展開戦略101

このブログは、開始知識が限られているオーディエンスのために、 GroundZeroの101の概念について説明するシリーズの一部です。この記事は、製品の機能と製品が多数の顧客にどのように展開されるかにとって重要な、生産展開戦略の基本を理解することを含むため、中級レベルのシリーズになります。

101シリーズの初期のブログのいくつかは次のとおりです。

API101
非同期通信101データベース101データベース設計101パブリッシュ/サブスクライバー101

展開段階

展開戦略とは何ですか？

展開戦略には、本番環境のインフラストラクチャノードを更新して、アプリケーションのダウンタイム、お客様の機能の爆発範囲、本番スタックを実行することによる運用上およびコスト上のメリットを最適化する一連の手順が含まれます。インフラストラクチャのコンピューティング、メッセージング、およびデータベースレイヤーへの分類に応じて、さまざまな展開原則が適用されます。

データベースの場合、適切なバージョン管理を使用したスキーマの下位互換性 と、列/データの削除の回避が重要なガイドラインです。
メッセージングレイヤーの場合、アクティブレイヤーがカスタマートラフィックを処理している間に、下位互換性のあるスキーマ変更をパッシブノードに展開します。

このブログでは、通常は仮想マシン/Kubernetesポッド/Dockerコンテナーから選択されるコンピューティングレイヤーに相乗効果をもたらします。以下の原則は、適切な自動化ツールセットを使用して均一に適用できます。

AWSでのマルチリージョンデプロイ

分散アーキテクチャのコンピューティングレイヤーで使用される展開戦略を分類するための主要な分類要素は、アーティファクトが展開されるサーバーの割合、展開中のアプリケーションのダウンタイム、稼働中/休止中のサーバーフリートの数、および機能です。指定されたSLA内でロールバックします。上記の要素の組み合わせを使用して、展開戦略は異なります。以下は、人気のあるものの一部です。

従来の展開

従来の展開では、ライブ/本番スタックのすべてのサーバーが最新バージョンのコードで一度に更新されます。この戦略の性質を考えると、ロールアウト時間がかなり長くなり、機能的/非機能的なバグで顧客ベース全体に影響を与える場合、両方の停止が発生する傾向があります。

これは、ライブトラフィックが24時間未満であり、数時間のダウンタイムが他のミッションクリティカルな展開戦略を実行することのコストへの影響を超えてビジネスにリスクがない従来のビジネス/インフラストラクチャで使用されます。

ブルーグリーン展開

青—緑の展開では、異なるバージョンのアプリケーションが展開された2つの同種のコンピューティングインスタンスのスタック/フリートを使用します。スタックは青/緑の名前であり、展開戦略によってアーティファクトがライブ前のスタックに昇格し、エンドポイントの基本的な検証が完了すると、スタックが反転します。

ライブ24*7の顧客トラフィックを伴うミッションクリティカルなアプリケーションに使用される青緑色は、アーキテクチャ全体の運用およびクラウドコストの側面に大きな影響を及ぼします。さらに、プレライブスタックでの検証は基本的な健全性に限定されており、一部の顧客のユースケースはライブスタックで引き続き検出できます。

カナリアの展開

カナリアの展開は、カナリアと呼ばれるコンピューティングフリートのサブセットへのアーティファクトの新しいバージョンの段階的なロールアウトによって識別されます。顧客の％への段階的な展開のように。カナリアスタックは、より小さな爆風半径で機能的および非機能的な問題を特定するのに役立ちます。

青緑色の展開と比較すると、これはミッションクリティカルなアプリケーションにとってコストが最適な選択ですが、自動化とパイプラインには、本番環境全体のロールアウトで手動による障害のタッチポイントを回避するための厳密な自動化のニーズが含まれます。

A/B展開

A / B展開では、顧客フローで設定された実験フラグに基づいて、顧客のさまざまなサブセットに対して複数のバージョンのアプリケーションを使用できます。ブラウザCookie、A / Bテストツール、または個別の展開スタック/フリートは、バージョン/機能タイプに適格な顧客バケットを識別するために使用される一般的な手法の一部です。

概要

アプリケーションインフラストラクチャのコンピューティングレイヤーに使用される最も一般的な方法のいくつかについて説明しましたが、自動化手法と構成に基づいて、製品のニーズに基づいてプロダクションスタックをさらにカスタマイズできます。コスト、ダウンタイム、自動化/運用の複雑さのバランスはチームにとって難しい選択ですが、Devopsサイクルの早い段階でこれらを定義することは、本番環境でのデータベースの決定を可能にする適切なメトリックを通じてすべての本番環境の導入を測定するのに役立ちます

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