Merilis fitur baru di aplikasi yang berjalan tanpa henti selalu membawa pertimbangan serius, terutama ketika sistem menangani transaksi real-time atau data finansial. Meskipun kode telah melewati rangkaian pengujian lengkap, perilaku aplikasi di lingkungan produksi seringkali menunjukkan dinamika yang berbeda. Satu perubahan kecil dapat mempengaruhi stabilitas layanan, membuat proses transaksi terasa lambat, atau menimbulkan tekanan tambahan pada komponen lain yang terhubung.
Di industri seperti fintech, exchange, dan layanan bertraffic tinggi, risiko tersebut terasa lebih nyata. Setiap error, latensi, atau anomali kecil dapat berdampak langsung pada pengalaman pengguna dan kepercayaan terhadap platform, terutama pada layanan yang menuntut stabilitas sistem trading. Karena itu, rilis aplikasi tidak bisa lagi dilakukan secara serentak tanpa strategi perlindungan. Dibutuhkan pendekatan yang memungkinkan kode baru diuji di kondisi nyata, tetapi tetap menjaga mayoritas pengguna tetap aman.
Canary deployment hadir sebagai cara yang menjawab kebutuhan itu. Strategi ini memperkenalkan versi baru ke sebagian kecil traffic terlebih dahulu sambil memantau perilakunya secara ketat melalui metrik produksi yang sebenarnya. Jika versi baru berjalan stabil, traffic meningkat secara bertahap. Jika tidak, rilis dapat segera dihentikan tanpa mengganggu seluruh pengguna. Pendekatan bertahap inilah yang membuat canary deployment menjadi standar modern dalam menjaga stabilitas rilis pada aplikasi besar dan sensitif.
Definisi Canary Deployment dalam Konteks Modern
Sederhananya, canary deployment adalah strategi rilis aplikasi di mana versi baru hanya dikirim ke sebagian kecil pengguna terlebih dahulu, sebelum akhirnya diperluas ke seluruh basis pengguna. Kelompok kecil ini bertindak seperti “alarm dini”: kalau ada bug, error, atau masalah performa, dampaknya hanya dirasakan oleh segmen kecil, bukan semua orang.
Istilah “canary” sendiri terinspirasi dari praktik lama di tambang batu bara, ketika penambang membawa burung kenari ke dalam tambang. Kalau burung itu menunjukkan tanda bahaya karena gas beracun, para penambang tahu harus segera keluar sebelum terlambat. Dalam konteks software, versi baru yang dikirim ke sebagian kecil traffic bertindak seperti kenari tadi: menjadi indikator awal apakah rilis ini aman.
Di ekosistem modern yang penuh dengan microservices, integrasi dengan banyak sistem lain, dan ekspektasi uptime tinggi, canary deployment semakin populer. Tidak hanya dipakai perusahaan teknologi murni, tetapi juga platform finansial, e-commerce, hingga layanan trading yang tidak boleh “main-main” dengan downtime.
Saat kamu memahami definisinya, langkah berikutnya adalah mengerti dulu mengapa strategi ini sangat relevan untuk aplikasi yang selalu terhubung dan sensitif terhadap gangguan.
Mengapa Canary Deployment Penting untuk Aplikasi Real-Time
Sistem real-time seperti trading engine, order book, atau aplikasi pembayaran tidak punya banyak ruang untuk salah. Sedikit lag di sisi server bisa berarti order yang terlambat diproses, harga yang terlihat berbeda, atau halaman yang gagal loading ketika pengguna ingin melakukan transaksi penting.
Untuk aplikasi seperti ini, rilis fitur secara mendadak ke semua pengguna adalah tindakan berisiko. Satu bug yang luput dari pengujian bisa memicu:
- Error di jalur transaksi
- Data yang tampil tidak konsisten
- Pengalaman pengguna yang buruk pada saat traffic ramai
- Ketidakpercayaan terhadap platform
Canary deployment mengurangi risiko tersebut dengan memaksa rilis berjalan secara bertahap. Ketika hanya 1–5 persen traffic yang diarahkan ke versi baru, efek kegagalan masih bisa dikendalikan. Kamu punya kesempatan untuk melihat bagaimana kode baru berperilaku di lingkungan produksi, dengan data dan beban yang nyata, sambil tetap melindungi mayoritas pengguna.
