什么是”灰度发布“

概述

　　灰度发布是指在黑与白之间，能够平滑过渡的一种发布方式。AB test就是一种灰度发布方式，让一部用户继续用A，一部分用户开始用B，如果用户对B没有什么反对意见，那么逐步扩大范围，把所有用户都迁移到B上面来。灰度发布可以保证整体系统的稳定，在初始灰度的时候就可以发现、调整问题，以保证其影响度。

作用

　　及早获得用户的意见反馈，完善产品功能，提升产品质量 让用户参与产品测试，加强与用户互动 降低产品升级所影响的用户范围

步骤

　　1）定义目标

　　2）选定策略：包括用户规模、发布频率、功能覆盖度、回滚策略、运营策略、新旧系统部署策略等

　　3）筛选用户：包括用户特征、用户数量、用户常用功能、用户范围等

　　4）部署系统：部署新系统、部署用户行为分析系统（web analytics）、设定分流规则、运营数据分析、分流规则微调

　　5）发布总结：用户行为分析报告、用户问卷调查、社会化媒体意见收集、形成产品功能改进列表

　　6）产品完善

　　7）新一轮灰度发布或完整发布

测试方法

　　灰度发布于互联网公司常用A/B测试似乎比较类似，老外似乎并没有所谓的灰度发布的概念。按照wikipedia中对A/B测试的定义，A/B测试又叫：A/B/N Testing、Multivariate Testing，因此本质上灰度测试可以算作A/B测试的一种特例。只不过为了术语上不至于等同搞混淆，谈谈自己理解的两者的差异。

　　灰度发布是对某一产品的发布逐步扩大使用群体范围，也叫灰度放量

　　A/B测试重点是在几种方案中选择最优方案

　　关于A/B测试可以参考这篇文章：A/B测试终极指南

灰度发布引擎

　　对于一般的小系统并不需要单独的灰度发布引擎，可以参考A/B测试中做法，在页面javascript或服务器端实现分流的规则即可。但对于大型的互联网应用而言，单独的用于管理用户分流的发布引擎就很有必要了。“钱掌柜”分流发布模式 提到了原来阿里软件所使用的灰度发布引擎，设计思路具有普遍性，可以供参考。

常见问题

1、以偏概全

　　1)问题特征：

　　a选择的样本不具有代表性；

　　b样本具有代表性，但选择样本用户使用习惯并没有涵盖所有核心功能

　　2）解决方案：

　　样本选择要多样化，样本的组合涵盖大部分核心功能

2、知识的诅咒

　　“知识的诅咒”的说法来自《粘住》中实验，具体可以自己搜索一下。我们自己对于自己开发的产品极为熟悉，于是乎想当然认为用户也应当能够理解产品的设计思路、产品的功能使用。

　　1）问题特征：

　　a结果没有量化手段；

　　b只依赖于用户问卷调查；

　　c没有web analytics系统；

　　d运营数据不全面，只有核心业务指标（例如交易量），没有用户体验指标

　　e对结果分析，只选择对发布有利的信息，对其他视而不见

　　2）解决方案： 　　

a产品设计考虑产品量化指标

　　b结果分析依据量化指标而不是感觉

3、发布没有回头路可走

　　1）问题特征：

　　a新旧系统用户使用习惯差异太大，没有兼容原有功能

　　b新旧系统由于功能差异太大，无法并行运行，只能强制升级

　　c新系统只是实现了旧系统部分功能，用户要完整使用所有功能，要在 在新旧系统切换

　　d新旧系统数据库数据结构差异太大，无法并行运行

　　2）解决方案：

　　前期产品策划重点考虑这些问题，包括：

　　回滚方案、 新旧系统兼容方案、用户体验的一致性、用户使用习惯的延续性、新旧系统数据模型兼容性

4、用户参与度不够

　　1）问题特征：

　　a指望用户自己去挖掘所有功能。对于一个产品，大部分用户经常只使用部分功能，用户大部分也很懒惰，不会主动去挖掘产品功能

　　b互动渠道单一

　　c陷入“知识的诅咒”，不尊重参与用户意见

　　2）解决方案： 　　

a善待吃螃蟹的样本用户，包括给予参与测试的用户小奖励（例如MS给参与Win7测试用户正版License）、给用户冠以title

　　b通过邮件、论坛、社区、Blog、Twitter等新媒体与用户形成互动

　　c提供产品功能向导。在hotmail最近的升级后的功能tip，gmail的tip都有类似的产品功能导向。在产品中会提示类似于：你知道吗，xx还提供xx功能，通过它你可以xx 。

