 节课，共 4 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 MLOps Academy 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 MLOps Academy 课程共包含 4 节课。

什么是渐进式交付

渐进式交付是指分阶段发布新模型，并在每个阶段进行检查，而不是一次性将其切换给所有人，从而避免承担高风险。🚦

认识 Argo Rollouts

Argo Rollouts 是 Kubernetes 的控制器，它取代普通的 Deployment，让您可以在集群中原生运行 Canary 和蓝绿发布。

Rollout 资源

您需要将 Deployment 替换为 Rollout 对象。它看起来很熟悉，但增加了一个策略区块，用来描述新 Pod 如何接管流量。

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

定义 Canary 步骤

在 Canary 策略中列出步骤：设置流量权重，然后暂停。Argo 会按顺序执行这些步骤，逐步将用户转移到新版本。

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

暂停以等待审批

空的暂停会停止发布，直到您手动批准。定时暂停会等待指定时长，然后自动继续。

在每个步骤进行分析

AnalysisTemplate 会查询指标，例如从 Prometheus 获取错误率，并告诉 Argo 当前步骤中的 Canary 是否健康。

自动回滚

如果分析运行未满足成功条件，Argo 会中止发布，并将所有流量切回稳定版本，无需人工介入。

接入流量路由器

要实现精确的百分比，Argo 会驱动 Istio 或 NGINX 这样的流量提供方。如果没有流量提供方，权重就会改为通过 Pod 数量近似计算。

也支持蓝绿发布

Argo 也支持蓝绿发布：它会完整启动新版本，让您在预览服务上测试，然后一次性切换全部流量。

提升或中止

您可以使用 CLI 操作已暂停的发布：promote 会进入下一步，而 abort 会取消发布并将所有内容恢复到稳定状态。

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

实时观察

get rollout 命令会显示每个步骤、当前权重和分析结果，因此您可以实时跟踪提升过程。

kubectl argo rollouts get rollout model-api --watch

快速检查

Canary 失败时，Argo Rollouts 会如何反应？

在交互式课程中回答

回顾

Argo Rollouts 会将 Deployment 转变为分阶段的 Canary 或蓝绿发布，在每个步骤运行指标分析，并在失败时自动中止发布、恢复到稳定版本。✅

免费开始

用 AI 导师学习 Python — 免费

在浏览器中编写并运行真实代码，获得全天候 AI 导师的即时帮助，并在网页或应用中继续学习。

课程
30
课程
120
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常见问题解答

「使用 Argo Rollouts 渐进式交付」课时是免费的吗？

是的 — 「使用 Argo Rollouts 渐进式交付」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 MLOps Academy 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 MLOps Academy 课程共包含 4 节课。

「使用 Argo Rollouts 渐进式交付」这节课中我会学到什么？

自动执行分阶段推广和分析 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 MLOps Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

学习 MLOps Academy 需要有经验吗？

无需任何先前经验。CoddyKit 上的 MLOps Academy 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 4 节课，共 4 节。

「使用 Argo Rollouts 渐进式交付」课时需要多长时间？

大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。

我能在这节 MLOps Academy 课中编写并运行代码吗？

能。每节 MLOps Academy 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。

此课程中的所有课时

  1. 金丝雀发布：先部署给少量用户
  2. 在不影响用户的情况下进行影子流量测试
  3. 定义自动回滚标准
  4. 使用 Argo Rollouts 渐进式交付
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