一种云原生灰度发布治理控制方法及系统与流程

本发明属于灰度发布，具体涉及一种云原生灰度发布治理控制方法及系统。

背景技术：

1、在云原生环境中，应用通常以微服务形式部署于kubernetes、容器平台、服务网格或多集群云平台之上。应用镜像版本、配置参数、资源规格、路由规则、限流策略、熔断策略、超时策略、重试策略、数据库连接池参数、缓存参数以及跨集群流量规则均可能频繁发生变更。

2、在实际生产环境中，生产故障往往与变更操作密切相关。常见变更类型包括：

3、应用镜像版本发布；kubernetes deployment、statefulset、configmap、secret修改；service、ingress、gateway、virtualservice、destinationrule等流量规则调整；服务网格路由比例、超时、重试、熔断、限流策略调整；cpu、内存request/limit 以及hpa策略调整；数据库连接池、线程池、消息队列、缓存参数调整；跨集群、跨可用区、跨地域流量切换；业务配置、特性开关、灰度开关调整。

4、现有技术通常采用以下方式降低变更风险：发布前人工审批；基于固定模板执行灰度发布；基于错误率、延迟或资源指标进行发布后监控；当指标超过阈值时触发暂停或回滚；通过服务拓扑展示服务依赖关系；基于历史变更记录进行风险参考。

5、然而，现有技术仍存在以下不足：第一，现有灰度发布策略通常依赖固定模板，例如 1%、5%、20%、50%、100% 的灰度比例推进，无法根据不同变更语义、服务依赖拓扑、错误预算状态和运行时风险动态确定灰度节奏。第二，现有发布门禁通常将变更作为整体对象进行风险评分，难以识别变更字段背后的运行时语义。例如，重试次数增加、超时时间缩短、cpu limit 降低、连接池扩大、流量迁移和限流阈值降低虽然均表现为配置变更，但其影响方向、传播路径和关键观测指标明显不同。第三，现有服务拓扑分析通常用于故障定位或链路展示，缺少将变更语义与服务调用链、共享资源边、服务级别目标权重和运行时资源压力结合起来计算风险传播系数和影响放大系数的方法。第四，服务级别目标slo 和错误预算error budget虽然已被用于可靠性管理，但现有系统通常仅将错误预算用于事后统计或人工决策，缺少将错误预算剩余比例、错误预算消耗速率、预测错误率增量、服务请求量和影响放大系数直接转换为首批灰度比例、最大灰度比例、单批增长比例、观察窗口、暂停边界和回滚边界的方法。第五，现有ai运维方案多用于异常检测、告警聚合或风险评分，缺少将ai模型输出与 kubernetes控制器、服务网格流量规则、灰度发布执行器和错误预算约束结合起来形成自动门禁控制的方法。第六，现有灰度观测通常直接比较灰度版本整体指标与全局指标，容易受到集群、可用区、节点资源水位、流量来源、下游依赖路径等环境差异影响，导致误判或漏判。第七，现有自动化灰度发布控制容易在推进、暂停和恢复之间发生频繁抖动，特别是当指标位于阈值附近波动时，可能导致灰度比例频繁变化，影响发布稳定性。

技术实现思路

1、本发明解决现有技术针对云原生环境中变更类型多、服务依赖复杂、灰度策略依赖固定模板、ai风险预测结果难以直接作用于发布控制、错误预算难以工程化进入发布门禁以及灰度观测易受环境噪声干扰的问题，提供一种云原生灰度发布治理控制方法及系统。

2、本发明要求保护的技术方案如下：

3、一种云原生灰度发布治理控制方法，包括如下步骤：

4、s1：采集云原生环境中的多源数据；

5、s2：基于s1采集的多源数据，获取待执行变更的变更对象和变更内容，基于获取的变更对象和变更内容进行差异提取，生成配置差异、代码差异、资源对象差异或发布描述差异；将生成的差异输入变更语义识别模型，生成变更语义指纹；所述变更语义指纹包括变更语义算子；

