जोखिम भरे बैकएंड बदलाव को आप सुरक्षित तरीके से कैसे रोल आउट करते हैं?

feature flag से deploy को release से अलग करें, फिर धीरे धीरे बढ़ाएं: पहले अंदरूनी यूज़र, फिर छोटा प्रतिशत, फिर और चौड़ा, और हर कदम पर control group के मुकाबले error rate तथा latency देखें। पुराना रास्ता बरकरार रखें ताकि rollback दोबारा deploy करने की जगह एक flag पलटना भर हो, data layer पर बदलाव को backward compatible रखें, और पहले से तय कर लें कि किस बात पर आप रुकेंगे। रोल आउट पूरा होते ही flag हटा दें।

मुख्य बात यह है कि deploy करना और release करना दो अलग घटनाएं हैं। कोड flag के पीछे बंद हालत में जाता है, तो deploy खुद नीरस रहता है, फिर मैं उसे पहले अंदरूनी अकाउंट्स के लिए चालू करता हूं, फिर एक प्रतिशत, फिर दस, फिर बाकी सब, और हर कदम पर इतना रुकता हूं कि metrics के कोई मायने बनें। मैं error rate, latency और वह बिज़नेस metric देखता हूं जिसे बदलाव छूता है, और उनकी तुलना उन यूज़र से करता हूं जो अब भी पुराने रास्ते पर हैं, क्योंकि कुल ग्राफ ऐसे regression को छिपा सकता है जो सिर्फ बदले हुए समूह पर असर डाल रहा हो। कोई भी schema बदलाव expand और contract से होता है, ताकि हर पल दोनों कोड रास्ते उन्हीं tables पर चलें और मैं तुरंत वापस पलट सकूं, और यही पूरी बात है: rollback दबाव में दोबारा deploy करना नहीं, बस एक flag बदलना होना चाहिए। मैं पहले ही लिख लेता हूं कि किस बात पर रुकूंगा, क्योंकि रात दो बजे वह फैसला कोई ठीक से नहीं ले पाता। और हर flag का एक मालिक और उसे हटाने का ticket होता है, क्योंकि दर्जनों बासी flags वाला codebase समझ से बाहर हो जाता है।