Deployering
Deployering handler om kontrollert flytting av et verifisert artefakt til kjøremiljøer. Målet er trygg utrulling, rask rollback og forutsigbar drift.
Deployering starter etter at artefaktet er bygget og verifisert. Hovedprinsippet er at samme artefakt promoteres mellom miljøer, uten ny bygging underveis.
Denne artikkelen fokuserer på utrulling til miljøer. Selve pipeline-styringen er dekket i CI/CD, og detaljer om trygg artefaktproduksjon i Bygging.
Prinsipper for trygg deploy
For å redusere drifts- og sikkerhetsrisiko bør deployprosessen bygge på:
- Promotering av samme artefakt: Ikke bygg på nytt per miljø.
- Verifikasjon før utrulling: Deploy skal stoppe dersom nødvendige kontroller ikke er bestått.
- Automatisert og idempotent utrulling: Samme deploykommando skal gi samme resultat.
- Sporbarhet: Hver utrulling skal kunne kobles til artefakt, commit og godkjenning.
Hva en deployprosess bør dekke
En moden deployprosess bør minimum dekke:
- Miljøforflytning (dev-test-prod): Tydelige gates mellom miljøer.
- Godkjenning og endringskontroll: Krav til godkjenning før produksjon.
- Release-strategi: Støtte for blue/green, canary eller rolling deploy der det er hensiktsmessig.
- Rollback: Definert og testet prosedyre for rask reversering.
- Smoke-tester etter deploy: Verifiser at løsningen faktisk fungerer i målmiljøet.
- Observabilitet: Overvåkning og varsling som fanger feil tidlig etter utrulling.
Tilgangsstyring og miljøsikkerhet
Deploy-tilgang må behandles som en privilegert operasjon:
- Minst privilegie for deploy-identiteter: Gi kun tilgangene som er nødvendige for utrulling.
- Skille mellom roller: Skille roller for utvikling og produksjonsutrulling der det er mulig.
- Begrens trigging av produksjonsdeploy: Begrens hvem som kan starte deployering til produksjon.
- Sporbarhet på utrullinger: Logg hvem som deployet hva, når og til hvilket miljø.
Deploy av KI-systemer
For KI-løsninger må deployprosessen også håndtere modellatferd og datadrevet risiko:
- Modellutrulling med kontroll: Bruk gradvis utrulling (for eksempel canary) for å redusere konsekvens ved feil modelloppførsel.
- Tydelig versjonskobling: Kjørende løsning skal kunne kobles til eksakt modellversjon, kodeversjon og konfigurasjon.
- Verifisering i målmiljø: Kjør relevante kvalitets- og sikkerhetssjekker også etter deploy, ikke bare i bygg.
- Driftsovervåkning: Følg med på modellkvalitet, responstid og eventuelle tegn til drift i data eller output.
- Rask tilbakeføring: Ha klar prosedyre for å bytte tilbake til tidligere modellversjon ved avvik.