6、s3：基于s1采集的多源数据构建变更敏感因果传播图；所述变更敏感因果传播图包括服务节点、资源节点、调用边、共享资源边、流量迁移边以及服务级别目标权重；

7、s4：基于s2生成的变更语义指纹和变更语义算子，结合s3构建的变更敏感因果传播图，通过传播风险预测模型预测风险传播系数；根据风险传播系数确定关键传播路径和影响放大系数；

8、s5：将s2中获取的待执行变更编码为变更向量，基于所述变更向量从s1采集的历史变更库中检索历史相似变更，并结合历史发布结果计算历史风险；

9、s6：基于s4确定的关键传播路径和影响放大系数以及s5计算的历史风险，利用预算消耗预测模型预测不同候选灰度策略下的错误预算消耗量和服务级别目标违约概率；

10、s7：根据s6预测的错误预算消耗量和服务级别目标违约概率，结合s1采集的当前错误预算数据，求解错误预算安全包络；

11、s8：根据s7求解的错误预算安全包络生成发布门禁策略，并将所述发布门禁策略下发至发布流水线、服务网格控制面、kubernetes控制器或灰度发布执行器中的至少一种；

12、s9：在灰度发布执行过程中，基于s1采集的实时服务指标数据构建灰度-稳定配对观测组，计算差分观测指标；

13、s10：根据s9计算的差分观测指标、差分风险状态和实时错误预算消耗速率，结合s7的错误预算安全包络，通过发布策略优化模块输出后续发布动作；

14、s11：通过受s7错误预算安全包络约束且具有滞回区间的发布状态机执行s10输出的后续发布动作；

15、s12：生成变更风险审计记录，将所述变更风险审计记录写入s1的历史变更库，用于更新s2的变更语义识别模型、s4的传播风险预测模型、s6的预算消耗预测模型或s10的发布策略优化模型中的至少一种；

16、s2和s3步骤顺序可互换；s4和s5步骤顺序可互换。

17、优选地，所述多源数据包括：服务依赖数据、链路追踪数据、服务网格遥测数据、kubernetes资源对象关系数据和共享资源关系数据。

18、优选地，所述多源数据还包括：服务指标数据、日志数据、kubernetes资源配置数据、历史变更记录、历史发布结果、告警记录、服务级别目标数据和错误预算数据；所述变更语义识别模型可以采用规则模型、机器学习模型、深度学习模型、文本语义模型、代码语义模型、配置语义模型或多模态融合模型中的至少一种；所述变更语义识别模型以kubernetes 资源对象差异、helm chart 差异、配置文件差异、代码提交差异、发布单描述和历史事故文本中的至少一种为输入，输出变更语义算子、运行时影响类型、关键观测指标和风险传播方向；所述变更语义指纹包括变更对象、变更字段、字段变化幅度、变更方向、关联服务、业务等级、变更语义算子和运行时影响类型；所述变更语义算子包括资源收缩算子、资源放大算子、流量迁移算子、超时收缩算子、超时放宽算子、重试放大算子、重试收缩算子、限流阈值收缩算子、限流阈值放宽算子、熔断阈值收缩算子、熔断阈值放宽算子、连接池放大算子、连接池收缩算子、弹性容量收缩算子、弹性容量放大算子、配置语义替换算子和应用版本替换算子中的至少一种；所述变更敏感因果传播图包括服务节点、资源节点、调用边、共享资源边、流量迁移边、重试关系、超时关系、熔断关系、限流关系和服务级别目标权重。

19、优选地，所述影响放大系数根据调用流量占比、业务等级、服务级别目标权重、依赖路径长度、同步调用比例、重试放大倍数、下游资源水位、历史相似变更失败率、当前错误预算状态和传播风险预测模型输出的传播系数中的至少一种计算；所述影响放大系数amp的计算公式如下：

20、amp = σp [ pathweight(p) × operatorweight(op) × trafficratio(p) ×sloweight(p) × businessweight(p) × retryfactor(p) × resourcepressure(p) ×contextrisk(p) × edgepropagationcoef(p) × decay(p) ]

