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Patrones de Despliegue

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

Cuándo Activar

• Configuración de pipelines CI/CD
• Contenerización de una aplicación
• Planificación de la estrategia de despliegue (blue-green, canary, rolling)
• Implementación de comprobaciones de salud y sondas de disponibilidad
• Preparación para un lanzamiento a producción
• Configuración de ajustes específicos del entorno

Estrategias de Despliegue

Despliegue Rolling (Por Defecto)

Reemplazar instancias gradualmente: las versiones antigua y nueva se ejecutan simultáneamente durante la implementación.

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)

Ventajas: Sin tiempo de inactividad, implementación gradual Desventajas: Dos versiones se ejecutan simultáneamente: requiere cambios compatibles hacia atrás Usar cuando: Despliegues estándar, cambios compatibles hacia atrás

Despliegue Blue-Green

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

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

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

Ventajas: Reversión instantánea (volver a blue), corte limpio Desventajas: Requiere 2x infraestructura durante el despliegue Usar cuando: Servicios críticos, tolerancia cero a problemas

Despliegue Canary

Enrutar un pequeño porcentaje de 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

Ventajas: Detecta problemas con tráfico real antes de la implementación completa Desventajas: Requiere infraestructura de división de tráfico, monitoreo Usar cuando: Servicios de alto tráfico, cambios arriesgados, feature flags

Docker

Dockerfile Multi-Etapa (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: Construir
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-Etapa (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-Etapa (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"]

Mejores Prácticas de Docker

# BUENAS prácticas
- Usar etiquetas de versión específicas (node:22-alpine, no node:latest)
- Construcciones multi-etapa para minimizar el tamaño de la imagen
- Ejecutar como usuario no root
- Copiar primero los archivos de dependencias (caché de capas)
- Usar .dockerignore para excluir node_modules, .git, tests
- Agregar la 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 la 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: Desplegar a producción
        run: |
          # Comando de despliegue específico de la plataforma
          # Railway: railway up
          # Vercel: vercel --prod
          # K8s: kubectl set image deployment/app app=ghcr.io/${{ github.repository }}:${{ github.sha }}
          echo "Desplegando ${{ github.sha }}"

Etapas del Pipeline

PR abierto:
  lint → typecheck → tests unitarios → tests de integración → despliegue de vista previa

Fusionado a main:
  lint → typecheck → tests unitarios → tests de integración → construir imagen → desplegar staging → pruebas de humo → desplegar producción

Comprobaciones de Salud

Endpoint de Comprobación de Salud

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

// Comprobación de salud detallada (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: "Base de datos inalcanzable" };
  }
}

Sondas 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 del Entorno

Patrón de Aplicación de Doce Factores

# Toda la configuración a través de variables de entorno — nunca en 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 del entorno
NODE_ENV=production          # o staging, development
APP_ENV=production           # entorno de aplicación 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 Reversión

Reversión Instantánea

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

# Vercel: promover despliegue anterior
vercel rollback

# Railway: redesplegar commit anterior
railway up --commit <sha-anterior>

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

Lista de Verificación de Reversión

• 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 desactivar nuevas funcionalidades sin desplegar
• Las alertas de monitoreo configuradas para picos en la tasa de error
• La reversión se ha probado en staging antes del lanzamiento a producción

Lista de Verificación de Preparación para Producción

Antes de cualquier despliegue en producción:

Aplicación

• Todas las pruebas pasan (unitarias, integración, E2E)
• No hay secretos codificados en el código ni en archivos de configuración
• El manejo de errores cubre todos los casos extremos
• El registro (logging) está estructurado (JSON) y no contiene PII
• El endpoint de comprobación de salud devuelve un estado significativo

Infraestructura

• La imagen Docker se construye de manera reproducible (versiones fijas)
• Las variables de entorno están documentadas y validadas al inicio
• Se han establecido límites de recursos (CPU, memoria)
• Escalado horizontal configurado (instancias mín/máx)
• SSL/TLS habilitado en todos los endpoints

Monitoreo

• Métricas de la aplicación exportadas (tasa de solicitudes, latencia, errores)
• Alertas configuradas para tasa de error > umbral
• Agregación de logs configurada (logs estructurados, buscables)
• Monitoreo de tiempo de actividad en el endpoint de salud

Seguridad

• Dependencias escaneadas en busca de CVEs
• CORS configurado solo para orígenes permitidos
• Limitación de tasa habilitada en endpoints públicos
• Autenticación y autorización verificadas
• Cabeceras de seguridad configuradas (CSP, HSTS, X-Frame-Options)

Operaciones

• Plan de reversión documentado y probado
• Migración de base de datos probada con datos de tamaño de producción
• Runbook para escenarios de fallo comunes
• Rotación de guardia y ruta de escalamiento definidas