一、灰度发布 为什么要使用灰度发布 什么是灰度发布 灰度发布是指在黑与白之间,能够平滑过渡的一种发布方式。 灰度发布可以保证整体系统的稳定,在初始灰度的时候就可以发现、调整问题,以保证其影响度。 灰度发布的价值 使用灰度发布可以在产品正式上线前针对特定一些目标用户进行开放,获得这些目标用户的反馈,及早发现问题,修复问题,完善产品的不足。 二、F5与Openshift集成实现灰度发布 流量到达F5时,F5会优先对请求进行iRule下的匹配检查,定向到对应的Pool 如果iRule下未匹配,则会控制vs下绑定的Polices规则进行匹配 在上篇中 F5与Openshift集成配置与部署(实现灰度发布) 准备工作(详细见上篇:Openshift-F5集成(南北流量走F5)) 创建新的HostSub Openshift 创建一个VXLAN profile
灰度发布,对于大厂来说是必不可少的,对于我这种从来没有灰度发布过的,并不是很清楚,估计也有很多人不知道这个东西。以前只是直到灰度发布,这次稍微了解一下。 灰度发布是指新版本或者新功能通过一定策略选取一些用户,让他们先使用,通过使用情况对功能、性能、稳定性等指标评估是否扩大范围直至全面发布。 灰度发布开始到结束期间的这一段时间,称为灰度期。 如果是客户端的灰度发布,应该是可以按照用户逐渐推送更新安装包。而服务端的灰度发布则会相应容易一些,毕竟是在后台实现。 现在有专门的灰度发布模式A/B测试,通过业务代码区分流量访问不同代码。 灰度发布除了代码层面之外,对服务这块要求还是蛮大的,灰度发布不同于预发布,灰度发布是直接让线上用户参与,而一般预发布是发布到线上,由测试人员进行测试。 当然,会使用灰度发布的,一般来说都是千万级别用户的项目了,虽然很想使用灰度发布,但还是需要考虑实际场景,也希望以后能有机会使用灰度发布。 (完)
cv2.imshow("result",psdimg) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法:灰度分层是按照灰度值范围划分为不同的层级, 灰度分层技术将灰度图像转换为伪彩色图像,且伪彩色图像的颜色种类数目与强度分层的数目一致。 令f(x,y)为位于空间位置(x,y)处的像素的灰度值(强度),[0,L]为图像灰度值范围,其中0代表黑色,L代表白色。 灰度值到彩色的映射关系为: f(x,y)=ck f(x,y)∈V k(k∈[1,M+1]) 其中,ck是与第k个灰度区间Vk有关的颜色。 灰度区间[0,l1)被映射为颜色c1,灰度区间[l1,l2)被映射为颜色c2,灰度区间[lM-1,lM)被映射为颜色cM,灰度区间[lM,L]被映射为颜色cM+1。
应用背景:应用发布需要基于请求灰度头进行灰度测试,携带请求头的请求灰度到灰度服务。组件支持:ingress-nginx-controller自带的灰度策略。 ' name: canary-ingress namespace: python-gray resourceVersion: '11026165' uid: 46d157ac-ed96-45c5- servicePort: 80 path: / pathType: ImplementationSpecific五、测试脚本curl -sSf -m 5 -H "Host: canary.demo.com" -H "X-Is-Gray: true" http://172.19.0.242六、测试结果由测试结果可以查看到携带请求灰度头的被正确路由到灰度服务
灰度直方图只能反映图像的灰度分布情况,而不能反映图像像素的位置,丢失了像素的位置信息,不再表征任何图像的纹理信息。 对于连续图像,平滑地从中心的高灰度级变化到边缘的低灰度级,为阈值面积函数的导数的负值: 对于离散函数,固定ΔD为1,则: 其中,A(D)为阈值面积函数,是一幅连续图像中被具有灰度级D的所有轮廓线所包围的面积 例子: 二维数组降维成一维数组:1 1 3 2 3 5 5 1 4 1出现的次数:3 2出现的次数:1 3出现的次数:2 4出现的次数:1 5出现的次数:2 归一化: 灰度级出现的频率=灰度级出现的次数 /总像素数 1出现的频率:3/9 2出现的频率:1/9 3出现的频率:2/9 4出现的频率:1/9 5出现的频率:2/9 图中圆点表示这些像素点被统计到对应的灰度级上: matplotlib.pyplot.hist 虽然8位的图像都具有256个灰度级(每一个像素可以有256个灰度值),但是属于不同灰度级的像素数量不一样。对于彩色图像,提取各个通道的图像,每个通道独立绘制灰度直方图。