21、其中：p表示传播路径；pathweight(p)表示传播路径权重；operatorweight(op)表示变更语义算子的权重；trafficratio(p)表示路径流量占比；sloweight(p)表示路径上服务级别目标权重；businessweight(p)表示业务等级权重；retryfactor(p)表示重试放大因子；resourcepressure(p)表示资源压力系数；contextrisk(p)表示当前运行上下文风险；edgepropagationcoef(p)表示传播风险预测模型输出的边传播系数；decay(p)表示路径长度衰减系数。

22、优选地，所述历史风险根据变更语义指纹相似度、变更语义算子相似度、依赖拓扑相似度、运行上下文相似度、历史发布结果和时间衰减系数计算，其中运行上下文相似度包括流量模式相似度、错误预算状态相似度、资源水位相似度和业务峰谷状态相似度中的至少一种；所述历史风险historyrisk的计算公式如下：

23、historyrisk = σi outcomerisk(i) × fingerprintsim(i) × operatorsim(i) × topologysim(i) × runtimecontextsim(i) × budgetsim(i) × timedecay(i)

24、其中：outcomerisk(i)表示第i个历史相似变更的发布结果风险；fingerprintsim(i)表示变更指纹相似度；operatorsim(i)表示变更语义算子相似度；topologysim(i)表示拓扑相似度；runtimecontextsim(i)表示运行上下文相似度；budgetsim(i)表示错误预算状态相似度；timedecay(i)表示时间衰减系数。

25、优选地，所述预算消耗预测模型分别针对多个候选灰度策略预测未来时间窗口内的错误率、延迟分布、下游调用错误率、错误预算消耗速率和服务级别目标违约概率；所述错误预算消耗量predictedbudgetcost(g) 按如下方式计算：

26、predictedbudgetcost(g)=σt [traffic(t)×grayratio(t)×predictederrorincrement(t)×amp×observationwindow(t)×budgetweight(t) ]

27、其中：g 表示候选灰度策略；traffic(t)表示时间窗口t内的请求量；grayratio(t) 表示灰度流量比例；predictederrorincrement(t)表示预测错误率增量；amp表示影响放大系数；observationwindow(t)表示观察窗口长度，budgetweight(t)表示服务级别目标预算权重；

28、所述服务级别目标违约概率violationprob(g)按如下方式输出：

29、violationprob(g)=f(g,amp,historyrisk,runtimestate,budgetremaining,budgetburnrate, businesspeakstate)

30、其中：f为预算消耗预测模型或规则模型；g表示候选灰度策略；amp表示影响放大系数；historyrisk表示历史风险；runtimestate表示运行时状态； budgetremaining表示安全包络范围剩余；budgetburnrate表示允许的爆炸半径； businesspeakstate表示开销最小的最佳状态。

31、优选地，所述错误预算安全包络采用具有滞回区间的发布状态机，设置暂停阈值和恢复阈值，只有在连续多个采样周期满足恢复条件后才允许继续推进灰度发布，具体通过以下方式求解：根据灰度流量比例、观察窗口、服务请求量、预计错误率增量、服务级别目标预算权重和影响放大系数计算预测错误预算消耗量；使所述预测错误预算消耗量不超过剩余错误预算与安全系数的乘积；使所述服务级别目标违约概率不超过预设违约概率阈值；使综合风险不超过预设综合风险阈值；根据满足约束条件的候选灰度策略确定最大允许灰度流量比例、首批灰度流量比例、单批灰度增长比例和观察窗口；所述错误预算安全包络envelope定义为满足以下约束的候选灰度策略集合：

