Canary Deployment

O Canary Deployment fecha o gap entre release-manager (skill 24, que decide o que sai) e deploy (skill 07, que coloca em producao): assume um artefato ja aprovado, promove em fatias controladas e observa metricas em tempo real para decidir progredir ou reverter. O objetivo nao e empacotar — e limitar o impacto de uma regressao desconhecida.

Governanca Global

Esta skill segue GLOBAL.md, policies/execution.md, policies/handoffs.md, policies/quality-gates.md, policies/verification-before-completion.md (toda transicao de step exige output verificavel da metrica que liberou a passagem) e policies/stack-flexibility.md (sem amarrar a runtime especifico).

Gate contra constituicao

Quando memory/constitution.md existe:

• baseline de SLOs do eixo Performance precisa estar registrado antes do step 1%
• error budget restante precisa cobrir o experimento canary (caso quebre, consome budget)
• principios de Security: artefato precisa ter passado por skill 06 e 34 antes de qualquer step
• Observability: stack de monitoramento precisa expor as metricas listadas abaixo em tempo proximo a real (lag aceitavel < 60s); senao, rollout vira deploy padrao com risco maior

Bloqueio: se baseline nao existe ou error budget esta esgotado, nao iniciar canary. Registrar exception em ADR antes (raramente justificavel).

Quando Usar

• promover release em producao com risco nao trivial de regressao
• validar mudanca de comportamento em populacao real antes de full rollout
• migrar workload entre versoes mantendo opcao de reverter sem redeploy
• liberar feature gradualmente por % de usuarios ou segmento

Quando Nao Usar

• hotfix critico com janela curta (rollout gradual atrasa mitigacao)
• mudanca de schema de banco incompativel (canary nao resolve dual-write/dual-read)
• ambiente sem stack de observabilidade minima (sem sinal, canary vira aposta cega)
• mudanca puramente cosmetica sem caminho de execucao novo (overhead nao justifica)

Entradas Esperadas

• PR ja aprovado por QA, Security e Reviewer e mergeado em main
• artefato (imagem, bundle, lambda, etc.) buildado e disponivel no registry/storage
• baseline de metricas dos ultimos 7-14 dias (error rate, p95 latency, conversion, 5xx rate)
• infraestrutura com suporte a rollout gradual: feature flag SDK, traffic splitter (service mesh, ingress, load balancer com weighting), ou ambientes paralelos
• canal de comunicacao definido (Slack #releases, Discord, email) e on-call ciente
• janela de rollout combinada (evitar horario de pico ou freeze de release)

Saidas Esperadas

• rollout plan com steps, percentuais, tempo de soak por step e thresholds
• watch dashboard configurado com as 4-6 metricas-chave em visao unificada
• rollback runbook executavel em < 5 min, testado em staging antes
• registro de cada transicao (timestamp, metrica observada, decisao) para postmortem

Estrategias de Canary

1. Traffic-based (recomendada para servicos HTTP/gRPC)

Roteia uma fracao do trafego real para a nova versao usando weighting no load balancer, service mesh (Istio, Linkerd) ou ingress controller. Escada padrao:

Step 0:   0%  (versao nova publicada mas sem trafego) — health check passa
Step 1:   1%  — soak 10-15 min — observar 5xx, p95, erros estruturados
Step 2:  10%  — soak 30 min   — primeiro sinal de regressao agregada
Step 3:  50%  — soak 60 min   — confirmar estabilidade sob carga proxima do real
Step 4: 100%  — promover, manter versao antiga por 24h para rollback rapido

Pseudocodigo agnostico de stack:

# Kubernetes + service mesh
kubectl apply -f canary-1pct.yaml      # weighting: stable=99 canary=1
sleep 900 && check_metrics || rollback
kubectl apply -f canary-10pct.yaml
...

# AWS ALB com weighted target groups
aws elbv2 modify-listener \
  --default-actions Type=forward,ForwardConfig='{
    "TargetGroups":[
      {"TargetGroupArn":"...stable...","Weight":99},
      {"TargetGroupArn":"...canary...","Weight":1}
    ]
  }'

2. Feature flag (recomendada para mudancas de comportamento)

Versao nova ja esta deployada em 100% das instancias, mas o codigo novo so executa quando flag ativa. Roteamento de quem ve o que e decidido em runtime:

# Pseudo-API generica de flag SDK
if flag.is_enabled("new_checkout", user=ctx.user_id,
                   rollout=Rollout(percent=1, segments=["beta"])):
    return new_checkout_flow(ctx)
return legacy_checkout_flow(ctx)

Vantagens sobre traffic-based: granularidade por usuario, segmento ou regiao; abort instantaneo sem redeploy; permite holdout group para A/B. Limites: codigo de ambas as versoes coexiste no binario (overhead de manutencao); requer infraestrutura de flag (LaunchDarkly, Unleash, Flagsmith, ou self-hosted).

3. Blue-green (recomendada para mudancas de larga escala ou versao de stack)

Dois ambientes identicos: blue (atual em producao) e green (nova versao). Switch instantaneo via DNS, load balancer ou roteador. Rollback = inverter o switch.

1. Green ambiente paralelo, escala 100% identica ao blue
2. Smoke tests + warmup contra green (sem trafego real)
3. Switch: roteador aponta para green
4. Observar 15-30 min com 100% do trafego em green
5. Se ok: blue vira reserva por 24h, depois desliga
   Se falha: switch reverso em segundos

Quando preferir: mudancas que tocam runtime (Node 18 -> 22), framework major, schema de cache incompativel. Custo: dobra a infra temporariamente.

