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  • 基于rollout策略下的决策实体配置问题求解方法
  • 基于m-best算法与rollout策略的平台-任务关系优化设计方法
  • rollout

    千次阅读 2018-11-06 11:36:28
    似乎是策略网络在游戏状态sss可能的移动aaa确定一个概率分布p(a∣s)p(a\mid s)p(a∣s),程序以随机的方式搜索游戏树,而ppp确定了其该这样进行...当他们说rollout策略(我相信他们借用了西洋双陆棋的术语——“ro...

    似乎是策略网络在游戏状态 s s s可能的移动 a a a确定一个概率分布 p ( a ∣ s ) p(a\mid s) p(as),程序以随机的方式搜索游戏树,而 p p p确定了其该这样进行这种搜索。我们希望这个功能能“引导”程序做出强者可能做出的动作。这是有道理的,因为当你搜索游戏树的时候,以错误开始的分支在与一个聪明的对手评估当前棋盘位置时不太相关。
    当他们说rollout策略(我相信他们借用了西洋双陆棋的术语——“rollout”)是一个线性的softmax函数时,这是用在逻辑回归中的 σ \sigma σ函数的推广。该函数的形式为:

    e β i T x ∑ j = 1 k e β j T x \frac{e^{\beta^T_i x}}{\sum_{j=1}^{k} e^{\beta_j^T x}} j=1keβjTxeβiTx

    其中的 x x x是当前棋盘位置的一个函数的一个向量(根据线性softmax只能够在策略网络的最后一步使用的论文), b e t a i beta_i betai是权重向量。 x x x b e t a i beta_i betai一起决定了策略网络选择动作 a i a_i ai的概率。

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  • 针对多值属性系统的诊断策略问题, 根据Rollout 算法可改善基础启发式算法的特点, 用Rollout 算法对基于 信息熵的多值属性系统诊断策略进行优化, 提出一种新的多值属性系统诊断策略. 理论和实验分析表明, ...
  • 那么这个策略具体是什么样的呢? 抛出几个问题: 如果灰度发布1% 那么会不会覆盖到新用户? 如果停止(halt)灰度之后,再次灰度1%还是不是同一批用户? 一.简介灰度发布(staged rollout) 当我们在应用...

    〇.引

    我们都知道Google Play是支持灰度发布的,也叫做概率发布。简单的说就是可以使本次发布覆盖到1%-100%的用户。那么这个策略具体是什么样的呢?

    抛出几个问题:

    如果灰度发布1%

    • 那么会不会覆盖到新用户?
    • 如果停止(halt)灰度之后,再次灰度1%还是不是同一批用户?

    一.简介灰度发布(staged rollout)

    当我们在应用市场更新App的时候可以选择灰度发布,通过灰度发布,可以让更新只作用在一定比例的用户上,然后逐步提高这个比例,直到全量发布。灰度发布只能用于应用的更新,而不是应用第一次发布

    二.灰度用户的选取方式(User eligibility & targeting)

    • 每一个版本会随机选取一些新的或者已经装有App的用户接收到灰度更新提醒。
    • 当我们停止灰度,并且在后续又继续发布灰度的过程,随机选取的用户不会变。
    • 当我们灰度发布App直到完成全量发布之前,灰度用户分组不会改变。(当然这取决于概率是多少)
    • 我们app更新到灰度用户分组中,但是这需要一段时间让组内所有用户都收到消息。
    • 灰度分组中的用户不会收到新版本提醒
    • 如果我们选在特殊的国家进行灰度,这个范围将会限定在拥有这一地区Google Play Account的用户中

    我再总结一下:

    1. 灰度用户会覆盖到新安装的用户。
    2. 每次灰度都会给用户分组,直到全量发布之前分组不会变。这包括放量中止发布->再次开启灰度发布两种情况。

    参考资料:Release app updates with staged rollouts

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  • 针对目前大部分序贯多故障诊断算法需要计算最小碰集、计算方法较为复杂的问题, 在对多故障相关矩阵模型进行转换的基础上, 利用Rollout 算法对基于信息熵的多故障诊断策略进行优化, 提出一种新的多故障诊断策略....
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  • 针对复杂系统故障诊断中诊断精度低、虚警率高的问题,进行了不可靠测试条件下基于Rollout算法的诊断策略优化方法研究。建立综合考虑测试点的故障检测能力、信息量、测试费用以及测试结果信任度的启发函数,利用...
  • 针对传统故障诊断策略构建算法通用性较差的问题,采用Rollout信息启发式算法构建二值和多值测试,用更新后的基于信息启发函数的基准策略进行迭代更新,逐步逼近最优策略。以二值和多值测试为例构建相应的诊断策略。...
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  • Kubectl Rollout 回滚及Autoscale自动扩容 Kubernetes 中采用ReplicaSet(简称RS)来管理Pod。如果当前集群中的Pod实例数少于目标值,RS 会拉起新的Pod,反之,则根据策略删除多余的Pod。Deployment正是利用了这样...