Bagi sistem besar, ini bukan lagi strategi opsional, tapi kebutuhan. Semakin kompleks sebuah platform, semakin kuat alasan untuk memakai strategi rilis yang terukur seperti canary deployment. Dari sini, wajar kalau kamu mulai penasaran seperti apa alur kerjanya dari awal sampai selesai.
Cara Kerja Canary Deployment dari Awal sampai Rollout Penuh
Agar kamu benar-benar paham, bayangkan lifecycle rilis sebuah fitur baru dari sudut pandang canary deployment. Secara garis besar, ada beberapa tahap yang berjalan berurutan dan saling terkait.
Baseline: Menjaga Versi Stable sebagai Titik Acuan
Di tahap awal, kamu selalu punya satu versi stable dari aplikasi yang saat ini melayani hampir semua pengguna. Inilah baseline yang menjadi acuan. Versi ini sudah teruji, sudah dipakai harian, dan metric-nya jelas: berapa error rate, latency rata-rata, dan respon di berbagai beban.
Baseline penting karena semua perilaku versi baru nanti akan dibandingkan dengan kondisi stable ini. Tanpa baseline yang jelas, kamu tidak punya tolok ukur untuk menilai apakah canary berjalan baik atau tidak.
Membuat Versi Canary untuk Sebagian Kecil Traffic
Setelah versi baru siap, kamu tidak langsung menggantikan versi stable. Kamu membuat “canary version” sebagai rilis paralel. Versi ini di-deploy ke sejumlah kecil instance atau pod, misalnya hanya beberapa server di antara sekian banyak node yang melayani traffic.
Secara infrastruktur, keduanya biasanya hidup berdampingan: versi stable dan versi canary. Perbedaan utama bukan di lokasi fisik, melainkan di seberapa besar traffic yang diarahkan ke masing-masing versi.
Traffic Splitting: Mengatur Lalu Lintas ke Versi Baru
Tahap berikutnya adalah mengatur pembagian traffic antara stable dan canary. Biasanya, canary hanya menerima porsi kecil di awal, misalnya 1–5 persen dari total request. Ini bisa diatur melalui:
- Load balancer
- Reverse proxy
- Service mesh seperti Istio atau Linkerd
- Tool spesifik seperti Argo Rollouts
Di balik layar, request pengguna seakan “diundi” sehingga sebagian kecil diarahkan ke versi baru. Pengguna bahkan tidak tahu bahwa mereka sedang berada di kelompok canary, tetapi dari sisi server, setiap request sudah tertandai: ini melewati stable atau canary.
Monitoring: Memantau Performa dan Perilaku Versi Baru
Begitu traffic mulai mengalir ke versi canary, pekerjaan sebenarnya justru dimulai. Tim akan memantau metrik-metrik penting seperti:
- Error rate
- Latency atau waktu respon
- Penggunaan CPU dan memori
- Throughput dan tingkat kegagalan request
- Dampak ke komponen lain yang terhubung
Yang diperhatikan bukan hanya nilai absolut, tapi juga perbandingan dengan baseline. Kalau versi stable biasanya punya error rate 0,1 persen, lalu canary tiba-tiba mencapai 1 persen, itu tanda yang tidak bisa diabaikan.
Monitoring ini idealnya dilakukan secara otomatis. Sistem pengawasan dan dashboard akan memberi sinyal ketika metric canary mulai menyimpang.
