Cloud Native Operations

日本語

한국어
English
简体中文
Español

日本語

한국어
English
简体中文
Español

Appearance

Feature Flags と OpenFeature ​

サポート対象バージョン: OpenFeature SDK v1.x、flagd v0.11+ 最終更新: June 2025

Feature flag は、Kubernetes におけるモダンなプログレッシブデリバリーの基盤となる手法です。エンジニアリングチームは Deployment とリリースを分離できるため、コードを再 Deployment せずに、安全なロールアウト、対象を絞った実験、即時ロールバックを実現できます。このガイドでは、OpenFeature 標準、参照実装である flagd、Kubernetes 用 OpenFeature Operator、GitOps ワークフロー向けの本番品質の統合パターンを取り上げます。

目次 ​

概要と学習目標 ​

学習目標 ​

このセクションを完了すると、次のことができるようになります。

  • プログレッシブデリバリーと継続的 Deployment における Feature Flag の役割を説明する
  • Feature Flag プラットフォームを比較し、環境に適したツールを選定する
  • OpenFeature Operator を使用して Kubernetes に flagd を Deployment する
  • Go、Java、Python、Node.js アプリケーションに OpenFeature SDK を統合する
  • Feature Flag と Canary リリースを組み合わせて高度なロールアウト戦略を実現する
  • GitOps ワークフローを通じて Feature Flag 設定をコードとして管理する
  • Prometheus と Grafana で Flag 評価を監視する

Feature Flag とは？ ​

Feature Flag（Feature Toggle または Feature Switch とも呼ばれます）は、新しいコードを Deployment することなく、実行時に機能を有効または無効にできる仕組みです。基本的な考え方は単純で、Flag 値を確認する条件分岐でコードパスを囲み、その値を外部から制御します。

if featureEnabled("new-checkout-flow"):
    renderNewCheckout()
else:
    renderLegacyCheckout()

Feature Flag は、ソフトウェアデリバリーにおいて複数の異なる目的に使用されます。

カテゴリ目的有効期間例
Release FlagDeployment とリリースを分離する数日から数週間開発中は未完成の機能を Flag の背後に隠す
Experiment FlagA/B テストとデータに基づく意思決定数週間から数か月料金ページのバリアント B をユーザーの 10% に表示する
Ops Flag運用制御と Circuit Breaker恒久的重要度の低い下流依存先の Kill Switch
Permission Flag権限付与とアクセス制御恒久的有料顧客にのみプレミアム機能を有効化する

プログレッシブデリバリーにおける Feature Flag ​

プログレッシブデリバリーは、どのユーザーがいつ新しい機能を利用できるかをきめ細かく制御することで、継続的デリバリーを拡張します。Feature Flag はこのモデルの重要な構成要素です。

Feature Flag を使用すると、すべての Pod にコードを同時に Deployment しつつ、新しい動作を誰が見るかはアプリケーションレベルで制御できます。これは、リクエストがどの Pod バージョンに到達するかを制御するトラフィック分割アプローチ（Canary Deployment など）とは根本的に異なります。両方の手法は相互補完的であり、Canary リリースと Feature Flag の組み合わせ セクションで説明します。

Feature Flag ツールの比較 ​

次の表は、Kubernetes エコシステムで広く使用される Feature Flag プラットフォームを比較したものです。

機能LaunchDarklyFlagsmithflagdSplit.ioUnleash
Deployment モデルSaaS（オンプレミス向け Relay Proxy）SaaS またはセルフホストセルフホスト（K8s ネイティブ）SaaS（ハイブリッド可）セルフホストまたは SaaS
OpenFeature サポート公式 Provider公式 Provider参照実装公式 Provider公式 Provider
Kubernetes Operatorなし（Relay Proxy を使用）なしあり（OpenFeature Operator）なしなし
CRD ベース設定なしなしあり（FeatureFlag CR）なしなし
ターゲティングルール高度（セグメント、ルール）高度（セグメント、ルール）JSON ベースのルール高度（属性）戦略ベース
監査ログ組み込み組み込みKubernetes + OTel 経由組み込み組み込み
リアルタイム更新ストリーミング（SSE）ストリーミング（SSE/WS）gRPC 同期 / K8s watchストリーミング（SSE）ポーリングまたは Webhook
料金商用無料枠 + 商用無料（OSS、CNCF）商用無料（OSS）+ 商用
最適な用途大規模エンタープライズセルフホストの柔軟性Cloud-native K8s ワークロード実験重視シンプルなセルフホスト要件

