배포 전략 101

이 블로그는 시작 지식이 제한적인 청중을 위해 Ground Zero의 101가지 개념에 대해 논의하는 시리즈의 일부입니다 . 이 기사는 제품 기능과 제품이 다수의 고객에게 롤아웃되는 방식 에 중요한 프로덕션 롤아웃 전략 의 기본 이해를 포함하기 때문에 중급 시리즈로 제공됩니다.

101 시리즈의 이전 블로그 중 일부는 다음과 같습니다.

API 101
비동기 통신 101 데이터베이스 101 데이터베이스 디자인 101 게시자-구독자 101

배포 단계

배포 전략이란 무엇입니까?

배포 전략에는 애플리케이션 다운타임, 고객 기능 폭발 반경, 프로덕션 스택 실행의 운영 및 비용 이점 을 최적화하기 위해 프로덕션 환경의 인프라 노드를 업데이트하는 일련의 단계가 포함됩니다 . 컴퓨팅, 메시징 및 데이터베이스 계층 으로 인프라의 분류에 따라 다른 배포 원칙이 적용됩니다.

데이터베이스 의 경우 적절한 버전 관리를 통한 스키마의 역호환성 및 열/데이터 삭제 방지가 주요 지침입니다.
메시징 계층의 경우 활성 계층이 고객 트래픽을 처리하는 동안 이전 버전과 호환되는 스키마 변경을 수동 노드에 배포합니다.

이 블로그에서는 일반적으로 Virtual Machines/Kubernetes pod/Docker 컨테이너 사이에서 선택되는 컴퓨팅 계층에 시너지 효과를 적용할 것 입니다. 아래 원칙은 올바른 자동화 도구 세트를 사용하여 균일하게 적용될 수 있습니다.

AWS의 다중 리전 배포

분산 아키텍처의 컴퓨팅 계층에서 사용하는 배포 전략을 분류하기 위해 주요 분류 요소는 다음과 같습니다 . 아티팩트가 배포되는 서버의 %, 배포 중 애플리케이션의 가동 중지 시간, 라이브/휴면 서버 집합 수 및 기능 주어진 SLA 내에서 롤백합니다 . 위 요소의 조합을 사용하여 배포 전략은 다양하며 다음은 인기 있는 몇 가지입니다.

기존 배포

기존 배포에서는 라이브/프로덕션 스택의 모든 서버가 최신 버전의 코드로 한 번에 업데이트됩니다. 이 전략의 특성을 감안할 때 롤아웃 시간이 상당하고 기능적/비기능적 버그로 전체 고객 기반에 영향을 미치는 경우 두 가지 중단 이 모두 발생하기 쉽습니다.

이것은 라이브 트래픽이 24시간 미만 이고 몇 시간의 가동 중지 시간이 다른 미션 크리티컬 배포 전략을 실행하는 데 따른 비용 영향 에 비해 비즈니스에 위험이 없는 기존 비즈니스/인프라에 사용됩니다.

블루 그린 배포

파란색 — 녹색 배포는 서로 다른 버전의 애플리케이션이 배포된 컴퓨팅 인스턴스의 2개의 동종 스택/플릿 을 사용합니다. 스택의 이름은 blue/green 이며 배포 전략은 아티팩트를 라이브 전 스택 으로 승격 하고 끝점의 기본 유효성 검사가 완료되면 스택이 뒤집힙니다.

실시간 24*7 고객 트래픽이 있는 미션 크리티컬 애플리케이션에 사용되는 블루 그린은 전체 아키텍처의 운영 및 클라우드 비용 측면에서 무겁습니다. 또한 사전 라이브 스택 에 대한 유효성 검사는 기본 정상으로 제한되며 일부 고객 사용 사례는 여전히 라이브 스택에서 발견될 수 있습니다.

카나리아 배포

카나리아 배포는 최신 버전의 아티팩트를 카나리아 라고 하는 컴퓨팅 집합의 하위 집합에 점진적으로 롤아웃하여 식별됩니다 . %의 고객에게 단계적으로 출시하는 것과 같습니다 . 카나리아 스택은 더 작은 폭발 반경에서 기능 및 비기능 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다.

블루-그린 배포와 비교할 때 이것은 미션 크리티컬 애플리케이션에 대한 비용 최적의 선택이지만 자동화 및 파이프라인에는 전체 프로덕션 롤아웃에서 수동 오류 접점을 피하기 위해 엄격한 자동화 요구 사항이 포함됩니다.

A/B 배포

A/B 배포는 고객 흐름에 설정된 실험 플래그를 기반으로 다양한 고객 하위 집합에 대해 여러 버전의 애플리케이션을 활성화합니다. 브라우저 쿠키, A/B 테스트 도구 또는 고유한 배포 스택/플릿 은 버전/기능 유형에 적합한 고객 버킷을 식별하는 데 사용되는 일반적인 기술 중 일부입니다.

요약

우리는 애플리케이션 인프라의 컴퓨팅 계층에 사용되는 가장 일반적인 방법 중 일부에 대해 논의했지만 자동화 기술 및 구성을 기반으로 제품 요구 사항에 따라 프로덕션 스택을 추가로 사용자 지정할 수 있습니다. 비용, 다운타임 및 자동화/운영 복잡성 간의 균형은 팀에게 까다로운 선택 이지만 Devops 주기 초기에 이를 정의하면 프로덕션 배포에서 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하는 올바른 메트릭을 통해 모든 프로덕션 배포를 측정하는 데 도움이 됩니다.

피드백이 필요하면 amit[dot]894[at]gmail[dot]com 으로 메시지를 보내 거나 https://about.me/amit_raj 에 있는 링크로 연락하세요 .

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