Gradual Rollout: Menambah Porsi Traffic Secara Bertahap
Jika selama jangka waktu tertentu canary terlihat sehat, porsi traffic ke versi baru dinaikkan bertahap. Misalnya:
- 5 persen ? 10 persen
- 10 persen ? 25 persen
- 25 persen ? 50 persen
- 50 persen ? 100 persen
Setiap tahap punya masa observasi. Kalau semua berjalan mulus, versi canary pada akhirnya “naik kelas” menjadi versi stable baru. Pada titik ini, praktis semua pengguna sudah memakai kode baru, sementara kode lama dipensiunkan secara bertahap.
Rollback Instan Ketika Terjadi Anomali
Skenario sebaliknya juga harus disiapkan. Jika saat masa canary terjadi lonjakan error, latency yang memburuk, atau perilaku aneh lain, kamu bisa segera menghentikan peningkatan traffic dan malah mengarahkan semua traffic kembali ke versi stable.
Karena hanya sebagian kecil pengguna yang sempat tersentuh canary, dampak buruk bisa segera dibatasi. Rollback pada pola seperti ini biasanya jauh lebih mudah dibanding rilis besar yang langsung mengganti versi lama sepenuhnya.
Dengan memahami alur ini, kamu mulai bisa melihat bagaimana arsitektur dan komponen teknis mendukung strategi tersebut.
Gambaran Arsitektur Canary Deployment di Sistem Modern
Secara arsitektur, canary deployment bisa terlihat rumit di awal, tetapi pola dasarnya selalu sama: ada dua versi aplikasi yang hidup berdampingan, ditambah mekanisme yang mengatur ke mana traffic harus diarahkan.
Dalam sistem yang memakai service mesh seperti Istio, misalnya, request dari pengguna akan masuk ke proxy sidecar di setiap pod. Dari sana, aturan routing akan menentukan berapa persen request yang pergi ke deployment stable dan berapa persen yang diarahkan ke deployment canary.
Di sisi pipeline CI/CD, canary deployment sering digambarkan sebagai rangkaian tahap: build kode, jalankan test, deploy ke lingkungan produksi sebagai versi canary, arahkan sebagian traffic, pantau, lalu lakukan peningkatan traffic atau rollback. Setiap tahap bisa dihubungkan dengan sistem otomasi, sehingga keputusan menaikkan traffic atau membatalkan rilis bisa berdasarkan data, bukan feeling.
Hal yang menarik, pola arsitektur yang sama bisa diterapkan pada berbagai skala, dari aplikasi sederhana sampai platform dengan ribuan microservice. Perbedaannya hanya di kompleksitas kontrol dan banyaknya metrik yang perlu dipantau.
Setelah melihat kerangka besarnya, kamu mungkin penasaran: seberapa besar keuntungan strategi ini jika dibandingkan dengan cara rilis tradisional?
Kelebihan Canary Deployment yang Sulit Diabaikan
Canary deployment tidak lahir tanpa alasan. Strategi ini muncul sebagai jawaban terhadap beberapa masalah klasik di proses rilis aplikasi.
Pertama, teknik ini sangat efektif untuk membatasi risiko. Dengan hanya mengirim versi baru ke segmen kecil pengguna, dampak bug kritis bisa ditekan. Kalau rilis ternyata bermasalah, efeknya tidak langsung menimpa semua orang. Ini jauh lebih aman dibanding rilis besar-besaran yang mengganti seluruh sistem sekaligus.
Kedua, canary memungkinkan pengujian sungguhan di lingkungan produksi. Tidak peduli sebaik apa staging environment, sering kali perilaku sistem di dunia nyata berbeda karena perbedaan beban, pola traffic, dan kombinasi data. Dengan canary, kamu bisa melihat bagaimana fitur baru berinteraksi dengan semua hal itu, tanpa menanggung risiko penuh.
Ketiga, rollback menjadi jauh lebih sederhana. Karena versi stable tidak pernah benar-benar hilang selama masa canary, kamu hanya perlu mengarahkan traffic kembali ke versi lama jika terjadi masalah. Langkah ini biasanya lebih cepat dan minim friksi dibanding memulihkan sistem dari snapshot atau backup besar.
