【资料图】
Netflix与Google共同释出开源的自动化金丝雀分析（Automated Canary Analysis，ACA）工具Kayenta，该服务能帮助开发团队降低快速部署可能发生的风险，以应付现今各种规模以及持续交付的工作。
Netflix的资深软体工程师Michael Graff表示，Kayenta集结了多年Netflix产品快速交付的经验与教训，而现在Kayenta是Netflix交付产品的关键部分，能有效降低改变生产环境所带来的风险。
由于鸟类金丝雀对甲烷以及一氧化碳很敏感，在过去科技较不发达的时代，矿工会带着金丝雀进矿坑，透过金丝雀对空气的反应，判断是否存在危险气体。而对软体工程来说，释出金丝雀版本是一种测试策略，能降低将新版本部署到正式产品环境的风险。
常见做法便是让大部分用户使用稳定正式版，而对小部分用户部署金丝雀版本，并透过分析两个版本产生的资料，来了解新版与旧版的差异。而Kayenta便在其中扮演自动化分析的角色。Netflix与Google合作后，Kayenta被整合到了开源多云持续交付平台Spinnaker中，现在还能跨多云环境执行自动化的金丝雀测试。
为分析金丝雀版本，Kayenta会把金丝雀版本与产品基準（Production Baseline）相比。理论上应该是拿正式环境的产品来比较，但是由于正式产品已运作一段时间，会产生统计偏斜的问题，因此分析团队需要产生新的产品基準来比较，才能确保后续产生的指标没有偏差。
Spinnaker可以同时执行金丝雀版本与一群产品基準丛集，这些丛集通常每个都包含2到3个运算实体，而约1％少数实际用户的服务请求，会被导引至这些丛集上，并根据时间纪录性能以及功能指标，Kayenta能自动将基準从及与金丝雀版本比对判断，让开发团队了解金丝雀版本与正式版本的细节差异。
Kayenta已整合许多监控工具，包括Stackdriver、Prometheus、Datadog和Netflix Atlas等。当然也能与其他工具合併使用，因为Kayenta为可插拔设计，包括指标来源、判断系统以及结果储存都是。而且因为与Spinnaker整合的关係，Kayenta还可用于在AWS、GCP、Azure、Openstack、Kubernetes或混合环境等，支援分析和部署金丝雀版本的平台。
Michael Graff提到，Netflix正将整个金丝雀测试系统转移至Kayenta，所有工作将在数个月内完成，目前Kayenta每天执行200个的判断，占整体负载30％。他指出，由于受高度信任的部署，而大幅提升开发人员的工作效率。