1、什么是灰度发布 以下是百度词条的解释: 灰度发布(又名金丝雀发布)是指在黑与白之间,能够平滑过渡的一种发布方式。 灰度发布可以保证整体系统的稳定,在初始灰度的时候就可以发现、调整问题,以保证其影响度。 2、业务代码中写灰度逻辑 在业务代码中写好判断当前用户是否需要走灰度,如果是走新流程,不是还是走老流程。 先分析下这次上线会上线哪些新功能: 1、数据库保存加密 2、数据库查询解密 3、接口返回加密 首先思考下,我们需要对3个功能都灰度吗? 因为数据库保存加密做了灰度的话,数据库查询解密相当于也做了灰度。 2、应用中判断当前用户是否灰度 即在配置文件中配置哪些用户是灰度用户,然后代码中判断是否灰度用户,如果是则对其数据进行加密,如果不是还是走原来的流程,等测试没问题了,把灰度用户放开到所有用户。
什么是灰度发布 介绍灰度发布流程之前我先一句话介绍一下什么是灰度发布。灰度发布就是,线上app无需停机就可以保证运行的是经过测试的稳定版本,且我们在冒烟测试时也不会影响到线上App的运行。 为什么我们要搞灰度发布 线上的服务每次都是我来构建,我可以非常负责任的讲,冒烟测试时不重新发布的几率很小,而且很多时候需要我去定位线上问题,这个过程我不知道你们痛不痛苦,反正我是很痛苦。 为了能让用户有更好的体验,也为了我不在那么痛苦所以我们急需要一款灰度发布系统。 灰度发布系统怎么搞 一个很简单的理论,同时准备两份服务,让符合规则的请求路由到灰度接口,不符合规则的路由到之前发布的服务就好了哇~ 图片 代码实现 熟悉SpringCloudGateway的同学对于 让符合规则的请求路由到灰度接口,不符合规则的路由到之前发布的服务就好了哇~,对于这个简单的需求我们只要在path断言不变的前提下在增加一个管理规则的断言不就可以了吗,以指定请求头包含指定value的规则为例
灰度发布浅析 定义 灰度发布就是已一种平滑过渡的方式来发布,通过切换线上新旧版本之间的路由权重,逐步从旧版本切换到新版本;比如要上线新功能,首先只是更新少量的服务节点,通过路由权重,让少部分用户体验新版本 灰度发布 一个系统往往有接入层比如nginx(Openresty),网关层比如zuul,以及服务层比如各种rpc框架;在这几层都有路由功能,也就是说这几层都可以做灰度;接入层可以使用nginx+lua来实现灰度 ,网关层zuul可以结合ribbon来实现灰度,rpc框架如dubbo本身提供了路由功能可以直接做灰度处理;下面看看具体如何去实现; 接入层灰度 接入层我们这里使用功能更强大的Openresty,然后使用 网关层灰度 网关层已zuul为例,zuul的灰度需要修改ribbon的负载策略,就是根据eureka的metadata进行自定义元数据,然后修改ribbon的策略规则; 准备 测试服务分别准备两台端口分别为 ;已每层比较典型的中间件来介绍具体如何去实现简单的灰度发布;总体来说就是使用中间件的路由功能,动态加载外部自定义的一些路由策略脚本,以此来达到灰度发布的目的。
应用背景:应用发布需要基于指定IP进行灰度测试,这个指定的IP段可能是测试机,也可能是某个网段。这些IP地址访问同域名应用自动转发请求到灰度服务。 service" - name: VERSION value: "v1" ports: - containerPort: 5000---# 灰度版本部署 harbor-admin containers: - name: web image: harbor-lite.tech.21cn.com/python/my-service:v5 paths: - path: / backend: serviceName: prod-svc servicePort: 80---# 灰度 'rm -f "$result_file"' EXITfor i in $(seq 1 $TOTAL); do # 发送请求并记录结果 { response=$(curl -sSf -m 5
