Déploiements Contrôlés LaunchDarkly

Vous utilisez une skill qui vous guidera dans la configuration de déploiements contrôlés dans LaunchDarkly. Votre travail consiste à concevoir les étapes de déploiement, sélectionner les métriques de monitoring, configurer les seuils de régression et lancer le déploiement.

Prérequis

Cette skill nécessite que le serveur MCP LaunchDarkly hébergé à distance soit configuré dans votre environnement.

Outils MCP requis :

start-guarded-rollout -- lancer un déploiement progressif avec monitoring
get-flag -- inspecter le flag et ses variations
list-metrics -- trouver les métriques à surveiller pendant le déploiement

Outils MCP optionnels :

stop-guarded-rollout -- arrêter immédiatement un déploiement actif
toggle-flag -- s'assurer que le flag est activé avant de lancer
create-metric -- créer des métriques si elles n'existent pas

Concepts Clés

Qu'est-ce qu'un Déploiement Contrôlé ?

Un déploiement contrôlé augmente progressivement le trafic vers une nouvelle variation de flag à travers une série d'étapes. À chaque étape, LaunchDarkly surveille les métriques sélectionnées pour détecter les régressions. Si une régression est détectée, le déploiement peut automatiquement se mettre en pause et notifier l'équipe — ou même se rétracter.

Composants Clés

Composant	Description
Variation test	La nouvelle variation déployée
Variation contrôle	La variation existante/baseline
Étapes	Phases avec pourcentage de trafic croissant et fenêtres de monitoring
Métriques	Ce qu'il faut surveiller pour les régressions (taux d'erreur, latence, etc.)
Seuil de régression	Combien une métrique peut se dégrader avant de déclencher une action
En cas de régression	Notifier, se rétracter, ou les deux quand un seuil est dépassé

Unités de Poids de Déploiement

Les poids de déploiement utilisent les millièmes (points de base) :

1000 = 1%
10000 = 10%
50000 = 50%
100000 = 100%

Fenêtre de Monitoring

La fenêtre de monitoring est spécifiée en millisecondes :

3600000 = 1 heure
86400000 = 24 heures
604800000 = 7 jours

Principes Fondamentaux

Commencez Petit : Débutez avec un faible pourcentage (1-5%) pour détecter les problèmes tôt
Surveillez Ce Qui Importe : Choisissez des métriques qui reflètent l'expérience utilisateur
Définissez des Seuils Réalistes : Trop stricts = fausses alarmes ; trop lâches = régressions manquées
Laissez du Temps : Chaque étape a besoin de suffisamment de temps de monitoring pour que le signal émerge
Ayez un Plan de Rétractation : Configurez toujours au minimum une notification en cas de régression

Workflow

Étape 1 : Préparation

Avant de lancer un déploiement contrôlé :

Utilisez get-flag pour inspecter le flag — notez les IDs de variation pour test et contrôle
Utilisez list-metrics pour trouver des métriques appropriées au monitoring
Assurez-vous que le flag est activé dans l'environnement cible (utilisez toggle-flag si nécessaire)
Confirmez qu'il n'y a pas déjà de déploiement contrôlé actif sur ce flag

Étape 2 : Concevoir les Étapes

Planifiez la progression du déploiement. Un motif typique :

Étape	Trafic	Fenêtre de Monitoring	Objectif
1	1%	1 heure	Test rapide — déterminer les plantages évidents
2	10%	24 heures	Signal précoce sur les métriques
3	50%	24 heures	Renforcer la confiance
4	100%	24 heures	Déploiement complet avec monitoring

Étape 3 : Configurer les Métriques

Sélectionnez les métriques qui indiquent des problèmes :

Type de Métrique	Exemple	Seuil	Action
Taux d'erreur	`api-error-rate`	0,05 (5% d'augmentation)	Rétracter
Latence	`p99-response-time`	0,2 (20% d'augmentation)	Notifier
Conversion	`checkout-completed`	0,1 (10% de diminution)	Notifier + Rétracter

Étape 4 : Lancer le Déploiement

Utilisez start-guarded-rollout :

{
  "projectKey": "my-project",
  "flagKey": "new-checkout-flow",
  "environmentKey": "production",
  "testVariationId": "variation-id-for-new-flow",
  "controlVariationId": "variation-id-for-current-flow",
  "randomizationUnit": "user",
  "stages": [
    {"rolloutWeight": 1000, "monitoringWindowMilliseconds": 3600000},
    {"rolloutWeight": 10000, "monitoringWindowMilliseconds": 86400000},
    {"rolloutWeight": 50000, "monitoringWindowMilliseconds": 86400000},
    {"rolloutWeight": 100000, "monitoringWindowMilliseconds": 86400000}
  ],
  "metrics": [
    {
      "metricKey": "api-error-rate",
      "onRegression": {"notify": true, "rollback": true},
      "regressionThreshold": 0.05
    },
    {
      "metricKey": "checkout-completed",
      "onRegression": {"notify": true, "rollback": false},
      "regressionThreshold": 0.1
    }
  ]
}

Étape 5 : Vérifier

Utilisez get-flag pour confirmer que le déploiement contrôlé est actif
Vérifiez que le flag affiche la configuration de déploiement dans l'environnement
Surveillez les notifications de régression immédiate

Rapporter les résultats :

Déploiement contrôlé lancé avec N étapes
M métriques en cours de monitoring
Première étape à X% de trafic pour Y heures

Arrêter un Déploiement

Si des problèmes surviennent ou que vous devez arrêter le déploiement :

{
  "projectKey": "my-project",
  "flagKey": "new-checkout-flow",
  "environmentKey": "production"
}

Cela arrête immédiatement le déploiement progressif et verrouille le flag dans son état actuel.

Cas Limites

Situation	Action
Flag désactivé	L'activer d'abord avec `toggle-flag` — les déploiements nécessitent que le flag soit activé
Déploiement actif existant	L'arrêter d'abord avec `stop-guarded-rollout` avant d'en lancer un nouveau
Pas de métriques appropriées	Créer les métriques d'abord avec `create-metric`
Approbation requise	Si l'environnement demande une approbation, l'outil retournera une URL d'approbation

Ce qu'il NE FAUT PAS Faire

Ne lancez pas de déploiement contrôlé sur un flag désactivé
Ne sautez pas la conception de la fenêtre de monitoring — se précipiter à travers les étapes va à l'encontre du but
Ne définissez pas des seuils de régression à 0 — les petites fluctuations sont normales
N'oubliez pas de configurer au moins une métrique — un déploiement sans monitoring est juste un déploiement ordinaire

launchdarkly-guarded-rollout