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基于Istio的灰度发布架构方案实践之路

作者:京东物流 赵勇萍 1. 背景介绍 灰度发布,又名金丝雀发布,是指能够平滑过渡的一种发布方式。基于系统稳定性和快速业务迭代的综合考虑,业务应用开发团队采取了新版本服务灰度上线的方式,即新版本服务并非全量发布到线上环境,而是发布少数几个实例进行灰度验证,没有问题后再全量发布。在部分核心服务进行接口升级和逻辑迁移时,还会通过在业务逻辑代码中增加黑白名单或者流量百分比控制的方式,逐步将旧版本接口实现迁移至新版本接口实现。尤其是对于toB业务和SAAS类平台,很多情况需要根据租户或用户维度进行灰度控制,实现业务上的A/Best功能。 对于之前我们业务中实现的传统的灰度发布, 较好地权衡了服务稳定性和业务迭代效率,但仍存在以下问题: a. 系统侵入性强,业务开发人员在服务接口中编码大量与业务逻辑无关的黑白名单或流量百分比控制代码。 b. 当新版本接口出现波动或异常,通常需要业务团队通过紧急修改代码和紧急发布,来更新黑白名单和流量百分比控制策略,时间较长,业务影响较大。 c. 调整黑白名单或流量控制百分比,需要业务团队发布代码或者接入动态配置中心,过程复杂、可复用性差、操作灵活性差. d. 对...

通用图像分割任务- 使用 Mask2Former 和 OneFormer

本文介绍两个领先的图像分割神经网络模型: Mask2Former 和 OneFormer。相关模型已经在 🤗 Transformers 提供。🤗 Transformers 是一个开源库,提供了很多便捷的先进模型。在本文中,你也会学到各种图像分割任务的不同之处。 图像分割 图像分割任务旨在鉴别区分出一张图片的不同部分,比如人物、汽车等等。从技术角度讲,图像分割任务需要根据不同的语义信息区分并聚集起对应相同语义的像素点。读者可以参考 Hugging Face 的 任务页面 来简要了解。 大体上,图像分割可以分为三个子任务: 实例分割 (instance segmentation) 、语义分割 (semantic segmentation) 、全景分割 (panoptic segmentation)。这三个子任务都有着大量的算法与模型。 实例分割 任务旨在区分不同的“实例”,例如图像中不同的人物个体。实例分割从某种角度看和物体检测很像,不同的是在这里我们需要的是一个对应类别的二元的分割掩膜,而不是一个检测框。实例也可以称为“物体 (objects)”或“实物 (things)”。需要注意...

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