Beberapa studi kasus praktis menunjukkan bahwa otomatisasi canary deployment bisa memangkas waktu rilis dan mengurangi error dalam angka yang signifikan. Ada tim yang berhasil menurunkan waktu deployment hingga sekitar tiga perempat, sekaligus mengurangi error yang muncul setelah rilis hampir sembilan puluh persen. Hasil seperti itu menunjukkan bahwa canary bukan sekadar konsep menarik di teori, tapi benar-benar membawa dampak nyata di lapangan.
Dengan berbagai kelebihan ini, wajar jika canary deployment semakin populer— terutama pada lingkungan yang memakai arsitektur microservices terdistribusi. Namun supaya gambarnya tidak bias, kamu juga perlu memahami tantangan yang datang bersamanya.
Tantangan dan Risiko yang Perlu Kamu Sadari
Seaman apa pun sebuah strategi, selalu ada sisi yang perlu diwaspadai. Canary deployment pun demikian. Beberapa tantangan utamanya justru muncul karena adanya dua versi aplikasi yang hidup bersamaan.
Salah satu tantangan terbesar adalah manajemen state dan sesi pengguna. Ketika sebagian request mengarah ke versi stable dan sebagian lain ke versi canary, sesi pengguna bisa berpotensi “terbelah”. Jika sistem tidak diatur dengan session affinity atau mekanisme yang menjaga konsistensi, pengguna bisa merasakan perilaku yang tidak stabil: satu saat fitur tampil, di saat lain fitur terasa hilang.
Tantangan berikutnya muncul di level database. Mengubah skema database ketika ada dua versi aplikasi yang aktif bisa berbahaya, terutama jika migrasi dilakukan tanpa prinsip konsistensi data dalam sistem terdistribusi. Versi baru mungkin menggunakan kolom atau relasi tertentu, sementara versi lama belum siap. Karena itu, migrasi skema harus dirancang agar kompatibel mundur. Sering kali, ini berarti memecah migrasi menjadi beberapa langkah kecil agar kedua versi bisa berjalan tanpa benturan.
Aspek lain yang tidak kalah penting adalah observability. Untuk menilai apakah canary sehat, kamu perlu sistem pemantauan yang matang: pengumpulan metric, logging terstruktur, tracing antar microservice, sampai alert ketika terjadi anomali. Tanpa alat yang baik, kamu bisa ketinggalan mendeteksi masalah sampai dampaknya terasa di pengguna.
Selain itu, mengatur pembagian traffic yang presisi juga menantang. Di skala kecil, mungkin kamu bisa melakukannya dengan konfigurasi manual di load balancer. Namun di skala besar, service mesh dan alat otomatis menjadi nyaris wajib supaya pembagian traffic benar-benar sesuai yang direncanakan.
Semua tantangan ini membuat canary deployment bukan sekadar fitur di pipeline, tapi cara pandang terhadap proses rilis. Untuk memanfaatkannya dengan baik, kamu perlu memahami pula bagaimana strategi ini berdiri di antara teknik deployment lain.
Perbandingan Canary Deployment dengan Strategi Lain
Canary deployment jarang berdiri sendirian. Di praktiknya, ia sering dibandingkan dengan strategi lain seperti blue-green deployment dan rolling update. Memahami perbedaan ini membantumu memilih kapan canary menjadi pilihan paling masuk akal.
Pada pola blue-green deployment, kamu menyiapkan dua lingkungan penuh: satu lingkungan “biru” yang melayani semua traffic sekarang, dan satu lingkungan “hijau” berisi versi baru. Saat siap rilis, kamu mengalihkan seluruh traffic dari biru ke hijau dalam satu langkah besar. Kelebihannya, rollback sangat cepat karena kamu hanya perlu memindahkan kembali traffic ke lingkungan lama. Kekurangannya, pendekatan ini butuh resource infrastruktur yang jauh lebih besar, karena dua lingkungan lengkap harus aktif.
