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内容提要
Uber 介绍了其在大规模变更控制中的策略，分析了 50 万次提交，发现 1.4% 的提交影响超过 100 个服务。为降低风险，Uber 引入了跨服务的部署协调层，按服务重要性分级，逐步推出变更，确保关键服务不受影响。该系统通过模拟和调整阈值，实现了更快的部署速度和安全性，支持大规模变更。
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关键要点
- Uber 介绍了其在大规模变更控制中的策略，解决了持续部署中的关键挑战。
- Uber 的工程团队分析了 50 万次提交，发现 1.4% 的提交影响超过 100 个服务，0.3% 的提交影响超过 1000 个服务。
- 为了降低风险，Uber 引入了跨服务的部署协调层，确保关键服务不受影响。
- 该系统通过轻量级异步状态机实现，定期跟踪所有受影响服务的部署结果。
- 服务按重要性分级，从 0（最关键）到 5（最不关键），逐步推出变更。
- Uber 建立了 24 小时的最大窗口期来解锁所有服务组，以平衡速度与安全。
- 通过模拟历史数据，Uber 预测了部署持续时间，并调整了阈值和服务组。
- 该协调功能不仅支持安全关键的大规模变更，还适用于其他场景，如批量配置的推出。
- Uber 的方法为管理大规模部署提供了新的知识，尤其是在越来越多的组织采用单一代码库架构时。
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