Feature Flags

Feature Flags im Überblick

Traditionelles Deployment: Code schreiben → mergen → deployen → Feature ist live. Wenn etwas schiefläuft, braucht man einen Hotfix und ein neues Deployment – das dauert.

Feature Flags trennen Deployment von Release: Der Code wird deployt, aber das Feature ist zunächst deaktiviert. Wenn alles bereit ist, wird der Flag umgelegt – in Sekunden, ohne Deployment. Bei Problemen: Flag zurückschalten, sofort.

Deployment vs. Release:

Ohne Feature Flags:
  Code fertig → Deploy → Feature live (alles auf einmal)

Mit Feature Flags:
  Code fertig → Deploy (Flag = off) → Testen → Flag = on für 5% → Flag = on für 100%

Flag-Typen:

Technisch betrachtet

Einfache Implementierung

// flags.ts
const flags = await fetchFlags(userId);

if (flags.isEnabled('new-llm-model')) {
  return await callGPT4o(prompt);
} else {
  return await callGPT4oMini(prompt);
}

LaunchDarkly – Targeting

import * as LaunchDarkly from '@launchdarkly/node-server-sdk';

const client = LaunchDarkly.init(process.env.LD_SDK_KEY);
await client.waitForInitialization();

const user = {
  key: userId,
  email: userEmail,
  custom: { plan: 'pro', region: 'eu' },
};

// Flag mit Targeting: nur Pro-Nutzer in EU
const useNewModel = await client.variation('new-llm-model', user, false);

if (useNewModel) {
  return await callNewModel(prompt);
}

Unleash (Open Source, selbst gehostet)

from UnleashClient import UnleashClient

client = UnleashClient(
    url="https://unleash.example.com/api",
    app_name="ki-assistent",
    custom_headers={"Authorization": "Bearer <token>"},
)
client.initialize_client()

if client.is_enabled("new-rag-pipeline", {"userId": user_id}):
    result = new_rag_pipeline(query)
else:
    result = legacy_rag_pipeline(query)

Gradual Rollout

// 10% der Nutzer bekommen das neue Feature
const rolloutConfig = {
  flagKey: 'new-chat-ui',
  percentage: 10,          // Woche 1
  // percentage: 50,       // Woche 2
  // percentage: 100,      // Woche 3 – vollständiger Rollout
};