用“小步灰度 + 快速回滚”把变更风险控住。

🎯 文章目标

• 设计灰度发布/回滚策略
• 定义观察指标与阈值

📚 背景/前置

• 模型/模板/路由/引擎参数等都有变更风险
• 需要可配置开关与回退路径

🔧 核心内容

1) 灰度策略

• 人群：按用户/会话/请求；比例从小到大
• 指标：错误率/延迟/P95/P99/拒答率/成本

2) 回滚策略

• 快速：一键切回上一版本（API 网关/服务发现）
• 条件：指标越界即回滚；记录原因与上下文

3) 配置与开关

• 开关管理：使能/禁用某模型/路由/模板
• 审计：变更由谁何时发生，留痕

💡 实战示例：Nginx 权重灰度

upstream llm {
  server v1 weight=90;
  server v2 weight=10;
}

📊 对比/取舍（速查）

• 粗放 vs 精细：建议按人群/任务维度精细控制

🧪 踩坑与经验

• 无指标阈值，灰度无从止损
• 无回滚预案，处理滞后

📎 参考与延伸

• 网关/服务发现的流量权重控制
• 开关管理平台实践

💭 总结

• 用“可配置灰度 + 明确阈值 + 一键回滚 + 审计留痕”降低变更风险