应用背景:应用发布需要基于请求url子路径匹配,访问同域名根据url子路径匹配自动转发请求到灰度服务。 levelname)s] %(message)s', level=logging.INFO)logger = logging.getLogger(__name__)# 获取环境变量来判断是生产还是灰度环境 "client_ip": client_ip.split(',')[0], # 处理多级代理情况 "environment": "production" })# 灰度环境路由 暴露端口EXPOSE 5000# 启动应用CMD ["python", "app.py"]三、requirements.txtflask==2.0.3werkzeug==2.0.3四、ingress配置灰度 servicePort: 80 path: / pathType: ImplementationSpecific五、测试结果由下图可以看到,可以根据url子路劲进行灰度路由
快速可以说是互联网的最大特点了,唯快不破,快速响应,快速发布,快速部署,快速上线 但上线,毕竟还是有风险的,怎么能又快速响应,又能降低风险范围呢 前人,现人,后人们都在寻找着银弹 部署方式就进化了有很多次,蓝绿部署、滚动部署、灰度发布 整个游戏的链条上,似乎大家都已经习惯,开发习惯,玩家也习惯 习惯麻痹了一切,没有提出更好的策略,大家都这么玩啊,无所谓啦~ 方案 细思极恐,我们应该,也需要做得更好 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 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。 ,发版本时,不再需要停机,入口也不需要关闭,7*24玩耍 流量灵活切换 灰度百分比,可以灵活控制,这里面又涉及到路由规则,复杂了,可以先百分百切换 快速迭代 玩家无感,出现bug,可以快速修复,快速上线 能卖1块钱的豆腐,为什么要卖5毛?
函数: 灰度均值化函数: histeq 直方图显示函数: imhist 代码实现 clear all; clc; %------------------------------------------- ----------------- %灰度均衡化,并显示图像的情况 %------------------------------------------------------------ %读进图像 filename == 0 return; end Image = imread([pathname, filename]); [m, n, z] = size(Image); %转换为灰度图 imhist(Image); title('(b)'); subplot(2,3, 4); imshow(eqImage); title('(c)'); subplot(2,3, [5
/= blocks; //写回图像 outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); } } } 同样,也有5x5,7x5 0 : b; //写回图像 outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); } } } 3.基本的灰度变换
header去判断是否为灰度用户,再决定是否返回灰度版本服务。 如果值为 0,则表示不会走灰度。值越大命中概率越大。当值 = 100 时,代表全走灰度。 livenessProbe: exec: command: - cat - /tmp/healthy initialDelaySeconds: 5 periodSeconds: 5 然后执行下面的命令,查看情况: kubectl apply -f liveness.yaml kubectl get pods | grep liveness-exec containerPort: 80 readinessProbe: tcpSocket: port: 80 initialDelaySeconds: 5
