大模型微服务治理中的版本回滚方案

在大模型微服务治理实践中，版本回滚是一个关键环节。最近在为一个大模型推理服务做灰度发布时，踩了一个坑。

问题场景：我们采用Kubernetes + Istio的架构，通过Istio的路由规则实现蓝绿部署。在一次更新中，新版本存在内存泄漏问题。

踩坑过程：

1. 通过istioctl命令推送新版本流量：istioctl kube-inject -f deployment.yaml | kubectl apply -f -
2. 设置路由权重：kubectl patch virtualservice model-vs -p '{"spec":{"http":[{"route":[{"destination":{"host":"model-v2","port":{"number":8080}},"weight":90},{"destination":{"host":"model-v1","port":{"number":8080}},"weight":10}]}'
3. 然后发现新版本Pod内存持续增长，服务响应超时
4. 以为是部署配置问题，手动回滚到旧版本

正确方案：

# 正确的回滚配置
apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: VirtualService
metadata:
  name: model-vs
spec:
  hosts:
  - model-svc
  http:
  - route:
    - destination:
        host: model-v1
        port:
          number: 8080
      weight: 100

关键教训：在大模型服务治理中，版本回滚应优先考虑通过路由配置快速切换，而非直接删除或重建Pod。建议在CI/CD流程中加入健康检查和自动回滚机制。

实践建议：使用Prometheus + Grafana监控内存指标，设置阈值告警后自动触发回滚策略。