OpenFeature 標準 ​

OpenFeature は、Feature Flag 評価のためのベンダー中立でコミュニティ主導の API を提供する CNCF incubating project です。任意のバックエンド Provider と連携する標準インターフェースを定義することで、ベンダーロックインの問題を解決します。

OpenFeature の主な利点:

  • ベンダー中立 API: アプリケーションコードを変更せずに Provider を切り替えられる
  • 一貫した評価モデル: Boolean、string、number、object の Flag 型と統一された評価 API
  • Hook: ログ、メトリクス、検証、トレーシングのためのライフサイクル Hook
  • 評価コンテキスト: すべての評価に渡される構造化コンテキスト（ユーザー属性、環境情報）
  • マルチ言語サポート: Go、Java、Python、Node.js、.NET、PHP などの公式 SDK

OpenFeature アーキテクチャ ​

SDK 構造 ​

OpenFeature SDK は、評価 API と Flag 管理バックエンドを分離するレイヤードアーキテクチャに従います。

コアコンポーネント ​

評価 API: アプリケーションコードが操作する主要インターフェースです。型付きの評価メソッド（getBooleanValue、getStringValue、getNumberValue、getObjectValue）と、評価のスコープを設定する Client 抽象化を提供します。

Provider: Provider は、OpenFeature SDK を特定の Flag 管理バックエンドに接続する具体的な実装です。任意の時点（ドメインごと）でアクティブにできる Provider は 1 つだけで、SDK はすべての Flag 解決をそれに委任します。

評価コンテキスト: Flag 評価のコンテキストを提供するキーと値の属性セットです。一般的な属性には targetingKey（ユーザー ID）、email、region、environment、カスタムプロパティがあります。コンテキストは評価パイプライン全体を通過します。

Hook: Hook は、次の 4 段階で Flag 評価ライフサイクルをインターセプトします。

段階タイミング主なユースケース
before評価前コンテキストの拡充、入力の検証
after評価成功後メトリクスの記録、判断のログ出力
error評価失敗時エラー報告、フォールバックロジック
finally常に実行（try/finally と同様）クリーンアップ、Span の完了

Provider モデル ​

Provider の抽象化によって、OpenFeature はベンダー中立になります。各 Provider は標準インターフェースを実装します。

Provider Interface:
  - resolveBooleanValue(flagKey, defaultValue, context) -> ResolutionDetails
  - resolveStringValue(flagKey, defaultValue, context) -> ResolutionDetails
  - resolveNumberValue(flagKey, defaultValue, context) -> ResolutionDetails
  - resolveObjectValue(flagKey, defaultValue, context) -> ResolutionDetails
  - initialize(context) -> void
  - shutdown() -> void
  - onContextChange(oldCtx, newCtx) -> void

Provider を切り替えるには、設定コードの 1 行だけを変更します。

go
// Switch from flagd to LaunchDarkly by changing only the provider
openfeature.SetProvider(flagd.NewProvider())        // Option A: flagd
openfeature.SetProvider(launchdarkly.NewProvider())  // Option B: LaunchDarkly

評価フロー ​

完全な Flag 評価は、次のシーケンスに従います。

Kubernetes 上の flagd ​

flagd とは？ ​

flagd は、軽量なオープンソース Feature Flag デーモンであり、OpenFeature 準拠の Flag 評価エンジンの参照実装です。Cloud-native 環境向けに特別に設計され、Kubernetes 上でネイティブに実行されます。

主な特徴:

  • 軽量: 単一の Go バイナリ、最小限のリソースフットプリント（アイドル時メモリ約 20 MB）
  • Kubernetes ネイティブ: FeatureFlag CRD、ConfigMap、またはファイルから Flag 設定を読み取る
  • gRPC と HTTP: gRPC（ポート 8013）と HTTP（ポート 8016）で評価エンドポイントを公開する
  • リアルタイム同期: Kubernetes リソースの変更を watch し、Flag の状態を即時に更新する
  • 割合ベース評価: 一貫性ハッシュを使用したパーセンテージベースのロールアウトを組み込みでサポート
  • ターゲティングルール: 複雑なオーディエンスセグメンテーションのための JSON Logic ベースのターゲティング

flagd アーキテクチャ ​

Helm によるインストール ​

Helm を使用して flagd をスタンドアロン Deployment としてインストールします。

bash
# Add the OpenFeature Helm repository
helm repo add openfeature https://open-feature.github.io/open-feature-operator/
helm repo update

