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K8S优雅升级系列(上) | 如何让应用和容器优雅下线?

​在生产环境中,如何保证在服务升级的时候,不影响用户的体验,这个是一个非常重要的问题。如果在我们升级服务的时候,会造成一段时间内的服务不可用,这就是不够优雅的。 那什么是优雅的呢?主要就是指在服务升级的时候,不中断整个服务,让用户无感知,进而不会影响用户的体验,这就是优雅的。 微服务发布方式 说到优雅升级,就不得不了解一下常见的微服务的发布方式,选择不同的发布方式,就会达到不同的效果,在产线实践中最为常用的发布方式有: 蓝绿发布 灰度发布 滚动发布 蓝绿发布 概念 蓝绿部署( Blue Green Deployment)是一种可以保证系统在不间断提供服务的情况下上线的部署方式,主要的流程为:不停老版本,部署新版本然后进行测试。确认OK后将流量切到新版本,然后老版本同时也升级到新版本。 步骤 其大致步骤为: 首先把B组从负载均衡中摘除,进行新版本的部署。A组仍然继续提供服务; 当B组升级完毕,负载均衡重新接入B组,再把A组从负载列表中摘除,进行新版本的部署,B组重新提供服务; A组也升级完成,负载均衡重新接入A组,此时,AB组版本都已经升级完成,并且都对外提供服务。 特点 通过LB来实...

动态尺寸模型优化实践之Shape Constraint IR Part I

在本系列分享中我们将介绍BladeDISC在动态shape语义下做性能优化的一些实践和思考。本次分享的是我们最近开展的有关shape constraint IR的工作,鉴于篇幅较长,为了提升阅读体验,我们将分享拆分为两个部分: Part I 中我们将介绍问题的背景,面临的主要挑战和以及我们做shape constraint IR的动机; Part II 中我们将介绍shape constraint IR的设计,实现以及一些初步的实验结果; 本篇是关于Part I的介绍,Part II的介绍将后续发出。 背景和挑战 主流的AI模型在部署时一般都具备不同程度的动态shape问题,比如输入图片尺寸,batch size 或者序列长度的变化等。与静态shape语义下做优化相比,在动态shape语义下做优化由于缺少具体的shape信息往往具有更大的难度,主要体现在以下几个方面: 挑战1:优化目标的转变。在静态shape下,我们的优化目标是希望在给定的shape下,尽可能逼近理论上限的速度,针对不同的shape可以使用不同的优化手段,而在动态shape语义下,我们优化目标是希望使用一套方法提升在整...

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