Rolling update, di sisi lain, melakukan penggantian versi secara bertahap di tingkat instance. Pod atau server lama diganti satu per satu dengan versi baru sampai seluruh cluster memakai rilis terbaru. Strategi ini fleksibel dan tidak terlalu berat di resource, tetapi kontrol atas segmen pengguna lebih terbatas. Jika ada bug yang tersebar, pengguna di berbagai wilayah bisa merasakannya secara acak.
Canary deployment berdiri di tengah-tengah. Ia tidak seberat blue-green dari sisi resource, tetapi memberi kontrol yang lebih halus dibanding rolling update. Traffic bisa diatur secara persentase ke versi baru, dan segmen pengguna tertentu dapat dijadikan kelompok canary. Bagi sistem yang sensitif terhadap risiko, kombinasi kendali traffic dan kemudahan rollback ini sangat menarik.
Melihat perbandingan tersebut, kamu mulai bisa merasakan bahwa strategi rilis bukan hanya soal teknis, tapi juga soal karakter sistem. Untuk lebih memahaminya, ada baiknya kamu melihat contoh penggunaan canary di sektor yang sangat bergantung pada stabilitas.
Studi Kasus dari Industri Fintech dan Sistem Bertrafik Tinggi
Di industri finansial dan trading, stabilitas bukan sekadar kenyamanan, melainkan fondasi bisnis. Platform yang sering bermasalah akan cepat ditinggalkan pengguna. Karena itu, pola canary deployment banyak diadopsi di sektor ini.
Bayangkan sebuah platform broker yang menangani ribuan order per detik. Ketika mereka ingin mengubah cara order diproses, menambah fitur risk control, atau memperbarui komponen pricing, mereka tidak bisa sembarang mengganti seluruh sistem sekaligus. Dengan canary deployment, perubahan besar ini bisa diujicoba pada sebagian kecil traffic, misalnya segmen pengguna tertentu atau persentase kecil dari request yang masuk. Jika semua metrik menunjukkan perilaku yang sehat, baru rilis diperluas.
Ada juga tim yang mendokumentasikan bagaimana otomatisasi canary dengan alat seperti Argo Rollouts membuat proses rilis lebih efisien. Dengan pipeline yang dirancang untuk menaikkan traffic canary hanya ketika metrik sehat, waktu rilis bisa berkurang drastis, sementara kesalahan pasca-deploy turun sangat signifikan. Angka penghematan waktu hingga sekitar tiga perempat dan penurunan error mendekati sembilan puluh persen bukan sesuatu yang sulit ditemukan di cerita-cerita implementasi jenis ini.
Di sisi lain, buku panduan praktik andal dari perusahaan teknologi besar juga menggambarkan canary sebagai bentuk deployment parsial yang dibatasi waktu. Tujuannya jelas: mendeteksi defect sebelum perubahan diberlakukan ke semua pengguna, dengan dampak minimal jika eksperimen gagal.
Kalau kamu tarik semua contoh ini ke konteks crypto exchange atau platform trading aset digital, polanya sama. Setiap perubahan di engine, order matching, atau modul pembayaran sebaiknya tidak menyentuh semua orang sekaligus. Canary deployment memberi jalur aman untuk menguji perubahan di produksi tanpa mengorbankan kepercayaan pengguna.
Setelah melihat sisi praktisnya, langkah berikutnya adalah menyelami bagaimana semua ini diwujudkan di infrastruktur modern, terutama di atas Kubernetes.
Implementasi Canary Deployment di Kubernetes
Kubernetes menjadi fondasi banyak aplikasi modern. Di lingkungan ini, canary deployment biasanya diwujudkan dengan memanfaatkan kombinasi Deployment, Service, dan alat tambahan seperti service mesh atau controller khusus.
