launchdarkly-guarded-rollout

โดย launchdarkly

กำหนดการเปิดตัวแบบค่อยเป็นค่อยไปพร้อมการเพิ่มปริมาณการใช้งานแบบก้าวหน้า การตรวจสอบเมตริก และการย้อนกลับอัตโนมัติ ใช้เมื่อปล่อยฟีเจอร์อย่างค่อยเป็นค่อยไปพร้อมความปลอดภัย…

npx skills add https://github.com/launchdarkly/ai-tooling --skill launchdarkly-guarded-rollout

LaunchDarkly Guarded Rollouts

You're using a skill that will guide you through configuring guarded rollouts in LaunchDarkly. Your job is to design rollout stages, select monitoring metrics, configure regression thresholds, and start the rollout.

Prerequisites

This skill requires the remotely hosted LaunchDarkly MCP server to be configured in your environment.

Required MCP tools:

  • start-guarded-rollout -- start a progressive rollout with monitoring
  • get-flag -- inspect the flag and its variations
  • list-metrics -- find metrics to monitor during the rollout

Optional MCP tools:

  • stop-guarded-rollout -- halt an active rollout immediately
  • toggle-flag -- ensure the flag is turned on before starting
  • create-metric -- create metrics if they don't exist

Core Concepts

What Are Guarded Rollouts?

A guarded rollout progressively increases traffic to a new feature flag variation through a series of stages. At each stage, LaunchDarkly monitors selected metrics for regressions. If a regression is detected, the rollout can automatically pause and notify the team — or even roll back.

Key Components

ComponentDescription
Test variationThe new variation being rolled out
Control variationThe existing/baseline variation
StagesSteps with increasing traffic percentage and monitoring windows
MetricsWhat to monitor for regressions (error rate, latency, etc.)
Regression thresholdHow much a metric can degrade before triggering action
On regressionWhether to notify, rollback, or both when a threshold is breached

Rollout Weight Units

Rollout weights use thousandths (basis points):

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

Monitoring Window

The monitoring window is specified in milliseconds:

  • 3600000 = 1 hour
  • 86400000 = 24 hours
  • 604800000 = 7 days

Core Principles

  1. Start Small: Begin with a low percentage (1-5%) to catch issues early
  2. Monitor What Matters: Choose metrics that reflect user experience
  3. Set Realistic Thresholds: Too tight = false alarms; too loose = missed regressions
  4. Allow Time: Each stage needs enough monitoring time for signal to emerge
  5. Have a Rollback Plan: Always configure at least notification on regression

Workflow

Step 1: Prepare

Before starting a guarded rollout:

  1. Use get-flag to inspect the flag — note the variation IDs for test and control
  2. Use list-metrics to find metrics suitable for monitoring
  3. Ensure the flag is on in the target environment (use toggle-flag if needed)
  4. Confirm there's no active guarded rollout on this flag already

Step 2: Design Stages

Plan the rollout progression. A typical pattern:

StageTrafficMonitoring WindowPurpose
11%1 hourSmoke test — catch obvious crashes
210%24 hoursEarly signal on metrics
350%24 hoursConfidence building
4100%24 hoursFull rollout with monitoring

Step 3: Configure Metrics

Select metrics that indicate problems:

Metric TypeExampleThresholdAction
Error rateapi-error-rate0.05 (5% increase)Rollback
Latencyp99-response-time0.2 (20% increase)Notify
Conversioncheckout-completed0.1 (10% decrease)Notify + Rollback

Step 4: Start the Rollout

Use 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
    }
  ]
}

Step 5: Verify

  1. Use get-flag to confirm the guarded rollout is active
  2. Check that the flag shows the rollout configuration in the environment
  3. Monitor for any immediate regression notifications

Report results:

  • Guarded rollout started with N stages
  • M metrics being monitored
  • First stage at X% traffic for Y hours

Stopping a Rollout

If issues arise or you need to halt the rollout:

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

This immediately stops the progressive rollout and locks the flag at its current state.

Edge Cases

SituationAction
Flag is offTurn it on first with toggle-flag — rollouts require the flag to be on
Active rollout existsStop it first with stop-guarded-rollout before starting a new one
No suitable metricsCreate metrics first with create-metric
Approval requiredIf the environment requires approvals, the tool will return an approval URL

What NOT to Do

  • Don't start a guarded rollout on a flag that's turned off
  • Don't skip the monitoring window design — rushing through stages defeats the purpose
  • Don't set regression thresholds to 0 — small fluctuations are normal
  • Don't forget to configure at least one metric — a rollout without monitoring is just a regular rollout

Skills เพิ่มเติมจาก launchdarkly

aiconfig-online-evals
launchdarkly
เลิกใช้งานแล้ว เปลี่ยนเส้นทาง — สกิลนี้ถูกเปลี่ยนชื่อเป็น online-evals อย่าใช้สกิลนี้ ให้เรียกใช้ online-evals แทน เก็บไว้เพื่อให้การอ้างอิงเก่าไปที่…
official
launchdarkly-experiment-setup
launchdarkly
ตั้งค่าและดำเนินการทดลองใน LaunchDarkly สร้างการทดลองด้วยเมตริก การรักษา และการกำหนดค่าแฟล็ก เริ่มรอบการทำงานเพื่อรวบรวมข้อมูล สลับการออกแบบระหว่าง…
official
custom-metrics
launchdarkly
สร้าง ติดตาม ดึงข้อมูล อัปเดต และลบเมตริกทางธุรกิจแบบกำหนดเองสำหรับคอนฟิก ครอบคลุมวงจรชีวิตทั้งหมด: กำหนดประเภทเมตริกผ่าน API, ส่งอีเวนต์ผ่าน SDK และ...
official
projects
launchdarkly
คู่มือการตั้งค่าโปรเจกต์ LaunchDarkly ในโค้ดเบสของคุณ ช่วยให้คุณประเมินสแต็ก เลือกแนวทางที่เหมาะสม และบูรณาการการจัดการโปรเจกต์ที่...
official
aiconfig-ai-metrics
launchdarkly
เลิกใช้งานแล้ว เปลี่ยนเส้นทาง — สกิลนี้ถูกเปลี่ยนชื่อเป็น built-in-metrics อย่าใช้สกิลนี้ ให้เรียกใช้ built-in-metrics แทน เก็บไว้เพื่อให้การอ้างอิงเก่า…
official
aiconfig-projects
launchdarkly
เลิกใช้งานแล้ว — สกิลนี้ถูกเปลี่ยนชื่อเป็น projects อย่าใช้สกิลนี้ ให้เรียกใช้ projects แทน เก็บไว้เท่านั้นเพื่อให้การอ้างอิงเก่าไปยัง aiconfig-projects…
official
aiconfig-migrate
launchdarkly
เลิกใช้งานแล้ว — สกิลนี้ถูกเปลี่ยนชื่อเป็น migrate อย่าใช้สกิลนี้ ให้เรียกใช้ migrate แทน เก็บไว้เพื่อให้การอ้างอิงเก่าไปยัง aiconfig-migrate ยังคง…
official
aiconfig-tools
launchdarkly
ลิงก์เปลี่ยนเส้นทางที่เลิกใช้งานแล้ว — สกิลนี้ถูกเปลี่ยนชื่อเป็น tools อย่าใช้สกิลนี้ ให้เรียกใช้ tools แทน เก็บไว้เพื่อให้การอ้างอิงเก่าไปยัง aiconfig-tools ยังคงชี้ไปที่…
official