    Kubectl Rollout 回滚及Autoscale自动扩容

    Kubernetes 中采用ReplicaSet(简称RS)来管理Pod。如果当前集群中的Pod实例数少于目标值,RS 会拉起新的Pod,反之,则根据策略删除多余的Pod。Deployment正是利用了这样的特性,通过控制两个RS里面的Pod,从而实现升级。
    滚动升级是一种平滑过渡式的升级,在升级过程中,服务仍然可用。

    1. 创建deployment
    kubectl create deploy nginx-test --image=nginx:1.14


    2. scale 副本数量
    kubectl scale deployment nginx-test --replicas 3

    如果集群支持 horizontal pod autoscaling 的话,还可以为Deployment设置自动扩展:
    kubectl autoscale deployment nginx-test --min=3 --max=5 --cpu-percent=80

    3. 更新 deployment
    更新镜像
    kubectl set image deployment/nginx-test nginx=nginx:1.15

    回滚到上一个版本:
    kubectl rollout undo deployment/nginx-test


    也可以使用 --revision参数指定某个历史版本:
    kubectl rollout undo deployment/nginx-test --to-revision=2

    4. 历史记录
    kubectl rollout history deployment/nginx-test

    创建 Deployment 的时候使用了--record参数可以记录命令,我们可以很方便的查看每次 revision 的变化。查看单个revision 的详细信息:
    kubectl rollout history deployment nginx-test --revision=3


    5. 验证发布
    kubectl rollout status deploy/nginx-test


    6. 回滚发布
    kubectl rollout undo deployments/nginx-test

    想回滚到指定版本呢?答案是k8s完美支持,并且还可以通过资源文件进行配置保留的历史版次量

    kubectl rollout undo deployment/nginx-test --to-revision=<版次>

    原理
    k8s分批次有序地进行着滚动更新,直到把所有旧的副本全部更新到新版本。实际上,k8s是通过两个参数来精确地控制着每次滚动的pod数量:

    maxSurge 滚动更新过程中运行操作期望副本数的最大pod数,但不能为0;也可以为百分数(eg:10%)。默认为25%。

    maxUnavailable 滚动更新过程中不可用的最大pod数,但不能为0;也可以为百分数(eg:10%)。默认为25%。

    重要参数 maxSurge与maxUnavailable
    maxSurge: 1 表示滚动升级时会先启动1个pod
    maxUnavailable: 1 表示滚动升级时允许的最大Unavailable的pod个数
    由于replicas为3,则整个升级,pod个数在2-4个之间

    剖析部署概况
    DESIRED 最终期望处于READY状态的副本数
    CURRENT 当前的副本总数
    UP-TO-DATE 当前完成更新的副本数
    AVAILABLE 当前可用的副本数
    滚动过程是通过控制两个副本集来完成的
     
    使用 autoscaler 自动设置在kubernetes集群中运行的pod数量(水平自动伸缩)。

    指定Deployment、ReplicaSet或ReplicationController,并创建已经定义好资源的自动伸缩器。使用自动伸缩器可以根据需要自动增加或减少系统中部署的pod数量。

    $ autoscale (-f FILENAME | TYPE NAME | TYPE/NAME) [--min=MINPODS] --max=MAXPODS [--cpu-percent=CPU] [flags]

    示例
    使用默认的自动伸缩策略,指定目标CPU使用率,使其Pod数量在2到10之间。

    kubectl autoscale deployment/nginx-test --min=2 --max=10

    使其Pod的数量介于1和5之间,CPU使用率维持在80%。

    kubectl autoscale deploy/nginx-test --max=5 --cpu-percent=80
    

     



    转载于:https://www.cnblogs.com/Dev0ps/p/11062803.html

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  • 如果当前集群中的Pod实例数少于目标值,RS 会拉起新的Pod,反之,则根据策略删除多余的Pod。Deployment正是利用了这样的特性,通过控制两个RS里面的Pod,从而实现升级。 滚动升级是一种平滑过渡式的升级,在升级过程...

