不如“灰度一下”，灰度标准该如何定？

我们在上线一个新功能前，如果没把握，都会做灰度测试，那么灰度测试的难点在哪里呢？

笔者认为如何定灰度测试的标准往往是难点。

一、结合测试目标定灰度标准

定标准前，需要先明确灰度测试的目的是什么？

是检测性能问题，还是想看体验效果。

比如如果灰度测试的标准是检测性能问题，那么往往在灰度测试前，都会做压测（压力测试），模拟线上的流量环境，提高灰度测试的准确性。

在灰度之后，如果发现性能受到较大影响，一般会做回滚（定位到新功能代码行，下架新代码，仍然复用老代码），当然一般开发都会在新功能代码行处设置开关，当出现性能问题后，直接关闭开关即可。而做性能检测的难点在于模拟压力测试的环境，压测的环境越真实，检测的标准真实度越高。

而如果是想看体验效果，例如上线新功能后，想查看新功能用户的点击率如何？

此时就涉及到灰度标准的制定。比如小红书，当你发布一篇小红书笔记后，小红书会先选定100人的范围，可能涉及到发布笔记的话题，同城，女性等标准，在100人的范围内点击数据理想，将会继续释放流量到500人范围，以此类推，当你的笔记获得更多收藏和赞，会获得更多流量助推。其实这个本质上也是灰度测试。

二、计算“最小可靠性样本”，定最佳样本数

灰度测试的样本数应该如何选取呢？大多数情况下，测试样本数是越多越好。但是如果没有定好方案，那么将会影响最终测试的效果。

这里提供一个灰度测试样本数计算网址，使用它便可以快速计算出样本总数。

灰度实验组的人数为“最小可靠性样本”。可以通过这个网站来计算合适的人数：Evan’s Awesome A/B Tools。标红的部分即为最佳样本数，至于计算原理和使用网站方法，大家可以自行百度，有各类文章可供参考。

三、颗粒度都会从粗到细，多次灰度

例如“文心一言”大模型刚面世的时候，筛选了一批用户优先体验。这其实本质上也是灰度测试，而优先获得文心一言试用机会的，也许是这样一些标签：高频筛选“大模型”用户、高频搜素ChatGPT用户等。那么回到最初的问题，灰度的标准应该如何定呢？

一般灰度测试颗粒度都会从粗到细去制定，颗粒度的制定当然前提是来源于公司是否有该字段数据库的支持。

比如公司主打做旅游市场的汽车租赁服务，根据前期调研，发现疫情后，旅游业将迎来小高峰，很多自驾游游客都会选择环岛游，汽车租赁服务必然会非常受欢迎。因此公司计划在海岛附近开设汽车租赁服务。

在平台开设租赁服务方案后，不确定该租赁服务上线后市场的接受度，需要先选取最小可靠性样本。可靠性样本从最开始的粗颗粒度：旅行目的地“海岛、”旅行方式“自驾”，先回收一批用户的测试数据，再慢慢细化颗粒度，比如旅行天数（30天内、10天内、5天内）、旅行人数（家庭游、亲子游、情侣游）、旅行交通费用（1000、2000、3000）等字段对租赁方案的接受度各自如何。

多次灰度后，分析用户数据，哪部分用户会选择汽车租赁服务。从而推动租赁方案进一步完善和精准化投放。

而如果在细化颗粒度的过程中，数据库缺少该字段，比如旅行交通费用不在数据库字段中，那么则无法就这一项做为灰度测试的标准。

以上是笔者在实战中的一点心得，希望能帮助到大家。

本文作者 @灰研走B

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