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灰度发布

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灰度发布(Gray release)

目录

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。AB test就是一种灰度发布方式,让一部分用户继续用A,一部分用户开始用B,如果用户对B没有什么反对意见,那么逐步扩大范围,把所有用户都迁移到B上面来。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。  

灰度发布的作用

  及早获得用户的意见反馈,完善产品功能,提升产品质量 让用户参与产品测试,加强与用户互动 降低产品升级所影响的用户范围。   

灰度发布的步骤

  1)定义目标

  2)选定策略:包括用户规模、发布频率、功能覆盖度、回滚策略、运营策略、新旧系统部署策略等

  3)筛选用户:包括用户特征、用户数量、用户常用功能、用户范围等

  4)部署系统:部署新系统、部署用户行为分析系统(web analytics)、设定分流规则、运营数据分析、分流规则微调

  5)发布总结:用户行为分析报告、用户问卷调查社会化媒体意见收集、形成产品功能改进列表

  6)产品完善

  7)新一轮灰度发布或完整发布   

灰度发布的分类

自然系统

  系统内的个体按自然法则存在或演变,产生或形成一种群体的自然现象与特征。

自然系统包括生态平衡系统、生命机体系统、天体系统、物质微观结构系统以及社会系统等等。   

人工系统

  系统内的个体根据人为的、预先编排好的规则或计划好的方向运作,以实现或完成系统内各个体不能单独实现的功能、性能与结果。      人工系统包括立体成像系统、生产系统、交通系统、电力系统计算机系统、教育系统、医疗系统、企业管理系统等等。     

复合系统

  复合系统是自然系统和人工系统的组合。

  复合系统包括导航系统、交通管理系统和人一机系统等等。

  维纳在创立控制论的过程中,把动物、机器的通讯和控制看做是一个系统。

  为了明确研究的对象,人为地将物质或空间与其余物质或空间分开,被划定的研究对象称为系统。

  在热学中,通常把一定质量的气体作为研究对象,此研究对象就称为系统

  在流体力学中,众多流体质点的集合称为系统

  人体由运动系统、神经系统、内分泌系统、循环系统、呼吸系统、消化系统、泌尿系统、生殖系统八大系统构成。

灰度发布的测试方法

  灰度发布与互联网公司常用A/B测试似乎比较类似,老外似乎并没有所谓的灰度发布的概念。按照wikipedia中对A/B测试的定义,A/B测试又叫:A/B/N Testing、Multivariate Testing,因此本质上灰度测试可以算作A/B测试的一种特例。只不过为了术语上不至于等同搞混淆,谈谈自己理解的两者的差异。

  灰度发布是对某一产品的发布逐步扩大使用群体范围,也叫灰度放量

  A/B测试重点是在几种方案中选择最优方案   

灰度发布的引擎

  对于一般的小系统并不需要单独的灰度发布引擎,可以参考A/B测试中做法,在页面javascript或服务器端实现分流的规则即可。但对于大型的互联网应用而言,单独的用于管理用户分流的发布引擎就很有必要了。   

灰度发布的常见问题

  以偏概全

  1)问题特征:

  a选择的样本不具有代表性;

  b样本具有代表性,但选择样本用户使用习惯并没有涵盖所有核心功能

  2)解决方案:

  样本选择要多样化,样本的组合涵盖大部分核心功能

  知识的诅咒

  “知识的诅咒”的说法来自《粘住》中实验,具体可以自己搜索一下。我们自己对于自己开发的产品极为熟悉,于是乎想当然认为用户也应当能够理解产品的设计思路、产品的功能使用。

  1)问题特征:

  a结果没有量化手段;

  b只依赖于用户问卷调查

  c没有web analytics系统;

  d运营数据不全面,只有核心业务指标(例如交易量),没有用户体验指标

  e对结果分析,只选择对发布有利的信息,对其他视而不见

  2)解决方案:

  a产品设计考虑产品量化指标

  b结果分析依据量化指标而不是感觉

  发布没有回头路可走

  1)问题特征:

  a新旧系统用户使用习惯差异太大,没有兼容原有功能

  b新旧系统由于功能差异太大,无法并行运行,只能强制升级

  c新系统只是实现了旧系统部分功能,用户要完整使用所有功能,要在 在新旧系统切换

  d新旧系统数据库数据结构差异太大,无法并行运行

  2)解决方案:

  前期产品策划重点考虑这些问题,包括:

  回滚方案、 新旧系统兼容方案、用户体验的一致性、用户使用习惯的延续性、新旧系统数据模型兼容性

  用户参与度不够

  1)问题特征:

  a指望用户自己去挖掘所有功能。对于一个产品,大部分用户经常只使用部分功能,用户大部分也很懒惰,不会主动去挖掘产品功能

  b互动渠道单一

  c陷入“知识的诅咒”,不尊重参与用户意见

  2)解决方案:

  a善待吃螃蟹的样本用户,包括给予参与测试的用户小奖励(例如MS给参与Win7测试用户正版License)、给用户冠以title

  b通过邮件、论坛、社区、BlogTwitter新媒体与用户形成互动

  c提供产品功能向导。在hotmail最近的升级后的功能tip,gmail的tip都有类似的产品功能导向。在产品中会提示类似于:你知道吗,xx还提供xx功能,通过它你可以xx 。   

