AI无相神功 #24 变更控制是一门技术（上）

变更控制其实是一门技术，有些人觉得这是大厂的技术，大项目的技术，但是并非如此。
互联网大厂的人都知道，三高：高并发、高性能、高可用。只有足够快，足够稳，同时支持的人足够多，才能满足互联网大厂的应用场景。

想要支持高并发、高性能、高可用，背后所对应的技术大概有：线程池、多级缓存、机器水平扩容、存储分库分表等。
足够的高并发、高性能、高可用，这些都是在钢丝上跳舞，越精密的系统，一旦产生什么问题。影响就更大。你根本来不及响应，系统可能就会挂掉。缓存击穿、雪崩、宕机，交易链路逻辑错误，屡见不鲜。

大厂这块吃够了苦头。预发验证是基操。代码单测覆盖率时常作为指标。
做金融方面的蚂蚁，总结出线上变更三板斧：可灰度、可验证、可回滚。

字节也有ABTest与灰度开量技术。字节号称是活在ABTest上的公司，此言不虚。
更进一步，对读流量进行流量回放。用影子表进行压测模拟。
但类似于Momenta这样的公司，这是一家人工智能的驾驶公司。却开创了一条新的道路。

人工智能驾驶的算法一旦有bug，这可是人命关天。这是一个完全不能接受bug的场景。
他们将实际现实中的情况，道路运行的情况，全部扫描下来。构建出无数种这样的场景，然后在虚拟中，重新让你的车辆用变更后的算法，重新去回跑！

每次变更，回跑数千万次！如果你这一千万条道路情况跑出问题了，直接发布不了生产，去检查一下你的代码有什么问题。
这是什么，这不就是相当于有一千个测试用例么？

这是什么，这绝对不是一条大厂原本的路线，这到像是大数据公司，量化公司的路线。
回跑，回测，重复千万次。
（未完待续，见下）

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