Execution Context
影子部署 (Shadow Deployment) 允许机器学习工程师在不影响最终用户服务的情况下，使用真实生产数据验证新模型。通过将一小部分流量导向新模型，同时保持原始模型处于活动状态，组织可以实时评估延迟、准确性和成本影响。这种方法最大限度地降低了从测试环境到生产环境的过渡风险，确保性能指标符合业务预期，然后再全面采用。
新模型与现有生产模型并行运行，但不会影响用户直接看到的反馈结果。
流量同时导向两个模型，从而可以直接比较推理结果和性能指标。
来自后台运行的数据会被记录并用于分析，但不会直接暴露给用户界面。
Operating Checklist
在服务配置中，定义新模型的流量分配比例（例如：10%）。
在部署流程中启用影子模式，以确保静默推理执行。
启用并发路由，使两个模型同时处理请求。
监控关键绩效指标，并将实际结果与基准数据进行对比。
Integration Surfaces
模型服务网关
配置双重路由规则，用于在旧版本和新版本终端之间分配流量。
监控仪表盘
显示活动模型和影子模型的实时延迟、吞吐量和错误率。
数据湖
收集并匿名化影子运行期间的推理日志，用于部署后分析和模型漂移检测。