灰度发布的例子

  Gmail Labs是一个新特性橱窗,用户可以自己选择一些未正式发布的新特性进行体验,不喜欢可以关闭,在这个过程中,吃了螃蟹,也当了Google的小白鼠。

  这个做法比传统的灰度要高明很多,更加尊重用户:

  1、它没有强加用户,用户是否愿意当小白鼠完全自愿

  2、新特性不是打包在一起的一个大版本,可以选择某几个喜欢的螃蟹尝尝

  3、螃蟹不好吃可以扔掉,不用硬吃进肚子里引发肠胃炎

  当然这些好处也是有代价的:

  1、要开发一个labs平台实现新特性上架、独立尝试的功能,这可能要改动Gmail的前后台架构

  2、新特性要按照一定规范来写,才能发布到这个平台上,可能会增加一些工作量

  3、小白鼠用户增多之后,对系统的压力可能会有一定提升,因为每一位用户调用的界面都不一样了

  既然Gmail Labs能够顺利发布,那么说明对Google来说,以上这些问题都不算问题。另外,现在展示的新特性,都注明了开发者的名字,那么,Gmail Labs可能会开放这个平台让外部开发者也能提交特性?这倒是很open的一种开发模式,非常适合Google的web app产品线

  互联网产品有一个特点,就是不停的升级,升级,再升级。我所在的项目组,基本上保持每周一次的发布频率,系统升级总是伴随着风险,新旧版本兼容的风险,用户使用习惯突然改变而造成用户流失的风险,系统down机的风险.....

  为了避免这些风险,很多产品都采用了灰度发布的策略,其主要思想就是把影响集中到一个点,然后再发散到一个面,出现意外情况后很容易就回退。

  很长时间,我们都一直在改进搜索引擎的排序算法,尽量让最好的商品出现在搜索结果的第一屏。我们尝试了很多种算法,不断调整各个排序因子所占的比重。但是我们无法确信我们的排序结果能满足所有用户的需求。所以我们采用了灰度发布,选取几个一级商品类目,在其中应用不同的排序算法,比如在女装类目中,我们把卖家信用所占的比率调整到60%,在珠宝类目中,我们把销售量所占的比率调整到60%.. 然后发布出去,收集用户反馈,最终选择一种大部分人认为好的算法。

  QZone是另外一个采用灰度发布的例子。大家都知道,QZone在过去的一年中改进是巨大的,从以前慢悠悠的老爷爷变成了一个充满青春活力的小伙子。其中经历了大小无数次的发布,他们的发布也都是采用了灰度发布的策略,用户数据的升级并不是大面积的一次性升级,而是通过一个用户升级标志服务器,如果用户数据没有升级,后台会把此用户的数据逐步迁移到新版本上,然后将升级标志位置1,升级过程中,用户仍然可以访问旧的数据,升级完成后的访问都将转发给新的版本。

  QQ的很多产品发布都采用灰度发布,有些是抽取部分QQ号段升级成新系统,然后根据用户反馈再大范围升级。

  在传统软件产品发布过程中(例如微软的Windows 7的发布过程中),一般都会经历Pre-Alpha、Alpha、Beta、Release candidate(RC)、RTM、General availability or General Acceptance (GA)等几个阶段(参考Software release life cycle)。可以看出传统软件的发布阶段是从公司内部->外部小范围测试>外部大范围测试->正式发布,涉及的用户数也是逐步放量的过程。 在互联网产品的发布过程中也较多采用此种发布方式:产品的发布过程不是一蹴而就,而是逐步扩大使用用户的范围,从公司内部用户->忠诚度较高的种子用户->更大范围的活跃用户->所有用户。在此过程中,产品团队根据用户的反馈及时完善产品相关功能。此种发布方式,按照中国特色的叫法被冠以”灰度发布“、”灰度放量“、”分流发布“。

  关于“灰度发布”叫法的来源无从考察。只不过按照中国传统哲学的说法来看,很符合中国人中庸的思维模式:自然界所有的事物总是以对称、互补、和谐的形式存在,例如黑与白、阴与阳、正与负、福与祸。在二元对立的元素间存在相互过渡的阶段,所谓”祸兮福所倚,福兮祸所伏“。具体到黑与白,在非黑即白中间还有中间色——灰色。于是出现了很多关于灰色的说法:灰盒测试,灰色管理(极力推荐 任正非:管理的灰度),灰色收入,灰色地带等等。因此对于灰度发布实际上就是从不发布,然后逐渐过渡到正式发布的一个过程。

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