Marca uno o más trabajadores como canary y asigna un porcentaje canary al grupo: esa parte de los llamantes, asignada consistentemente por un hash de identidad en lugar de lanzar una moneda por cada solicitud, prefiere al trabajador canary mientras todos los demás permanecen en estable <a href="#ref-1">[1]</a>. Ambos grupos permanecen como respaldo mutuo, por lo que el cambio es reversible y contenido.
Prueba nuevos modelos con tráfico real
Se pueden probar nuevas versiones de modelos, nuevas cuantizaciones y nuevas compilaciones de demonios en una porción controlada del tráfico real antes de que la flota se comprometa con ellos <a href="#ref-1">[1]</a>. Así es como se realiza una comparación estilo A/B de un nuevo modelo frente al actual usando solicitudes en vivo en lugar de un banco sintético que puede no coincidir con tu carga de trabajo.
Coherente, no inestable
El corte consistente por llamante significa que un usuario está completamente en la prueba o completamente fuera de ella, por lo que la retroalimentación es coherente y las comparaciones son significativas sin cambios bruscos a mitad de conversación <a href="#ref-1">[1]</a>. Un usuario que está en el grupo canary permanece allí durante toda su sesión, lo que hace que la comparación resultante sea confiable.
A prueba de fallos por diseño
Si el servidor canary falla o se comporta mal, su porción cambia automáticamente a los trabajadores estables <a href="#ref-1">[1]</a>El radio de impacto es la porción, y solo hasta la conmutación por error. Combina un canario con una actualización progresiva consciente del drenaje, que es el despliegue mecánico, y un cambio de modelo en toda la flota se convierte en una decisión gradual en lugar de un salto <a href="#ref-2">[2]</a>.