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灰度发布概述 应用程序升级面临最大挑战是新旧业务切换,将软件从测试的最后阶段带到生产环境,同时要保证系统不间断提供服务。如果直接将某版本上线发布给全部用户,一旦遇到线上事故(或BUG),对用户的影响极大,解决问题周期较长,甚至有时不得不回滚到前一版本,严重影响了用户体验。 长期以
虚拟机服务配置故障注入 故障注入是一种评估系统可靠性的有效方法,故意在待测试的系统中引入故障,从而测试其健壮性和应对故障的能力。有两种类型的故障注入,可以在转发前延迟(delay)请求,模拟缓慢的网络或过载的服务,也可以中断(abort)HTTP请求,并返回一个特定的HTTP状态
移除响应的Headers 删除已有的响应Headers参数,需要设置key。还可以单击图标,添加更多同类型参数。 故障注入 故障注入是一种有效的测试方法,它能够将错误引入系统,以确保系统能够承受错误的并从错误中恢复。 选择“故障注入”页签,单击“立即配置”,在弹出对话框中,根据实际需求配置如下参数:
活的流量策略,从而支持多种灰度发布场景。 当前版本支持金丝雀发布和蓝绿发布。 金丝雀发布 在生产环境上引一部分实际流量对一个新版本进行测试,测试新版本的性能和表现,在保证系统整体稳定运行的前提下,尽早发现新版本在实际环境上的问题。 金丝雀发布的特点: 通过在线上运行的服务中,新加
Headers的操作,以非侵入方式管理请求内容。 故障注入:通过对选定的服务注入中断故障、延时故障来构造故障场景,无需修改代码即可进行故障测试。 父主题: 应用场景
加上istio.io/rev: {revision} ,其中{revision} 为版本号,如1-13-9-r5),并重启部分pod进行测试,若无问题,则可以全部切换。 1.3和1.6版本升级到1.8版本,因为证书切换,sidecar需要同时全部重启。 数据面升级结束后,请等待所有升级中的工作负载滚动升级完成。
流量治理 通过修改负载均衡方式,进行故障注入测试及配置基本连接池管理。 配置流量策略 登录应用服务网格控制台,在左侧导航栏中选择“流量治理”。 选择组件所在的集群和命名空间。 在拓扑图中,单击组件名称。在服务流量策略中,进行流量策略配置。 负载均衡算法 ROUND_ROBIN:轮询,默认负载均衡算法。
按需计费 适用场景 按需计费适用于具有不能中断的短期、突增或不可预测的应用或服务,例如电商抢购、临时测试、科学计算。 适用计费项 网格管理规模,指服务网格可管理的最大实例数(Pod个数)。 计费周期 按需计费资源按秒计费,每一个小时整点结算一次费用(以UTC+8时间为准),结算完
要手段。在生产环境上引一部分实际流量对一个新版本进行测试,测试新版本的性能和表现,在保证系统整体稳定运行的前提下,尽早发现新版本在实际环境上的问题。 蓝绿发布 蓝绿发布提供了一种零宕机的部署方式。不停老版本,部署新版本进行测试,确认运行正常后,将流量切到新版本,然后老版本同时也升
100 30 100 1000 300 100 10000 3000 150 以上数据仅供参考,具体的资源消耗和实际的业务模型有关,以实际测试结果为准。
ionRule和VirtualService。 访问虚拟机服务:容器服务通过服务名访问虚拟机服务。 部署虚拟机服务 此处以httptest测试程序作为示例。httptest为go http应用,监听在8080端口,访问正常返回“hello, http protocol server”消息。
”,下一跳选择1中创建的对等连接。 如果两个集群都是非扁平网络,在路由表中可以只配置VPC网段。关于非扁平网络的介绍,请参见非扁平网络。 测试网络是否已连通。 访问对端集群的VPC IP。 登录集群A的一个节点,访问集群B的内网apiserver地址。 curl https://192
httpbin镜像可在SWR中搜索。使用httpbin镜像进行验证时请确保集群已开通网格。 登录ASM应用服务网格控制台,选择一个可用的测试网格并单击进入。 选择左侧“网格配置”查看其关联的集群。 单击集群名称进入集群详情页,单击“工作负载-无状态工作负载”,单击右上角“创建工作负载”按钮。
estinationRule。 已准备虚拟机2,用来部署虚拟机服务灰度版本。 部署虚拟机服务灰度版本 此处以httptest-canary测试程序作为示例。httptest-canary为go http应用,监听在8080端口,访问正常返回“hello, canary http server”消息。
什么是应用服务网格 什么是应用服务网格 华为云应用服务网格是一种高性能、高可靠性和易用性的全托管的服务网格,支持虚拟机、容器等多种基础设施,支持跨区域多集群服务的统一治理。以基础设施的方式为用户提供服务流量管理、服务运行监控、服务访问安全以及服务发布能力。 ASM控制面和数据面均