Deployment Patterns

Patrones de Despliegue

Flujos de trabajo de despliegue en producción y buenas prácticas de CI/CD.

Cuándo Activar

• Configurar pipelines de CI/CD
• Contenedorizar una aplicación con Docker
• Planificar estrategia de despliegue (blue-green, canary, rolling)
• Implementar health checks y readiness probes
• Preparar un lanzamiento a producción
• Configurar ajustes específicos por entorno

Estrategias de Despliegue

Rolling Deployment (Por Defecto)

Reemplazar instancias gradualmente — las versiones vieja y nueva se ejecutan simultáneamente durante el despliegue.

Instancia 1: v1 → v2  (actualizar primero)
Instancia 2: v1        (aún ejecutando v1)
Instancia 3: v1        (aún ejecutando v1)

Instancia 1: v2
Instancia 2: v1 → v2  (actualizar segundo)
Instancia 3: v1

Instancia 1: v2
Instancia 2: v2
Instancia 3: v1 → v2  (actualizar último)

Pros: Zero downtime, despliegue gradual Contras: Dos versiones se ejecutan simultáneamente — requiere cambios compatibles hacia atrás Usar cuando: Despliegues estándar, cambios compatibles hacia atrás

Blue-Green Deployment

Ejecutar dos entornos idénticos. Cambiar el tráfico de forma atómica.

Blue  (v1) ← tráfico
Green (v2)   inactivo, ejecutando nueva versión

# Después de la verificación:
Blue  (v1)   inactivo (se convierte en standby)
Green (v2) ← tráfico

Pros: Rollback instantáneo (cambiar de vuelta a blue), corte limpio Contras: Requiere 2x infraestructura durante el despliegue Usar cuando: Servicios críticos, tolerancia cero a problemas

Canary Deployment

Enrutar un pequeño porcentaje del tráfico a la nueva versión primero.

v1: 95% del tráfico
v2:  5% del tráfico  (canary)

# Si las métricas se ven bien:
v1: 50% del tráfico
v2: 50% del tráfico

# Final:
v2: 100% del tráfico

Pros: Detecta problemas con tráfico real antes del despliegue completo Contras: Requiere infraestructura de división de tráfico, monitoreo Usar cuando: Servicios de alto tráfico, cambios arriesgados, feature flags

Docker

Dockerfile Multi-Stage (Node.js)

# Etapa 1: Instalar dependencias
FROM node:22-alpine AS deps
WORKDIR /app
COPY package.json package-lock.json ./
RUN npm ci --production=false

# Etapa 2: Build
FROM node:22-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY --from=deps /app/node_modules ./node_modules
COPY . .
RUN npm run build
RUN npm prune --production

# Etapa 3: Imagen de producción
FROM node:22-alpine AS runner
WORKDIR /app

RUN addgroup -g 1001 -S appgroup && adduser -S appuser -u 1001
USER appuser

COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/node_modules ./node_modules
COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/dist ./dist
COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/package.json ./

ENV NODE_ENV=production
EXPOSE 3000

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --start-period=5s --retries=3 \
  CMD wget --no-verbose --tries=1 --spider http://localhost:3000/health || exit 1

CMD ["node", "dist/server.js"]

Dockerfile Multi-Stage (Go)

FROM golang:1.22-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY go.mod go.sum ./
RUN go mod download
COPY . .
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -ldflags="-s -w" -o /server ./cmd/server

FROM alpine:3.19 AS runner
RUN apk --no-cache add ca-certificates
RUN adduser -D -u 1001 appuser
USER appuser

COPY --from=builder /server /server

EXPOSE 8080
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s CMD wget -qO- http://localhost:8080/health || exit 1
CMD ["/server"]

Dockerfile Multi-Stage (Python/Django)

FROM python:3.12-slim AS builder
WORKDIR /app
RUN pip install --no-cache-dir uv
COPY requirements.txt .
RUN uv pip install --system --no-cache -r requirements.txt

FROM python:3.12-slim AS runner
WORKDIR /app

RUN useradd -r -u 1001 appuser
USER appuser

COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.12/site-packages /usr/local/lib/python3.12/site-packages
COPY --from=builder /usr/local/bin /usr/local/bin
COPY . .

ENV PYTHONUNBUFFERED=1
EXPOSE 8000

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s CMD python -c "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health/')" || exit 1
CMD ["gunicorn", "config.wsgi:application", "--bind", "0.0.0.0:8000", "--workers", "4"]

Buenas Prácticas de Docker

# Buenas prácticas
- Usar etiquetas de versión específicas (node:22-alpine, no node:latest)
- Builds multi-stage para minimizar el tamaño de imagen
- Ejecutar como usuario no-root
- Copiar archivos de dependencias primero (cache de capas)
- Usar .dockerignore para excluir node_modules, .git, tests
- Agregar instrucción HEALTHCHECK
- Establecer límites de recursos en docker-compose o k8s

# Malas prácticas
- Ejecutar como root
- Usar etiquetas :latest
- Copiar todo el repositorio en una sola capa COPY
- Instalar dependencias de desarrollo en imagen de producción
- Almacenar secretos en la imagen (usar variables de entorno o gestor de secretos)