Secara sederhana, kamu akan memiliki dua Deployment: satu untuk versi stable dan satu lagi untuk versi canary. Keduanya memiliki label berbeda, sehingga Service bisa membedakan ke pod mana request akan diarahkan. Awalnya, replika untuk canary biasanya jauh lebih sedikit dibanding stable, karena hanya melayani sebagian kecil traffic.
Untuk mengatur porsi traffic secara lebih halus, banyak tim memanfaatkan service mesh seperti Istio. Konfigurasi Virtual Service dapat menentukan bahwa, misalnya, lima persen traffic HTTP akan dialihkan ke pod dengan label versi baru. Porsi ini bisa diubah secara bertahap tanpa perlu rebuild image atau memperbarui kode.
Di atas itu semua, ada alat seperti Argo Rollouts yang bertindak sebagai controller untuk progressive delivery. Dengan Rollout object, kamu bisa menyusun langkah-langkah rilis: mulai dari berapa persen traffic awal ke canary, kriteria metrik apa yang harus dipenuhi sebelum melanjutkan ke tahap berikutnya, sampai tindakan apa yang harus diambil jika metrik buruk. Ketika kondisi tidak terpenuhi, sistem bisa otomatis melakukan rollback tanpa menunggu intervensi manual.
Beberapa tim juga menambahkan Flagger yang bekerja sama dengan service mesh dan Horizontal Pod Autoscaler (HPA) untuk mengatur scaling dan penilaian keberhasilan canary, terutama pada arsitektur yang membutuhkan scaling otomatis berbasis beban. Kombinasi ini membuat proses rilis terasa seperti rangkaian eksperimen terkontrol: mulai dari skala kecil, dipantau ketat, lalu dinaikkan ke skala besar jika sukses.
Dengan memahami pola ini, kamu bisa melihat bahwa canary deployment di Kubernetes bukan sekadar konsep, tetapi ekosistem praktik yang lengkap: dari definisi resource, kebijakan routing, sampai analisis metrik yang menentukan nasib rilis.
Praktik Terbaik Agar Canary Deployment Benar-Benar Aman
Agar canary deployment bekerja sesuai tujuan, ada beberapa praktik yang sebaiknya kamu pegang.
Pertama, pastikan kamu sudah jelas menetapkan metrik keberhasilan sebelum rilis. Jangan menunggu sampai ada keluhan baru bertanya apakah rilis ini sehat. Definisikan dari awal angka error rate, latency, dan indikator lain yang kamu anggap masih dalam batas aman. Tanpa definisi ini, canary berubah menjadi uji coba bebas yang sulit dievaluasi.
Kedua, rancang migrasi database agar bisa berjalan dengan dua versi aplikasi. Salah satu pendekatan yang umum dipakai adalah menghindari perubahan destruktif di awal. Misalnya, ketika menambah kolom baru, biarkan versi lama tetap dapat bekerja dengan struktur baru tersebut. Penghapusan kolom atau perubahan besar lain baru dilakukan ketika seluruh traffic sudah pindah ke versi baru dan dipastikan stabil.
Ketiga, bangun observability yang layak. Monitoring bukan hanya grafik CPU dan memori. Untuk canary, kamu perlu melihat perbedaan perilaku antara stable dan canary. Di sinilah kombinasi metrics, logging, dan tracing punya peran. Tanpa itu, kamu bisa saja mengira semuanya baik-baik saja sementara sebenarnya ada anomali halus yang mulai muncul.
Keempat, otomasi proses sejauh mungkin. Mengandalkan manual check untuk menaikkan traffic dari lima persen ke sepuluh persen mungkin masih bisa dilakukan sesekali. Namun, di sistem yang sering rilis, proses ini akan melelahkan. Alat seperti Argo Rollouts atau pipeline CI/CD yang terintegrasi bisa mengambil alih kerja berulang ini dan membuat keputusan berdasarkan data, bukan sekadar intuisi.