继续来说互联网公司的灰度发布系统。 一般的灰度发布都会有一些策略,其实就是分类/桶策略。 例如家喻户晓的md5或者sha1: 15810321343 md5=> 05eadde36e5e5c3a00015a8f07d98d6b sha1=> 7962e1ba260de074ef895af44c62ad353ee36c2c 问题一:使用md5或者sha1的话,能保证分布均匀么? 这个不一定,选取实际系统中的手机号或者city_id简单进行计算和统计可以简单得到一些结果。如果分布不均匀的话怎么办呢? 以免每次都是一样的用户受伤233 问题三:使用md5或者sha1是不是会有什么问题啊? 是的,虽然是单向哈希,但md5和sha1都是比较消耗cpu的操作,如果服务qps比较高的时候,会消耗大量的cpu资源。
一、灰度发布定义 灰度发布(又名金丝雀发布)是指在黑与白之间,能够平滑过渡的一种发布方式。 灰度发布可以保证整体系统的稳定,在初始灰度的时候就可以发现、调整问题,以保证其影响度。 ? 二、实现思路方向 1、在代码中做。 第三是dubbo的灰度,项目中如果使用dubbo,有可能会需要dubbo服务的灰度实现。 例:略 四、dubbo灰度方案说明 Dubbo架构 ? Dubbo服务调用过程 ? demo逻辑:目标服务的端口和灰度服务端口的一致,并且请求方法的第一个参数类型是Long(userId)并且是灰度用户,则判断为灰度服务,否则按照默认随机调用其余非灰度服务 ?
灰度发布(Gray Release)是一种流行的发布策略,可以使我们在不中断整个生产环境的情况下逐步将新版本的应用程序发布给一小部分用户,以确保它们能够正常运行。 在Kubernetes中,我们可以使用StatefulSet来实现灰度发布。StatefulSet通过控制副本数量和Pod的名称来保证有序的更新和扩展。 因此,在灰度发布中,我们可以使用不同的副本集来分别部署新版本和旧版本的应用程序,并逐步增加新版本的副本集,以确保它们能够正确运行。 ,并使用灰度发布策略。 当我们想要进行灰度发布时,我们可以通过 StatefulSet 的 RollingUpdate 更新策略来实现。
同样,也有5x5,7x5等等的模板,模板越大,处理后的图像就越模糊 2. 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 这是另一种模板,是为了增强当前像素与周围像素的差别,产生的效果就是:锐化 } 3.基本的灰度变换 这应该是最简单的变换了,s=f(x,y),s为处理后的像素颜色值,而f(x,y)是什么函数,就决定了处理效果 如: 图像反转:s=L-1-r,常用于医学上的透视图的处理 对数变换
对于新产品线有自己的想法,他不愿意一下子就进很多新产品,因为有可能市场好大赚一笔, 也有可能市场不好砸在手里,和供应商协商后,小明计划先进一小部分新产品做试用点,旧产品保证库存占有量95%,新产品进库存的5% 灰度放量 灰度放量,有很多时候是和灰度发布结合使用的,比如灰度发布后按照用户白名单放量,在白名单中的用户请求路由到新版本服务,不在白名单的使用旧服务,但是灰度放量和灰度服务是不同的,灰度放量可以独立使用 技术灰度 技术灰度,是灰度的实现以及灰度逻辑控制都是由研发人员通过代码来控制,我们目前很多场景中的灰度使用其实都是技术灰度,比如按照店铺粒度和用户粒度灰度,都是通过研发人员提供白名单配置来实现, 产品灰度 所谓产品灰度,其实就是将灰度配置能力透出给运营管理人员,也就是将灰度开发成一种向运营管理人员开放的功能,运营管理人员可以人工配置灰度规则,比如配置灰度某个店铺,灰度某些用户,灰度多少占比的流量等等 5 灰度策略 灰度策略是指灰度场景不同的实现方式,常用的有: 店铺灰度;只有在白名单中的店铺才会走新的逻辑 用户灰度;只有在白名单中的用户才走新的逻辑 金额灰度;比如只有金额小于指定值的案例才能走新的策略
NGUI的Shader用的是Unlit-TransparentColoredShader 修改片元着色器,让原来的col点乘一个grey的值