Pipeline CI/CD

GitHub Actions (Pipeline Estándar)

name: CI/CD

on:
  push:
    branches: [main]
  pull_request:
    branches: [main]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-node@v4
        with:
          node-version: 22
          cache: npm
      - run: npm ci
      - run: npm run lint
      - run: npm run typecheck
      - run: npm test -- --coverage
      - uses: actions/upload-artifact@v4
        if: always()
        with:
          name: coverage
          path: coverage/

  build:
    needs: test
    runs-on: ubuntu-latest
    if: github.ref == 'refs/heads/main'
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: docker/setup-buildx-action@v3
      - uses: docker/login-action@v3
        with:
          registry: ghcr.io
          username: ${{ github.actor }}
          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
      - uses: docker/build-push-action@v5
        with:
          push: true
          tags: ghcr.io/${{ github.repository }}:${{ github.sha }}
          cache-from: type=gha
          cache-to: type=gha,mode=max

  deploy:
    needs: build
    runs-on: ubuntu-latest
    if: github.ref == 'refs/heads/main'
    environment: production
    steps:
      - name: Deploy to production
        run: |
          # Comando de despliegue específico de plataforma
          # Railway: railway up
          # Vercel: vercel --prod
          # K8s: kubectl set image deployment/app app=ghcr.io/${{ github.repository }}:${{ github.sha }}
          echo "Deploying ${{ github.sha }}"

Etapas del Pipeline

PR abierto:
  lint → typecheck → pruebas unitarias → pruebas de integración → despliegue preview

Merge a main:
  lint → typecheck → pruebas unitarias → pruebas de integración → build imagen → desplegar staging → smoke tests → desplegar producción

Health Checks

Endpoint de Health Check

// Health check simple
app.get("/health", (req, res) => {
  res.status(200).json({ status: "ok" });
});

// Health check detallado (para monitoreo interno)
app.get("/health/detailed", async (req, res) => {
  const checks = {
    database: await checkDatabase(),
    redis: await checkRedis(),
    externalApi: await checkExternalApi(),
  };

  const allHealthy = Object.values(checks).every(c => c.status === "ok");

  res.status(allHealthy ? 200 : 503).json({
    status: allHealthy ? "ok" : "degraded",
    timestamp: new Date().toISOString(),
    version: process.env.APP_VERSION || "unknown",
    uptime: process.uptime(),
    checks,
  });
});

async function checkDatabase(): Promise<HealthCheck> {
  try {
    await db.query("SELECT 1");
    return { status: "ok", latency_ms: 2 };
  } catch (err) {
    return { status: "error", message: "Database unreachable" };
  }
}

Probes de Kubernetes

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 3000
  initialDelaySeconds: 10
  periodSeconds: 30
  failureThreshold: 3

readinessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 3000
  initialDelaySeconds: 5
  periodSeconds: 10
  failureThreshold: 2

startupProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 3000
  initialDelaySeconds: 0
  periodSeconds: 5
  failureThreshold: 30    # 30 * 5s = 150s tiempo máximo de inicio

Configuración de Entorno

Patrón Twelve-Factor App

# Toda la configuración mediante variables de entorno — nunca en el código
DATABASE_URL=postgres://user:pass@host:5432/db
REDIS_URL=redis://host:6379/0
API_KEY=${API_KEY}           # inyectado por el gestor de secretos
LOG_LEVEL=info
PORT=3000

# Comportamiento específico por entorno
NODE_ENV=production          # o staging, development
APP_ENV=production           # entorno de app explícito

Validación de Configuración

import { z } from "zod";

const envSchema = z.object({
  NODE_ENV: z.enum(["development", "staging", "production"]),
  PORT: z.coerce.number().default(3000),
  DATABASE_URL: z.string().url(),
  REDIS_URL: z.string().url(),
  JWT_SECRET: z.string().min(32),
  LOG_LEVEL: z.enum(["debug", "info", "warn", "error"]).default("info"),
});

// Validar al inicio — fallar rápido si la configuración es incorrecta
export const env = envSchema.parse(process.env);

Estrategia de Rollback

Rollback Instantáneo

# Docker/Kubernetes: apuntar a imagen anterior
kubectl rollout undo deployment/app

# Vercel: promover despliegue anterior
vercel rollback

# Railway: volver a desplegar commit anterior
railway up --commit <previous-sha>

# Base de datos: revertir migración (si es reversible)
npx prisma migrate resolve --rolled-back <migration-name>

Lista de Verificación de Rollback

• La imagen/artefacto anterior está disponible y etiquetado
• Las migraciones de base de datos son compatibles hacia atrás (sin cambios destructivos)
• Los feature flags pueden deshabilitar nuevas funciones sin despliegue
• Alertas de monitoreo configuradas para picos de tasa de error
• Rollback probado en staging antes del lanzamiento a producción

Lista de Verificación de Preparación para Producción

Antes de cualquier despliegue a producción:

Aplicación

• Todas las pruebas pasan (unitarias, integración, E2E)
• Sin secretos hardcodeados en código o archivos de configuración
• El manejo de errores cubre todos los casos límite
• El logging es estructurado (JSON) y no contiene PII
• El endpoint de health check retorna estado significativo

Infraestructura

• La imagen Docker se construye de forma reproducible (versiones fijadas)
• Las variables de entorno están documentadas y validadas al inicio
• Límites de recursos establecidos (CPU, memoria)
• Escalado horizontal configurado (instancias mín/máx)
• SSL/TLS habilitado en todos los endpoints

Monitoreo

• Métricas de aplicación exportadas (tasa de requests, latencia, errores)
• Alertas configuradas para tasa de error > umbral
• Agregación de logs configurada (logs estructurados, con búsqueda)
• Monitoreo de uptime en endpoint de health

Seguridad

• Dependencias escaneadas en busca de CVEs
• CORS configurado solo para orígenes permitidos
• Rate limiting habilitado en endpoints públicos
• Autenticación y autorización verificadas
• Headers de seguridad establecidos (CSP, HSTS, X-Frame-Options)

Operaciones

• Plan de rollback documentado y probado
• Migración de base de datos probada contra datos de tamaño de producción
• Runbook para escenarios de fallo comunes
• Rotación de on-call y ruta de escalación definida

Source: affaan-m/ECC → docs/es/skills/deployment-patterns/SKILL.md