Vercel Flags を用いた段階的ロールアウトの自動化
本文の状態
日本語全文を表示中
詳細モードで約1分の本文を読めます。
同じ出来事の情報源
この情報源を基点に整理
Vercel Blog
Vercel は新機能「Flags」により、特定のスケジュールに従ってユーザーへの機能公開割合を段階的に増加させる手法を提供する。これにより、大規模展開前に小規模ユーザーで不具合を検知できる。
Continue in AI NEW LAB
このニュースを、実務の判断につなげる
AI NEW LABで、試したことや先に確認したい条件を共有できます。まずはログインなしで読めます。
AI NEW LABで論点を見るSource Article
元記事を日本語で読む
本文に関係しない購読案内、埋め込み通知、サイト内プロモーションは除いています。
Vercel Flags を使用して、段階的なロールアウト機能により、スケジュールに従って徐々に増加するユーザー割合に対して機能を展開できるようになりました。
実験において固定された分布（例えば 50/50）を維持するウェイト付きスプリットとは異なり、段階的ロールアウトは事前に定義されたスケジュールに従い、新しいバリアントへのトラフィック割合を徐々にシフトします。各ステージには目標パーセンテージと期間が設定されます。
変更を段階的に公開することで、すべてのユーザーに影響を与える前に、小さなユーザー層で回帰（regression）を検出することが可能になります。
段階的ロールアウトは、ダッシュボードおよび新しい vercel flags rollout CLI コマンドを通じて利用可能です。
詳細については Vercel Flags のドキュメントをご覧ください。
さらに詳しく読む
原文を表示
You can now use Vercel Flags to roll out a feature to a growing percentage of users on a schedule, with progressive rollouts.
Unlike weighted splits, which hold a fixed distribution (for example, 50/50) for experiments, a progressive rollout follows a predefined schedule that gradually shifts the traffic percentage to the new variant. Each stage has a target percentage and a duration.
Exposing a change in stages lets you catch a regression on a small slice of users before it hits everyone.
Progressive rollouts are now available in the dashboard and through the new vercel flags rollout CLI command.
Learn more in the Vercel Flags documentation.
Read more
関連記事
今日のまとめ
AIデイリーブリーフで今日の重要ニュースをまとめ読み