Ecosyste.ms: Awesome
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https://github.com/boylegu/regal
A/B Testing or gray released smart grouping engine
https://github.com/boylegu/regal
ab-test gray-release python python3
Last synced: 7 days ago
JSON representation
A/B Testing or gray released smart grouping engine
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/boylegu/regal
- Owner: boylegu
- License: other
- Created: 2015-12-21T08:37:41.000Z (about 9 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2022-10-18T15:35:36.000Z (over 2 years ago)
- Last Synced: 2025-02-07T21:07:34.810Z (14 days ago)
- Topics: ab-test, gray-release, python, python3
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 264 KB
- Stars: 401
- Watchers: 46
- Forks: 123
- Open Issues: 3
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
Regal
=====[]()
[]()
[]()
[]()
[](https://travis-ci.org/boylegu/regal)
[](https://codeclimate.com/github/boylegu/regal)用于"灰度发布"或 A/B Testing的智能分组引擎
## Regal能做什么?
举个最简单的例子,比如需要针对一个版本进行灰度发布,而这一版本对应的可能是一大堆服务器集群, 如下图:
就像图中描述的一样,无论你的服务器是多还是少,尤其很多中小型企业在进行灰度发布时,通常会遇到所制定的分流策略在实际的技术或开发中如何去实现,是机器直接写死?
因此让``Regal智能分组引擎``直接介入,让它来根据你的策略提前进行动态地分组分流。
在这里,我再举一个简单的例子,方便大家能够更清楚的明白Regal的主要工作:假设有一个版本A,需要针对六台机器进行发布

现在应该已经了解Regal到底是什么干货了吧,当然了,上面的例子是服务器非常少的情况,实际情况中,所面对的服务器集群是非常多,这个时候可以通过提供的``combine``和``schedule``两个API进行策略调整。详情可以见下文的``使用介绍``
- Feature:
1. 提供发布策略,动态智能分流
2. 支持多版本分组和优先级
3. 数据格式化
4. 同时兼容Python2.5以上和Python3以上的版本(建议使用Python2.7+或者Python3.5以后的版本)
## 安装和使用
### 安装
- `` pip install regal ``
### 使用说明
- 单个版本场景
```
In [1]: from regal import BaseInfo# 初始化信息,请注意一下格式
In [6]: ab = BaseInfo(
version_host={'app-test-version1.0':'10.1.1.1,10.1.1.2,10.1.1.3,10.1.1.4,10.1.1.1.5'},
combine=2 # combine 希望以每组多少台服务器作为一组,进行用户群B的分流
# 在这个例子中为2台
# 默认:每组1台
)# grouping() 进行分组
In [11]: smart_grouping = ab.grouping()# result属性 进行分组后的返回结果
In [12]: smart_grouping.result
Out[12]:
[('app-test-version1.0',
[['10.1.1.1'], ['10.1.1.2', '10.1.1.3'], ['10.1.1.4', '10.1.1.1.5']])]
```
根据你的策略设置,会得到一个数据结构,我们来观察一下:
再看一个例子
```
In [7]: ab = BaseInfo(
version_host={'app-test-version1.0':'10.1.1.1,10.1.1.2,10.1.1.3,10.1.1.4,10.1.1.5'},
combine=3,
schedule=2)In [10]: ab.grouping().result
Out[10]:
[('app-test-version1.0',
[['10.1.1.1,10.1.1.2'], ['10.1.1.3', '10.1.1.4', '10.1.1.5']])]```
- 多版本场景
```
In [17]: ab = BaseInfo(
....: version_host={
....: 'app-test-version1.0': '10.1.1.1,10.1.1.2,10.1.1.3,10.1.1.1.4,10.1.1.5',
....: 'app-test-version2.0': '10.1.1.9,10.1.1.8,10.1.1.7,10.1.1.6'},
....: combine=3,
....: schedule=2
....: )
In [20]: ab.grouping().result
Out[20]:
[('app-test-version2.0', [['10.1.1.9,10.1.1.8'], ['10.1.1.7', '10.1.1.6']]),
('app-test-version1.0',
[['10.1.1.1,10.1.1.2'], ['10.1.1.3', '10.1.1.1.4', '10.1.1.5']])]# grouping()方法还提供了priority_name参数,当需要在多版本发布的时候,设置优先级,指定你需要优先发布的'版本名'
In [22]: smart_grouping = ab.grouping(priority_name='app-test-version1.0')In [23]: smart_grouping.result
Out[23]:
[('app-test-version1.0',
[['10.1.1.1,10.1.1.2'], ['10.1.1.3', '10.1.1.1.4', '10.1.1.5']]),
('app-test-version2.0', [['10.1.1.9,10.1.1.8'], ['10.1.1.7', '10.1.1.6']])]# 提供一个简易的API,可以让结果返回的更简洁
In [16]: for i in smart_grouping.iter_dict():
print i
....:
{'app-test-version1.0': ['10.1.1.1', '10.1.1.2,10.1.1.3', '10.1.1.4,10.1.1.1.5']}```
## Demo
- 你也可以通过 `` git clone https://github.com/boylegu/regal/ ``
- `` cd regal/ ``
- 参考`` example.py ``
## 分流分组之后?
Regal本身只是一个分组引擎,因此它并不承担直接发布的作用,但是通过Regal分组之后,你所得到数据,是非常容易和其他可以用来发布的组件进行配合;下面是我的一些建议和指导。
```
versionA:(第一组) groupA ip...... 用户群A
(第二组) groupB1 ip...... __
(第三组) groupB2 ip...... |
(第四组) groupB3 ip...... | -- 用户群B
...... --|
```- 关于发布
分组之后,每一组的所有机器可以看作一个整体,扔进发布组件,进行'组内并发'
你可以把每一组直接放在ansible、saltstack、pssh或异步IO框架等等进行发布;
甚至你也可以和前端nginx+lua进行组合;- 关于停止发布
每组进行发布,一旦出现异常,你可以利用发布组件,或者你自己写一套异常抓取工具来停止发布,这个时候就不会再针对剩下的组进行发布操作了。
- 关于回滚
把回滚也看作一种发布,就不多说了
## 作者
- 顾鲍尔 (Boyle Gu)
## 技术交流与支持有任何问题、建议可以通过Github;
也可以直接加入讨论群 QQ:315308272 与我进行交流
## Darwin's finches

第一次在Mac上绘图,这就当做本项目的吉祥物吧~
人类的创造从来没有离开大自然带给我们的启发,而无论是灰度发布,还是A/B Testing,早在千年以前,大自然早有绝佳的解决方案。因此我以‘Darwin's finches’作为原型,手工绘制了这张图,向伟大的大自然和达尔文《物种起源》致敬。
> Author: 顾鲍尔
> Date: 2015.12.23 绘