About this skill
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name: deployment-patterns
description: Flujos de trabajo de despliegue, patrones de pipeline CI/CD, contenedorización Docker, health checks, estrategias de rollback y listas de verificación de preparación para producción de aplicaciones web.
origin: ECC
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# 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)
```dockerfile
# 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)
```dockerfile
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)
```dockerfile
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)
```yaml
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 ${{ github.sha }}"
```
### Etapas del Pipeline
```
PR abierto:
lint → typecheck → pruebas unitarias → pruebas de integración → despliegue preview
Merge a main:
lint → typecheck → pruebas unitarias → pruebas de integración → build imagen → desplegar staging → smoke tests → desplegar producción
```
## Health Checks
### Endpoint de Health Check
```typescript
// Health check simple
app.get("/health", (req, res) => {
res.status(200).json({ status: "ok" });
});
// Health check detallado (para monitoreo interno)
app.get("/health/detailed", async (req, res) => {
const checks = {
database: await checkDatabase(),
redis: await checkRedis(),
externalApi: await checkExternalApi(),
};
const allHealthy = Object.values(checks).every(c => c.status === "ok");
res.status(allHealthy ? 200 : 503).json({
status: allHealthy ? "ok" : "degraded",
timestamp: new Date().toISOString(),
version: process.env.APP_VERSION || "unknown",
uptime: process.uptime(),
checks,
});
});
async function checkDatabase(): Promise<HealthCheck> {
try {
await db.query("SELECT 1");
return { status: "ok", latency_ms: 2 };
} catch (err) {
return { status: "error", message: "Database unreachable" };
}
}
```
### Probes de Kubernetes
```yaml
livenessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 3000
initialDelaySeconds: 10
periodSeconds: 30
failureThreshold: 3
readinessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 3000
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 10
failureThreshold: 2
startupProbe:
httpGet:
path: /health
port: 3000
initialDelaySeconds: 0
periodSeconds: 5
failureThreshold: 30 # 30 * 5s = 150s tiempo máximo de inicio
```
## Configuración de Entorno
### Patrón Twelve-Factor App
```bash
# Toda la configuración mediante variables de entorno — nunca en el código
DATABASE_URL=postgres://user:pass@host:5432/db
REDIS_URL=redis://host:6379/0
API_KEY=${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
```typescript
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
```bash
# 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