32、envelope = { g |predictedbudgetcost(g) ≤ remainingbudget ×safetyfactor,

33、violationprob(g) ≤ violationthreshold,

34、riskscore(g) ≤ riskthreshold,

35、grayratio_first(g) ≤ firstratiolimit,

36、grayratio_max(g) ≤ maxratiolimit,

37、stepratio(g) ≤ stepratiolimit }

38、其中：predictedbudgetcost(g)表示预计预算；remainingbudget表示剩余错误预算；safetyfactor表示安全系数；violationprob(g)表示违约比； violationthreshold表示服务级别目标违约概率阈值；riskscore(g)表示风险系数；riskthreshold表示综合风险阈值；grayratio_first(g)表示初次灰度发布范围占比； firstratiolimit表示首批灰度比例上限；grayratio_max(g)表示最大灰度发布比； maxratiolimit表示最大灰度比例上限；stepratio(g)表示单次增长比例； stepratiolimit表示单批增长比例上限；所述综合风险 riskscore(g) 按如下方式计算：

39、riskscore(g) =

40、α × normalize(amp)

41、+ β × normalize(historyrisk)

42、+ γ × normalize(predictedbudgetcost(g))

43、+ δ × normalize(violationprob(g))

44、+ ε × normalize(runtimepressure)

45、其中：α、β、γ、δ、ε 为权重系数，runtimepressure 表示当前运行压力。

46、优选地，灰度实例g与稳定实例s的匹配得分matchscore(g,s)按如下方式计算：

47、matchscore(g,s) =

48、w1 × clustersim(g,s)

49、+ w2 × azsim(g,s)

50、+ w3 × nodeloadsim(g,s)

51、+ w4 × podspecsim(g,s)

52、+ w5 × trafficsourcesim(g,s)

53、+ w6 × dependencypathsim(g,s)

54、+ w7 × businesslabelsim(g,s)

55、选择匹配得分最高且满足最小匹配阈值的稳定实例作为灰度实例的对照实例；计算灰度实例相对于匹配稳定实例的差分观测指标；所述差分观测指标包括灰度实例相对于匹配稳定实例的错误率差异、p95延迟差异、p99延迟差异、cpu throttling差异、内存使用率差异、容器重启次数差异、下游错误率差异、队列长度差异、连接池使用率差异、重试次数差异、熔断次数差异、限流次数差异和错误预算消耗速率差异中的至少一种；根据差分观测指标计算差分风险状态 diffrisk：

56、diffrisk = a1 × normalize(differrorrate)

57、+ a2 × normalize(diffp99)

58、+ a3 × normalize(diffbudgetburn)

59、+ a4 × normalize(diffcputhrottle)

60、+ a5 × normalize(diffdownstreamerror)

61、+ a6 × normalize(diffretry)

62、其中：a1至a6为指标权重；differrorrate表示灰度实例相对于匹配稳定实例的错误率差异；diffp9表示灰度实例相对于匹配稳定实例的p99延迟差异； diffbudgetburn表示灰度实例相比于匹配稳定实例的错误预算消耗速率差异；diffcputhrottle表示灰度实例相比于匹配稳定实例的cpu throttlin差异；diffdownstreamerror表示灰度实例相比于匹配稳定实例下游错误率差异； diffretry表示灰度实例相比于匹配稳定实例的重试次数差异。

63、优选地，所述发布门禁策略包括以下至少一种：允许发布、禁止发布、限制发布时间窗口、要求人工审批、限制首批灰度流量比例、限制最大灰度流量比例、限制单批灰度增长比例、增加灰度批次数、延长观察窗口、指定必须观测的服务指标、指定必须观测的接口、设置暂停条件、设置恢复条件、设置终止条件、设置回滚触发条件或限制与其他变更并行发布。

