TensorFlow Serving微服务架构中的部署回滚机制

TensorFlow Serving微服务架构中的部署回滚机制

踩坑记录

最近在实践TensorFlow Serving微服务架构时，发现部署回滚机制竟然成了最大痛点。

问题背景：使用Docker容器化部署后，每次模型更新都可能导致服务雪崩。最初只做了简单的版本控制，结果生产环境直接瘫痪。

核心配置方案

1. Docker容器化部署脚本

# 构建镜像
sudo docker build -t tensorflow-serving:latest .

# 运行服务
sudo docker run -d --name tf-serving \
  -p 8500:8500 -p 8501:8501 \
  -v /opt/models:/models \
  tensorflow/serving:latest \
  --model_base_path=/models \
  --rest_api_port=8500 \
  --grpc_port=8501

2. 负载均衡配置

upstream tensorflow_backend {
    server 172.16.0.10:8500;
    server 172.16.0.11:8500;
    server 172.16.0.12:8500;
}

server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://tensorflow_backend;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

回滚策略实现

centos7环境下的回滚脚本：

#!/bin/bash
# 回滚到上一版本
BACKUP_DIR="/opt/backup"
CURRENT_VERSION=$(cat /opt/current_version)

if [ -d "$BACKUP_DIR/version_$CURRENT_VERSION" ]; then
  # 停止当前服务
  sudo docker stop tf-serving
  
  # 恢复备份模型
  sudo cp -r $BACKUP_DIR/version_$CURRENT_VERSION/* /opt/models/
  
  # 重启服务
  sudo docker start tf-serving
  
  echo "回滚成功，版本：$CURRENT_VERSION"
else
  echo "无可用回滚版本"
fi

经验总结

1. 每次部署必须做版本备份
2. 配置健康检查避免服务假死
3. 回滚脚本要提前测试，不要在生产环境才试