# Install flagd standalone (without the operator)
helm install flagd openfeature/flagd \
  --namespace flagd-system \
  --create-namespace \
  --set replicas=2 \
  --set resources.requests.cpu=100m \
  --set resources.requests.memory=64Mi \
  --set resources.limits.cpu=500m \
  --set resources.limits.memory=256Mi \
  --set metrics.enabled=true

ほとんどの本番環境では、flagd インスタンスを自動管理する OpenFeature Operator（次のセクションを参照）をインストールする方法を推奨します。

FeatureFlag CRD ​

OpenFeature Operator は、Feature Flag を Kubernetes リソースとして宣言できる FeatureFlag Custom Resource Definition を導入します。これは Kubernetes ネイティブな方法で Flag 設定を管理するための主要な仕組みです。

主要な Flag 型とターゲティングルールをすべて示す完全な FeatureFlag CR の例を次に示します。

yaml
apiVersion: core.openfeature.dev/v1beta1
kind: FeatureFlag
metadata:
  name: product-flags
  namespace: default
  labels:
    app: product-service
    environment: production
spec:
  flagSpec:
    # --- Boolean flag: simple on/off toggle ---
    flags:
      new-checkout-flow:
        state: ENABLED
        variants:
          "on": true
          "off": false
        defaultVariant: "off"
        targeting:
          # Enable for internal users and 10% of external users
          if:
            - or:
              - in:
                - "@company.com"
                - var: email
              - in:
                - var: targetingKey
                - fractional:
                  - - "on"
                    - 10
                  - - "off"
                    - 90
            - "on"
            - "off"

      # --- String flag: multi-variant feature ---
      checkout-theme:
        state: ENABLED
        variants:
          classic: "classic-v1"
          modern: "modern-v2"
          experimental: "modern-v3-beta"
        defaultVariant: classic
        targeting:
          if:
            - in:
              - var: region
              - - "us-east-1"
                - "eu-west-1"
            - "modern"
            - "classic"

      # --- Number flag: configuration tuning ---
      api-rate-limit:
        state: ENABLED
        variants:
          low: 100
          standard: 500
          high: 2000
          unlimited: 10000
        defaultVariant: standard
        targeting:
          if:
            - "=="
              - var: tier
              - "premium"
            - "high"
            - "standard"

      # --- Object flag: complex configuration ---
      recommendation-config:
        state: ENABLED
        variants:
          default:
            algorithm: "collaborative-filtering"
            maxResults: 10
            includeSponsored: false
          enhanced:
            algorithm: "deep-learning-v2"
            maxResults: 20
            includeSponsored: true
            modelVersion: "2025-06"
        defaultVariant: default
        targeting:
          if:
            - in:
              - var: targetingKey
              - fractional:
                - - "enhanced"
                  - 25
                - - "default"
                  - 75
            - "enhanced"
            - "default"

      # --- Ops flag: emergency kill switch ---
      enable-external-recommendations:
        state: ENABLED
        variants:
          "on": true
          "off": false
        defaultVariant: "on"
        # No targeting rules: controlled purely by defaultVariant.
        # Set defaultVariant to "off" to disable the feature globally.

Sidecar Injection とスタンドアロン Deployment ​

flagd は Kubernetes 上で 2 つのモードで実行できます。選択は、レイテンシ要件、運用モデル、リソース予算によって決まります。

Sidecar モード（OpenFeature Operator により Injection）:

スタンドアロンモード（集中型 Deployment）:

観点Sidecarスタンドアロン
レイテンシ最小（localhost）やや高い（ネットワークホップ）
リソース使用量Pod ごとに 1 つの flagdPod 間で共有
影響範囲Pod 単位の分離共有。障害はすべてのコンシューマーに影響
スケーリングアプリケーション Pod とともにスケール独立してスケール
設定Operator annotation により自動手動の Helm/YAML 管理
最適な用途レイテンシに敏感な重要ワークロードコスト重視、多数の小規模 Service

