Argo Rollouts

Argo Rollouts 是一个 Kubernetes 控制器 和 一组 Kubernetes CustomResourceDefinition (CRD) 扩展 ，为Kubernetes提供了高级的部署能力，例如 蓝绿，金丝雀，金丝雀分析，实验以及渐进式提交的能力。

(可以选择)Argo Rollouts和 Kubernetes Ingress控制器 以及 service meshes 集成，利用其流量整形(traffic shaping)能力实现在更新期间逐渐将流量转移到新版本。(你可以理解成提供了一种比较巧妙的方式实现负载均衡)

此外，Rollouts可以查询和解释来自不同providers的metrics，这样就可以验证关键KPIs以及在更新期间提供自动化提示(promotion)或回滚(rollback)。(你可以理解成提供了对各种监控指标metrics的检查，以及自动交互，帮助管理者判断和回滚发布)

Argo Rollouts vs. Kubernetes原生RollingUpdate

Kubernetes原生RollingUpdate

原生的Kubernetes Deployment 对象在更新过程中支持提供基本的安全保障集(就绪探针, readiness probes)，也就是 RollingUpdate 策略。然而这种滚动更新策略有一席限制:

  • rollout的速度控制非常少

  • 无法控制新版本的流量

  • 就绪探针(readiness probes)不适合更深入、压力或者一次性监测

  • 无法查询外部指标(query external metrics)来验证更新 (这个功能很重要，生产环境中系统自身监控反应不出问题，但是外部依赖这个系统的平台可能已经出现了故障)

  • 可以停止进度，但是无法自动中止和回滚更新

由于这些原因，在大规模高容量的生产环境，滚动更新通常被认为更新风险太大: 无法控制爆炸半径，并且可能由于过于激进rollout导致故障，并且在失败时不能提供自动回滚

备注

有一种思路是将集群规模控制在合适大小，通过联邦方式来管理多集群，并实现 workload resources(工作负载资源) 的跨集群调度

从滴滴的故障中我们能学到什么

Argo Rollouts 增强

  • 蓝绿更新策略

  • 金丝雀更新策略

  • 细粒度、加权流量转移

  • 自动回滚和提示(promotions)

  • 手动判断

  • 可定制的业务KPI指标查询与分析

  • 入口控制器集成：NGINX、ALB

  • 服务网格集成：Istio服务网格 、Linkerd、SMI

  • 指标提供者(metrics provider)集成：Prometheus、Wavefront、Kayenta、Web、Kubernetes

参考