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V2EX  ›  云计算

蓝绿部署、A/B 测试以及灰度发布

  •  3
     
  •   goodraincloud · 2017-03-02 14:25:51 +08:00 · 18048 次点击
    这是一个创建于 993 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    过去的 10 年里,很多大公司都在使用蓝绿部署,安全、可靠是这种部署方式的特点。蓝绿部署虽然算不上” Sliver Bullet “,但确实很实用。在有关于“微服务”、“ DevOps ”、“ Cloud-native ”的讨论中,蓝绿部署、 A/B 测试、灰度发布,这三种部署方式往往同时出镜。

    那么问题来了,蓝绿部署、 A/B 测试、灰度发布,这三者之间究竟有何不同?

    蓝绿部署

    Martin Flower 曾在文章中阐述了蓝绿部署的整体要点,建议大家看看。

    基本上,蓝绿部署是一种以可预测的方式发布应用的技术,目的是减少发布过程中服务停止的时间。

    简单来说,你需要准备两个相同的环境(基础架构),在蓝色环境运行当前生产环境中的应用,也就是旧版本应用,如图中 App1 version1 、 App2 version1 、 App3 version3 。

    当你想要升级 App2 到 version2 ,在蓝色环境中进行操作,即部署新版本应用,并进行测试。如果测试没问题,就可以把负载均衡器/反向代理/路由指向蓝色环境了。

    随后你需要监测新版本应用,也就是 App2 version2 是否有故障和异常。如果运行良好,就可以删除 App2 version1 使用的资源。如果运行出现了问题,你可以通过负载均衡器指向快速回滚到绿色环境。

    理论上听起来很棒,但还是要注意一些细节:

    • 当你切换到蓝色环境时,需要妥当处理未完成的业务和新的业务。如果你的数据库后端无法处理,会是一个比较麻烦的问题;

    • 有可能会出现需要同时处理“微服务架构应用”和“传统架构应用”的情况,如果在蓝绿部署中协调不好这两者,还是有可能导致服务停止的;

    • 需要提前考虑数据库与应用部署同步迁移 /回滚的问题;

    • 蓝绿部署需要有基础设施支持

    • 在非隔离基础架构( VM 、 Docker 等)上执行蓝绿部署,蓝色环境和绿色环境有被摧毁的风险

    A/B Testing

    A/B 测试跟蓝绿部署完全是两码事。

    A/B 测试是用来测试应用功能表现的方法,例如可用性、受欢迎程度、可见性等等。 A/B 测试通常用在应用的前端上,不过当然需要后端来支持。

    A/B 测试与蓝绿部署的区别在于, A/B 测试目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论,并确信该结论在推广到全部流量可信;蓝绿部署的目的是安全稳定地发布新版本应用,并在必要时回滚。

    A/B 测试和蓝绿部署可以同时使用。

    灰度发布/金丝雀发布

    灰度发布是在原有版本可用的情况下,同时部署一个新版本应用作为“金丝雀”(金丝雀对瓦斯极敏感,矿井工人携带金丝雀,以便及时发发现危险),测试新版本的性能和表现,以保障整体系统稳定的情况下,尽早发现、调整问题。

    灰度发布/金丝雀发布由以下几个步骤组成:

    • 准备好部署各个阶段的工件,包括:构建工件,测试脚本,配置文件和部署清单文件。
    • 从负载均衡列表中移除掉“金丝雀”服务器。
    • 升级“金丝雀”应用(排掉原有流量并进行部署)。
    • 对应用进行自动化测试。
    • 将“金丝雀”服务器重新添加到负载均衡列表中(连通性和健康检查)。
    • 如果“金丝雀”在线使用测试成功,升级剩余的其他服务器。(否则就回滚)

    总结

    对于云计算来说,以上三种策略都是可用的。不难想象,通过 docker 和 kubernetes ,我们可以很简单的实现蓝绿部署、 A/B 测试、灰度发布……比如好雨云,深度整合 Docker 和 Kubernetes ,提供给用户包括代码滚动上线、一键代码回滚等功能和特性在内的强大的 CI/CD 体验:)

    Author Christian Posta Trans by 好雨科技

    6 回复  |  直到 2019-10-21 17:18:37 +08:00
        1
    rgqancy   2017-12-27 11:45:12 +08:00
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        2
    safeoy   2018-02-01 12:51:38 +08:00
    感谢分享
        3
    atom123123   2018-05-15 14:07:02 +08:00
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        4
    Michael728   2018-09-04 12:23:36 +08:00
        5
    pythonee   2018-09-16 09:27:25 +08:00
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        6
    leiuu   30 天前
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