Metricas a Observar

Configurar dashboard unificado e thresholds antes de iniciar o step 1%. Comparar sempre canary vs stable lado a lado, nao canary vs baseline historico (variacao de carga confunde).

Metrica	Default threshold	Janela de avaliacao	Acao se quebrar
Error rate (5xx/total)	canary < 1% absoluto E canary <= stable + 0.5pp	ultimos 5 min, 2 samples consecutivos	rollback automatico
p95 latency	canary <= stable * 1.20 (regressao max 20%)	ultimos 10 min, media movel	rollback automatico
p99 latency	canary <= stable * 1.30	ultimos 10 min	alerta + decisao humana
Conversion rate / business KPI	canary >= stable * 0.95 (perda max 5%)	janela conforme volume	alerta + decisao humana
5xx rate por endpoint	nenhum endpoint > 2% em canary	ultimos 5 min	rollback automatico
Saturacao (CPU, memoria, conexoes)	canary <= stable * 1.30	continuo	alerta
Custo por request (se IA)	canary <= stable * 1.15	janela conforme volume	alerta

Notas:

• thresholds sao defaults — ajustar por servico segundo o que constituicao define como SLO
• janela curta demais (< 1 min) gera falso positivo; longa demais (> 30 min em step pequeno) atrasa deteccao real
• ao subir o percentual, recalcular baseline do step anterior — variacao de carga muda referencia

Rollback Automatico

Gatilhos que disparam reversao sem intervencao humana:

1. Threshold quebrado em N samples consecutivos — N >= 2 evita flap de um pico isolado; usar janela rolling para nao penalizar warmup
2. Alarme externo de paginacao — se o sistema de alertas (PagerDuty, OpsGenie, Alertmanager) abrir incidente vinculado ao servico em rollout, abortar
3. Abort manual — botao/comando explicito (ex: kubectl rollout undo, flag kill switch, switch blue-green) com permissao de qualquer on-call
4. Timeout de step — se um step nao converge (metrica oscila perto do threshold) por mais que o dobro da janela esperada, abortar para evitar drift

Procedimento de rollback (deve estar testado em staging):

1. Acionar reversao do step (weighting volta para 100% stable, flag desligada,
   switch blue-green revertido)
2. Confirmar via dashboard que trafego retornou para versao anterior (< 2 min) —
   se nao confirmar dentro da janela, escalar pra on-call humano imediatamente,
   nao repetir o comando de reversao esperando resultado diferente
3. Snapshot de logs/metricas do periodo do canary (window: inicio - 5min ate now)
4. Comunicar canal #releases com link do dashboard e janela do incidente
5. Abrir postmortem dentro de 24h (skill 20 observability-sre lidera, skill 11
   reviewer revisa)

Pos-rollback: artefato canary nao volta automaticamente; precisa novo PR ou hotfix. Nunca "tentar de novo" sem fix da causa raiz — rollback repetido queima error budget e confianca.

Comunicacao

Status update em cada transicao no canal definido (#releases ou equivalente). Formato sugerido:

[canary <servico> <versao>] step 10% iniciado
- baseline: error 0.3%, p95 240ms
- canary atual: error 0.4%, p95 252ms (+5%)
- soak: 30 min, proxima decisao em ~15:42
- dashboard: <link>
- abort: <comando ou link>

Updates obrigatorios:

• inicio de cada step com baseline e thresholds
• promocao para proximo step (com snapshot das metricas)
• rollback (motivo + janela + link do postmortem)
• conclusao em 100% (release oficialmente cerrada)

Integracao com Pipeline

• vem depois de skill 24 (release-manager): release plan ja definido, changelog publicado, on-call ciente. Canary executa o "como" do rollout que release-manager planejou
• vem depois de skill 07 (deploy-docker): artefato ja buildado e publicado no registry; canary nao reconstroi nada, so manipula roteamento/flag
• integra com skill 20 (observability-sre): dashboards e SLOs sao pre-requisito; pos-rollout, observability conduz analise de impacto
• integra com skill 34 (static-analysis): se rollback for disparado por classe de bug conhecida, registrar para evolucao das regras de scan
• handoff de saida: se 100% ok, devolve para release-manager fechar a release; se rollback, abre ciclo de postmortem com observability + reviewer

Evidencia de Conclusao

• rollout plan documentado com steps, percentuais, soak e thresholds
• dashboard de watch com metricas lado a lado (canary vs stable) acessivel
• rollback runbook testado em staging com tempo medido (< 5 min)
• registro cronologico de cada transicao (timestamp, metrica, decisao)
• se rollback: postmortem aberto e causa raiz identificada
• se sucesso: snapshot das metricas em 100% comparado ao baseline historico
• comunicacao registrada no canal acordado

Handoff

Seguir policies/handoffs.md. Devolver para skill 24 (release-manager) em caso de sucesso para encerrar release oficial, ou para skill 20 (observability-sre) em caso de rollback para conduzir analise de causa raiz.

Fontes Externas

Estrategia base e thresholds adaptados do slash command /canary do repositorio garrytan/gstack (licenca MIT). Conceitos de error budget e janela de soak alinhados com Google SRE Book (capitulos 4 e 8). Pattern de blue-green e canary documentado em Continuous Delivery (Humble & Farley, 2010).