什么是灰度发布
灰度发布，又名金丝雀发布，或者灰度测试，是指在黑与白之间能够平滑过渡的一种发布方式。在其上可以进行A/B testing，即让一部分用户继续用产品特性A，一部分用户开始用产品特性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。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。
灰度期：灰度发布开始到结束期间的这一段时间，称为灰度期。
灰度发布的意义
灰度发布能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。
灰度系统的使用场景，无非是为了配合高节奏的产品上限频率，没有时间进行传统的穷尽式测试，所兴起的测试方法。所以，灰度系统的灵活性，对现有系统的很小的侵入性，是其最重要的特征。
灰度发布步骤
- 定义目标
- 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
- 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
- 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
- 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
- 产品完善
- 新一轮灰度发布或完整发布
实现一套灰度发布系统需要考虑哪些问题
仔细考虑一下灰度发布系统要达到哪些目的，基本就能有答案了。需要注意的是，客户端应用（无论PC端还是移动端）的灰度发布要比Web应用的灰度发布更为复杂，因为应用运行在用户持有的终端上，数据采集和回滚都更为困难（但可采集的数据类型要更加丰富）。
我所理解的灰度发布系统，主要任务是从产品用户群中按照一定策略选取部分用户，让他们先行体验新版本的应用，通过收集这部分用户对新版本应用的显式反馈（论坛、微博）或隐式反馈（应用自身统计数据），对新版本应用的功能、性能、稳定性等指标进行评判，进而决定继续放大新版本投放范围直至全量升级或回滚至老版本。
从上述描述可以得出灰度发布系统需要具备的一些要素：
用户标识
用于区分用户，辅助数据统计，保证灰度发布过程中用户体验的连贯性（避免用户在新旧版本中跳变，匿名Web应用比较容易有这个问题）。匿名Web应用可采用IP、Cookie等，需登录的应用可直接采用应用的帐号体系。
目标用户选取策略
即选取哪些用户先行体验新版本，是强制升级还是让用户自主选择等。可考虑的因素很多，包括但不限于地理位置、用户终端特性（如分辨率、性能）、用户自身特点（性别、年龄、忠诚度等）。对于细微修改（如文案、少量控件位置调整）可直接强制升级，对于类似新浪微博改版这样的大型升级，应让用户自主选择，最好能够提供让用户自主回滚至旧版本的渠道。对于客户端应用，可以考虑类似Chrome的多channel升级策略，让用户自主选择采用stable、beta、unstable channel的版本。在用户有明确预期的情况下自行承担试用风险。
数据反馈
用户数据反馈：在得到用户允许的前提下，收集用户的使用新版本应用的情况。如客户端性能、客户端稳定性、使用次数、使用频率等。用于与旧版本进行对比，决策后续是继续扩大新版本投放范围还是回滚。服务端数据反馈：新版本服务端性能、服务端稳定性等，作用与用户数据反馈类似。
新版本回滚策略
当新版本灰度发布表现不佳时，应回滚至旧版本。对于纯粹的Web应用而言，回滚相对简单。主要难点在于用户数据的无缝切换。对于客户端应用，如果期待用户自行卸载新版本另行安装旧版本，成本和流失率都太高。可以考虑通过快速另行发布新版本，利用升级来“回滚”，覆盖上次灰度发布的修改。对于移动客户端，新版本发布成本较高，需要Appstore、Market审核。
新版本公关运营支持
对于改版级别的大型升级，需要配合公关运营支持，用于及时处理用户在微博、博客等渠道给出的“显式反馈”。对比通过隐式数据反馈得到的结论后，综合考虑应对策略。