Dengan menerapkan praktik-praktik tersebut, kamu bukan hanya mengurangi risiko kegagalan rilis, tetapi juga membangun budaya teknis yang lebih disiplin dan terukur.
Kesimpulan
Canary deployment muncul sebagai strategi yang menjawab tantangan rilis fitur di aplikasi modern: kompleks, selalu online, dan sangat sensitif terhadap gangguan. Alih-alih mengirim kode baru ke semua pengguna sekaligus, strategi ini menawarkan jalan tengah yang lebih aman: mulai dari segmen kecil pengguna, pantau metrik, lalu perluas jangkauan secara bertahap.
Bagi sistem seperti platform trading dan layanan finansial, pendekatan ini sangat masuk akal. Risiko gangguan bisa dibatasi, rollback lebih sederhana, dan tim punya kesempatan melihat perilaku riil rilis baru di lingkungan produksi tanpa menanggung seluruh konsekuensinya.
Di sisi lain, canary deployment bukan tanpa harga. Ia menuntut manajemen sesi yang hati-hati, migrasi database yang kompatibel, observability yang matang, dan papan kontrol yang bisa mengambil keputusan berbasis data. Implementasinya di Kubernetes memanfaatkan kombinasi Deployment, service mesh, dan controller seperti Argo Rollouts untuk mewujudkan semua itu.
Kalau kamu melihat ke depan, strategi rilis seperti ini akan semakin relevan. Aplikasi tidak makin sederhana, beban tidak makin berkurang, dan ekspektasi pengguna tidak akan turun. Justru di tengah tekanan itu, punya cara rilis yang aman, terukur, dan bisa dikendalikan adalah keunggulan tersendiri.
Dengan memahami canary deployment secara menyeluruh, kamu punya fondasi yang kuat untuk merancang proses rilis yang lebih dewasa, baik di aplikasi kecil maupun sistem berskala besar.
Itulah informasi menarik tentang Canary Deployment yang bisa kamu eksplorasi lebih dalam di artikel populer Akademi crypto di INDODAX. Selain memperluas wawasan investasi, kamu juga bisa terus update dengan berita crypto terkini dan pantau langsung pergerakan harga aset digital di INDODAX Market.
Untuk pengalaman trading yang lebih personal, jelajahi juga layanan OTC trading kami di INDODAX. Jangan lupa aktifkan notifikasi agar kamu selalu mendapatkan informasi terkini seputar aset digital, teknologi blockchain, dan berbagai peluang trading lainnya hanya di INDODAX Academy.
Kamu juga dapat mengikuti berita terbaru kami melalui Google News untuk akses informasi yang lebih cepat dan terpercaya. Untuk pengalaman trading yang mudah dan aman, download aplikasi crypto terbaik dari INDODAX di App Store atau Google Play Store.
Maksimalkan juga aset kripto kamu dengan fitur INDODAX Staking/Earn, cara praktis untuk mendapatkan penghasilan pasif dari aset yang kamu simpan. Segera register di INDODAX dan lakukan KYC dengan mudah untuk mulai trading crypto lebih aman, nyaman, dan terpercaya!
Kontak Resmi Indodax
Nomor Layanan Pelanggan: (021) 5065 8888 | Email Bantuan: [email protected]
Ikuti juga sosial media kami di sini: Instagram, X, Youtube & Telegram
FAQ
1. Apa itu canary deployment dalam bahasa yang sederhana?
Canary deployment adalah cara merilis versi baru aplikasi ke sebagian kecil pengguna terlebih dahulu, sambil memantau perilakunya. Kalau versi baru berjalan baik, traffic ke versi ini secara bertahap dinaikkan sampai akhirnya semua pengguna berpindah. Kalau bermasalah, traffic bisa segera dikembalikan ke versi lama tanpa harus mematikan seluruh sistem.