    系列目录

    kubernetes 滚动升级

    Kubernetes 中采用ReplicaSet(简称RS)来管理Pod。如果当前集群中的Pod实例数少于目标值,RS 会拉起新的Pod,反之,则根据策略删除多余的Pod。Deployment正是利用了这样的特性,通过控制两个RS里面的Pod,从而实现升级。
    滚动升级是一种平滑过渡式的升级,在升级过程中,服务仍然可用。

    创建deployment

    kubectl create deploy nginx-test --image=nginx:1.14

    img

    scale 副本数量

    kubectl scale deployment nginx-test --replicas 10

    img

    如果集群支持 horizontal pod autoscaling 的话,还可以为Deployment设置自动扩展:

    kubectl autoscale deployment nginx-test --min=10 --max=15 --cpu-percent=80

    需要注意的是,horizontal pod autoscaling(HPA)作用于Replication Controller 对象时,再对其使用rolling update会变成无效操作,因为RC在滚动更新时,是通过创建新的RC对象来替代旧的对象,但是HPA无法自动绑定到新创建的RC对象上

    更新 deployment

    更新镜像

    kubectl set image deployment/nginx-test nginx=nginx:1.15

    image

    回滚到上一个版本:

    kubectl rollout undo deployment/nginx-test

    也可以使用 --revision参数指定某个历史版本:

    kubectl rollout undo deployment/nginx-test --to-revision=2

    历史记录

    kubectl rollout history deployment/nginx-test

    创建 Deployment 的时候使用了--record参数可以记录命令,我们可以很方便的查看每次 revision 的变化。查看单个revision 的详细信息:

    kubectl rollout history deployment nginx-test --revision=1

    验证发布

    kubectl rollout status deploy/nginx-test

    image

    回滚发布

    kubectl rollout undo deployments/nginx-test

    image

    想回滚到指定版本呢?答案是k8s完美支持,并且还可以通过资源文件进行配置保留的历史版次量

    kubectl rollout undo deployment/nginx-test --to-revision=<版次>

    原理

    k8s分批次有序地进行着滚动更新,直到把所有旧的副本全部更新到新版本。实际上,k8s是通过两个参数来精确地控制着每次滚动的pod数量:

    • maxSurge 滚动更新过程中运行操作期望副本数的最大pod数,但不能为0;也可以为百分数(eg:10%)。默认为25%。

    • maxUnavailable 滚动更新过程中不可用的最大pod数,但不能为0;也可以为百分数(eg:10%)。默认为25%。

    重要参数 maxSurge与maxUnavailable

    • maxSurge: 1 表示滚动升级时会先启动1个pod
    • maxUnavailable: 1 表示滚动升级时允许的最大Unavailable的pod个数

    • 由于replicas为3,则整个升级,pod个数在2-4个之间

    剖析部署概况

    • DESIRED 最终期望处于READY状态的副本数

    • CURRENT 当前的副本总数

    • UP-TO-DATE 当前完成更新的副本数

    • AVAILABLE 当前可用的副本数

    滚动过程是通过控制两个副本集来完成的

    kubernetes autoscale自动伸缩

    使用 autoscaler 自动设置在kubernetes集群中运行的pod数量(水平自动伸缩)。

    指定Deployment、ReplicaSet或ReplicationController,并创建已经定义好资源的自动伸缩器。使用自动伸缩器可以根据需要自动增加或减少系统中部署的pod数量。

    $ autoscale (-f FILENAME | TYPE NAME | TYPE/NAME) [--min=MINPODS] --max=MAXPODS [--cpu-percent=CPU] [flags]

    示例

    使用默认的自动伸缩策略,指定目标CPU使用率,使其Pod数量在2到10之间。

    kubectl autoscale deployment/nginx-test --min=2 --max=10

    使其Pod的数量介于1和5之间,CPU使用率维持在80%。

    kubectl autoscale deploy/nginx-test --max=5 --cpu-percent=80

    autoscale 字段说明

    名称Shorthand默认值使用说明
    allow-missing-template-keystrue如果值为真,则忽略模板中的任何错误。仅仅能够应用到golang和jsonpath输出格式。
    cpu-percent-1The target average CPU utilization (represented as a percent of requested CPU) over all the pods. If it’s not specified or negative, a default autoscaling policy will be used.
    dry-runfalseIf true, only print the object that would be sent, without sending it.
    filenamef[]Filename, directory, or URL to files identifying the resource to autoscale.
    generatorhorizontalpodautoscaler/v1The name of the API generator to use. Currently there is only 1 generator.
    max-1The upper limit for the number of pods that can be set by the autoscaler. Required.
    min-1The lower limit for the number of pods that can be set by the autoscaler. If it’s not specified or negative, the server will apply a default value.
    nameThe name for the newly created object. If not specified, the name of the input resource will be used.
    outputoOutput format. One of: json
    recordfalseRecord current kubectl command in the resource annotation. If set to false, do not record the command. If set to true, record the command. If not set, default to updating the existing annotation value only if one already exists.
    recursiveRfalseProcess the directory used in -f, –filename recursively. Useful when you want to manage related manifests organized within the same directory.
    save-configfalseIf true, the configuration of current object will be saved in its annotation. Otherwise, the annotation will be unchanged. This flag is useful when you want to perform kubectl apply on this object in the future.
    templateTemplate string or path to template file to use when -o=go-template, -o=go-template-file. The template format is golang templates [http://golang.org/pkg/text/template/#pkg-overview].

    转载于:https://www.cnblogs.com/tylerzhou/p/11023066.html

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