持续部署的发展之路

AI系统持续部署原理与代码实战案例讲解 1.背景介绍 在今天的高速发展的科技环境下,人工智能(AI)已经成为我们生活中不可或缺的一部分。从智能手机到自动驾驶汽车,AI的应用已经无处不在。然而,随着AI技术的发展,如何有效地部署和更新AI系统成为了一个重要的问题。为了解决这个问题,持续部署(Continuous Deployment)应运而生。 持续部署是一种软件工程实践,通过自 阅读详情

我们无数次听到这类的抱怨:管理层不会去做、代码太过混乱、项目太大、有太多的监管障碍。由此种种,对于许多企业来说,在持续集成/持续部署的道路已步履蹒跚,但不得不说,仍有一部分企业做到了。

以Michiel Rook在2016 年的DevOps大会上的演讲为例,一起来看看关于持续部署的发展之旅。他们的项目被称为“San Diego Project”,但他们公司内部却被称为“大泥球”,因为它的代码库相当地混乱。

下图是实施持续部署前的状态:
这里写图片描述

该项目的压力很大。皆来源于它纯手动发布,脆弱的测试,频繁的宕机以及问题不断。这个项目团队大约由16人组成,但他们对修改现有代码并没有什么信心。

他们知道需要做什么,所以他们设定了以下目标:

 减少问题
 减少周期时间
 提高生产效率
 提高积极性

他们采取的方法是:整体修改,建立一个代理并添加一个服务,然后不断地增加服务,直到这个整体被取代。
这里写图片描述

他们以如下原则来指导这次持续部署之旅:

 应用strangler模式
 使用API的第一个方法
 为每个domain设置一个服务
 迁移单个页面
 建立负载平衡器后的服务
 访问遗留数据库
 实施持续部署
 运用docker
 开发前端作为服务

从持续集成开始:开发和构建/测试,每次都产生一个工件。持续交付:从构建/测试到验收再到生产; 进入生产阶段是一个手动的过程,但代码是可部署的。最后,当整个流程实现自动化时,就达到持续部署的目标了。

关于持续部署的优点有以下几点:

 小步推进
 早期反馈
 减少循环时间
 风险减低
 实验室环境
这里写图片描述

Michiel的项目落地后,他总结了几个实现持续部署的关键方面,如下:

 直接提交到Master。没有分支。我们都不希望延迟集成,且滥用版本控制功能分离。另外,分支上的所有内容都会增加冲突和延迟集成的风险。
 每一次提交都要投入生产。
 使用配对编码进行代码审查。这需要约束,但所有的开发人员都需要成对进行,混合搭配有经验的开发人员。
 严把质量关。确保大量测试和代码覆盖率。
 功能切换和A/B Test。确保一部分开发人员可以看到版本信息,一部分人不能看到,并促进A / B测试。但一定要把人员数量保持在一个合理的范围内。
 Dashboards。显示是部署的关键,通过它我们可以获取很多信息,比如KPI、构建时间、页面加载时间、访问者数量、A/B Test结果,等等。
 DevOps。心态是一种文化;dev和ops之间并无太多隔阂。团队内部都拥有所有权,但这并不意味着每个人都知道所有事。
 自动化可重复的事。如果同样的事你需要做两次,那说明你已经浪费了时间。
 连续测试。使用单元测试和冒烟测试来查看服务是否存在,并持续监控。探索性的测试很重要,因为你将继续测试最关键的路径。
这里写图片描述

 管道作为代码。自动化流水线。最后,部署起来是这样的:
这里写图片描述

 反馈 –及时的反馈很重要,因为DevOps是在此基础之上建立的。举个例子,Michiel这个项目上有一个闪烁的红光,这表示失败。所以不管什么时候,及时反馈都是工作中的第一要事。

Michiel的项目时间跨度有一年之久。最终,他们将每个服务的构建时间减少到不到10分钟,显著改善了页面加载时间,同时他们自己也增加了自信心和加快了速度等。明白了团队需要接受和改变的重要性的真理。同时,他们还了解到,与业务优先级一致是关键,确保拥有一定工作经验的员工亦是至关重要,限制功能切换同样至关紧要。

总的来说,Michiel和他的团队实现了持续部署。在他的演讲结束时,Michiel也提到了他的无奈,想要取代的遗留系统仍在服务中。所以持续部署这条路还很长,但值得去做。

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关于Ghostcloud
Ghostcloud(中文名:精灵云)坐落于成都天府软件园,是成都高新区重点扶持企业,国内首批从事容器虚拟化研发的企业,是西南地区唯一一家基于Docker的云计算服务商,为企业级行业客户提供针对互联网化、私有云管理平台、大数据业务基础架构的平台服务。
Ghostcloud因容器技术而生,以最新容器技术Docker为基础,为适应不同行业客户需求,全自主研发了一套调度引擎框架Newben,且全方位适配Kubernetes主流开源调度引擎,也是国内率先实现双调度引擎的企业,是一流的企业级容器云服务专家。Ghostcloud推出了企业级容器云PaaS/CaaS平台,命名为EcOS(EnterpriseContainer Operation System)。Ghostcloud将EcOS平台与微服务/DevOps相融合,运用至企业IT系统的全生命周期的开发、测试、运维及发布流程中,致力于为多个领域企业向“互联网+”转型提供针对互联网化、私有云管理平台、大数据业务基础架构的平台服务,帮助企业级客户降低成本、提升效率、简化运维及产品部署,并提升系统的可靠性和安全性。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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