灰度发布例子

　　Gmail Labs是一个新特性橱窗，用户可以自己选择一些未正式发布的新特性进行体验，不喜欢可以关闭，在这个过程中，吃了螃蟹，也当了Google的小白鼠。

　　这个做法比传统的灰度要高明很多，更加尊重用户：

　　1、它没有强奸用户，用户是否愿意当小白鼠完全自愿

　　2、新特性不是打包在一起的一个大版本，可以选择某几个喜欢的螃蟹尝尝

　　3、螃蟹不好吃可以扔掉，不用硬吃进肚子里引发肠胃炎

　　当然这些好处也是有代价的：

　　1、要开发一个labs平台实现新特性上架、独立尝试的功能，这可能要改动Gmail的前后台架构

　　2、新特性要按照一定规范来写，才能发布到这个平台上，可能会增加一些工作量

　　3、小白鼠用户增多之后，对系统的压力可能会有一定提升，因为没有用户调用的界面都不一样了

　　既然Gmail Labs能够顺利发布，那么说明对Google来说，以上这些问题都不算问题。另外，现在展示的新特性，都注明了开发者的名字，那么，Gmail Labs可能会开放这个平台让外部开发者也能提交特性？这倒是很open的一种开发模式，非常适合Google的web app产品线。

　　互联网产品有一个特点，就是不停的升级，升级，再升级。我所在的项目组，基本上保持每周一次的发布频率，系统升级总是伴随着风险，新旧版本兼容的风险，用户使用习惯突然改变而造成用户流失的风险，系统down机的风险.....

　　为了避免这些风险，很多产品都采用了灰度发布的策略，其主要思想就是把影响集中到一个点，然后再发散到一个面，出现意外情况后很容易就回退。

　　很长时间，我们都一直在改进搜索引擎的排序算法，尽量让最好的商品出现在搜索结果的第一屏。我们尝试了很多中算法，不断调整各个排序因子所占的比重。但是我们无法确信我们的排序结果能满足所有用户的需求。所以我们采用了灰度发布，选取几个一级商品类目，在其中应用不同的排序算法，比如在女装类目中，我们把卖家信用所占的比率调整到60%，在珠宝类目中，我们把销售量所占的比率调整到60%.. 然后发布出去，收集用户反馈，最终选择一种大部分人认为好的算法。

　　QZone是另外一个采用灰度发布的例子。大家都知道，QZone在过去的一年中改进是巨大

灰度发布(2张)的，从以前慢悠悠的老爷爷变成了一个充满青春活力的小伙子。其中经历了大小无数次的发布，他们的发布也都是采用了灰度发布的策略，用户数据的升级并不是大面积的一次性升级，而是通过一个用户升级标志服务器，如果用户数据没有升级，后台会把此用户的数据逐步迁移到新版本上，然后将升级标志位置1，升级过程中，用户仍然可以访问旧的数据，升级完成后的访问都将转发给新的版本。

　　QQ的很多产品发布都采用灰度发布，有些是抽取部分QQ号段升级成新系统，然后根据用户反馈再大范围升级。

　　在传统软件产品发布过程中（例如微软的Windows 7的发布过程中），一般都会经历Pre-Alpha、Alpha、Beta、Release candidate(RC)、RTM、General availability or General Acceptance (GA)等几个阶段（参考Software release life cycle）。可以看出传统软件的发布阶段是从公司内部->外部小范围测试>外部大范围测试->正式发布，涉及的用户数也是逐步放量的过程。 在互联网产品的发布过程中也较多采用此种发布方式：产品的发布过程不是一蹴而就，而是逐步扩大使用用户的范围，从公司内部用户->忠诚度较高的种子用户->更大范围的活跃用户->所有用户。在此过程中，产品团队根据用户的反馈及时完善产品相关功能。此种发布方式，按照中国特色的叫法被冠以”灰度发布“、”灰度放量“、”分流发布“。

　　关于“灰度发布”叫法的来源无从考察。只不过按照中国传统哲学的说法来看，很符合中国人中庸的思维模式：自然界所有的事物总是以对称、互补、和谐的形式存在，例如黑与白、阴与阳、正与负、福与祸。在二元对立的元素间存在相互过渡的阶段，所谓”祸兮福所倚，福兮祸所伏“。具体到黑与白，在非黑即白中间还有中间色——灰色。于是出现了很多关于灰色的说法：灰盒测试，灰色管理（极力推荐 任正非：管理的灰度），灰色收入，灰色地带等等。因此对于灰度发布实际上就是从不发布，然后逐渐过渡到正式发布的一个过程。