2. Berapa persen traffic yang ideal untuk canary di awal?
Tidak ada angka tunggal yang wajib diikuti, tetapi banyak tim memulai dari kisaran 1–5 persen traffic. Angka ini cukup kecil untuk membatasi risiko, namun cukup besar untuk memberikan data yang berarti. Setelah metrik terlihat sehat, porsi traffic ini bisa dinaikkan bertahap sambil terus dipantau.
3. Apakah canary deployment hanya cocok untuk aplikasi besar?
Tidak juga. Aplikasi kecil pun bisa mendapat manfaat dari canary deployment, terutama jika menyangkut fungsi-fungsi kritis seperti pembayaran, autentikasi, atau fitur yang berhubungan langsung dengan uang dan data penting. Bedanya, di aplikasi kecil, skalanya mungkin lebih sederhana dan alat bantu yang dipakai tidak sekompleks sistem besar.
4. Apa perbedaan utama antara canary deployment dan blue-green deployment?
Pada blue-green deployment, kamu menyiapkan dua lingkungan penuh: satu melayani traffic sekarang, dan satu lagi berisi versi baru. Ketika rilis, traffic dipindah sekaligus dari lingkungan lama ke lingkungan baru. Pada canary deployment, perpindahan traffic terjadi bertahap dan hanya sebagian kecil yang diarahkan ke versi baru di awal. Blue-green sangat kuat di rollback cepat, sementara canary unggul di kemampuan menguji versi baru dengan risiko yang lebih kecil.
5. Bagaimana cara menerapkan canary deployment di Kubernetes?
Di Kubernetes, kamu biasanya membuat dua Deployment: satu untuk versi stable dan satu lagi untuk versi canary. Service akan mengarahkan traffic berdasarkan label dan aturan routing. Untuk pengaturan porsi traffic yang lebih presisi, kamu bisa memakai service mesh seperti Istio dan alat progressive delivery seperti Argo Rollouts, yang mampu mengatur tahapan rilis dan rollback berdasarkan metrik.
6. Apakah canary deployment aman untuk sistem keuangan dan platform trading?
Justru di lingkungan seperti itulah canary deployment sangat relevan. Sistem keuangan dan trading sensitif terhadap downtime dan bug kecil sekalipun. Dengan canary, perubahan besar di engine harga, order matching, atau modul pembayaran bisa diuji pada segmen kecil dulu. Jika ada masalah, dampaknya jauh lebih terkontrol dibanding rilis langsung ke semua pengguna.
7. Mengapa canary deployment banyak dipakai di arsitektur microservices?
Microservices membuat sistem lebih modular, tetapi juga menambah kompleksitas interaksi antar layanan. Perubahan di satu service bisa berdampak ke banyak bagian lain. Canary deployment membantu mengurangi risiko ini dengan memperkenalkan perubahan secara terbatas dan bertahap. Dengan begitu, efek samping di layanan lain bisa terdeteksi sebelum perubahan tersebut menyentuh semua pengguna.
8. Apakah canary deployment selalu membutuhkan service mesh?
Service mesh bukan syarat mutlak, tetapi sangat membantu ketika kamu ingin pembagian traffic yang presisi dan mudah diatur. Di sistem yang masih kecil, pengaturan routing mungkin bisa dilakukan di level load balancer. Namun seiring pertumbuhan traffic dan jumlah layanan, service mesh memberikan cara yang lebih rapi untuk mengelola routing, observability, dan keamanan.
9. Kapan sebaiknya kamu tidak menggunakan canary deployment?
Canary deployment mungkin kurang efektif jika perubahan yang kamu lakukan bersifat sangat besar dan tidak kompatibel dengan versi lama, misalnya perubahan skema data yang benar-benar berbeda dan tidak bisa hidup berdampingan. Dalam kasus tertentu, blue-green deployment dengan lingkungan terpisah atau pendekatan migrasi yang berbeda bisa lebih aman. Selain itu, jika kamu belum memiliki monitoring yang layak, menerapkan canary tanpa alat observability justru berisiko, karena kamu tidak punya cara yang kuat untuk menilai kesehatan rilis baru.
Pasar