64、一种的云原生灰度发布治理控制系统，包括依次连接的用于采集云原生环境中的服务指标数据、日志数据、链路追踪数据、kubernetes 资源配置数据、服务网格遥测数据、服务依赖数据、共享资源关系数据、历史变更记录、历史发布结果、告警记录、服务级别目标数据和错误预算数据的数据采集模块；用于获取待执行变更的配置差异、代码差异、资源对象差异或发布描述，并通过变更语义识别模型生成变更语义指纹的变更语义识别模块；用于基于服务依赖数据、服务网格遥测数据和共享资源关系数据构建变更敏感因果传播图的因果传播图构建模块；用于根据变更语义指纹、变更语义算子和变更敏感因果传播图预测风险传播系数、关键传播路径和影响放大系数的传播风险预测模块；用于将待执行变更编码为变更向量，并基于所述变更向量从历史变更库中检索历史相似变更，计算历史风险的历史风险计算模块；用于预测不同候选灰度策略下的错误预算消耗量和服务级别目标违约概率预算的消耗预测模块；用于根据错误预算消耗量和服务级别目标违约概率求解错误预算安全包络的安全包络求解模块；用于根据错误预算安全包络生成发布门禁策略的门禁策略生成模块；用于将发布门禁策略下发至发布流水线、服务网格控制面、kubernetes 控制器或灰度发布执行器中的至少一种的灰度执行控制模块；用于在灰度发布执行过程中构建灰度-稳定配对观测组并计算差分观测指标灰度配对观测模块；用于根据差分观测指标、差分风险状态和实时错误预算消耗速率输出后续发布动作的发布策略优化模块；用于通过受错误预算安全包络约束且具有滞回区间的发布状态机执行后续发布动作的滞回状态机控制模块；用于生成变更风险审计记录，并将所述变更风险审计记录写入历史变更库，以用于更新变更语义识别模型、传播风险预测模型、预算消耗预测模型或发布策略优化模型中的至少一种的审计反馈模块；所述系统与发布流水线、服务网格控制面、kubernetes 控制器、灰度发布执行器、监控系统、告警系统、服务级别目标管理系统和历史变更库中的至少一种连接。

65、本发明的有益效果如下：

66、本发明提供一种云原生灰度发布治理控制方法及系统，将生成的配置差异、代码差异、资源对象差异或发布描述差异输入变更语义识别模型，生成变更语义指纹（包括变更语义算子），从而实现利用人工智能从配置差异、代码差异、资源对象差异和发布描述中识别变更语义算子，区分不同变更对运行时行为的不同影响方向，避免仅根据字段名称或变更类型进行粗粒度判断，提高变更前风险识别能力；构建变更敏感因果传播图，并根据不同变更语义算子采用不同传播规则，能够识别重试放大、超时收缩、资源收缩、连接池放大、流量迁移等不同变更在服务依赖链中的传播路径和传播强度，提高影响范围计算准确性；根据错误预算消耗量和服务级别目标违约概率求解错误预算安全包络，从而直接生成首批灰度比例、最大灰度比例、观察窗口和回滚边界，将错误预算工程化为灰度发布约束；不是依赖固定模板配置灰度比例，而是基于变更语义、历史相似变更、当前运行状态、错误预算状态和 ai 预测结果动态生成门禁策略，降低发布策略对人工经验的依赖，解决现有技术针对云原生环境中变更类型多、服务依赖复杂、灰度策略依赖固定模板、ai风险预测结果难以直接作用于发布控制、错误预算难以工程化进入发布门禁的问题；构建灰度-稳定配对观测组，根据集群、可用区、节点资源水位、流量来源和下游依赖路径选择匹配稳定实例，减少环境噪声对灰度分析结果的影响，降低灰度观测误判率，解决现有技术有技术针对云原生环境中灰度观测易受环境噪声干扰的问题；在灰度执行过程中基于差分观测指标动态调整灰度比例、观察窗口和发布状态，增强发布过程闭环控制能力；：在变更结束后，生成变更风险审计记录，并将所述变更风险审计记录写入历史变更库，用于后续模型校准和相似变更风险计算，提升审计和模型持续学习能力。

67、所述错误预算安全包络采用具有滞回区间的发布状态机，设置暂停阈值和恢复阈值，只有在连续多个采样周期满足恢复条件后才允许继续推进灰度发布，防止发布状态频繁抖动；将变更语义指纹、传播路径、错误预算安全包络、配对观测组、差分指标、状态机转移和最终发布结果写入审计记录，并用于后续模型校准和相似变更风险计算，提升审计和模型持续学习能力。