OpenFeature Operator ​

OpenFeature Operator は、flagd インスタンスのライフサイクルを管理し、Feature Flag 設定を同期する Kubernetes Operator です。本番 Kubernetes 環境で flagd を実行するための推奨方法です。

インストール ​

bash
# Install the OpenFeature Operator via Helm
helm repo add openfeature https://open-feature.github.io/open-feature-operator/
helm repo update

helm install open-feature-operator openfeature/open-feature-operator \
  --namespace open-feature-operator-system \
  --create-namespace \
  --set sidecarConfiguration.resources.requests.cpu=50m \
  --set sidecarConfiguration.resources.requests.memory=32Mi \
  --set sidecarConfiguration.resources.limits.cpu=200m \
  --set sidecarConfiguration.resources.limits.memory=128Mi

Operator が導入する CRD ​

Operator は Feature Flag を管理するために複数の CRD を導入します。

CRD目的
FeatureFlagFeature Flag 定義をインラインで宣言する（Flag キー、バリアント、ターゲティングルール）
FeatureFlagSourceワークロード用の Flag 設定のソース（CRD、ファイル、HTTP）を指定する

FeatureFlagSource CRD ​

FeatureFlagSource リソースは、flagd が設定をどこから読み取るかを Operator に伝えます。1 つの FeatureFlagSource は複数のソースを参照でき、Operator がそれらをマージします。

yaml
apiVersion: core.openfeature.dev/v1beta1
kind: FeatureFlagSource
metadata:
  name: product-service-flags
  namespace: default
spec:
  sources:
    # Source 1: FeatureFlag CR in the same namespace
    - source: product-flags          # Name of the FeatureFlag CR
      provider: kubernetes           # Read from Kubernetes CRD
    # Source 2: Shared flags from another namespace
    - source: global-flags
      provider: kubernetes
    # Source 3: External HTTP source (for third-party flag data)
    - source: https://flags.internal.company.com/api/v1/flags
      provider: http
      httpSyncBearerToken: "flag-sync-token"  # Token for auth
  # Port configuration for the injected flagd sidecar
  port: 8013
  metricsPort: 8014
  # flagd management port
  managementPort: 8015
  # Evaluation log format
  evaluator: json
  # Default sync provider
  defaultSyncProvider: kubernetes

Pod 自動 Injection ​

Operator は annotation を使用して、flagd Sidecar コンテナをアプリケーション Pod に Injection します。Operator の mutating webhook が annotation を検出すると、Pod spec に flagd コンテナを自動追加します。

yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: product-service
  namespace: default
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: product-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: product-service
      annotations:
        # This annotation triggers flagd sidecar injection
        openfeature.dev/enabled: "true"
        # Reference the FeatureFlagSource to use
        openfeature.dev/flagsourcename: "product-service-flags"
    spec:
      containers:
        - name: product-service
          image: myregistry/product-service:v1.4.0
          ports:
            - containerPort: 8080
          env:
            # The flagd provider connects to localhost because the sidecar
            # runs in the same pod
            - name: FLAGD_HOST
              value: "localhost"
            - name: FLAGD_PORT
              value: "8013"

Operator がこの Deployment を処理すると、結果の Pod にはアプリケーションコンテナと flagd Sidecar の 2 つのコンテナが含まれ、Flag 設定は参照された FeatureFlagSource から取得されます。

ConfigMap と CRD の同期 ​

Operator は FeatureFlag CR の変更を watch し、flagd が読み取る対応する ConfigMap を生成または更新します。この同期フローは次のように動作します。

FeatureFlag CR を更新すると、Operator は Kubernetes watch API を通じて変更を検出し、Flag 仕様を含む ConfigMap を再生成します。flagd はファイル watcher を通じてその変更を取得します。いずれも Pod の再起動なしで実行されます。

アプリケーション統合 ​

Go SDK ​

go
package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"

    "github.com/open-feature/go-sdk/openfeature"
    flagd "github.com/open-feature/go-sdk-contrib/providers/flagd/pkg"
)

func main() {
    // Initialize the flagd provider
    provider := flagd.NewProvider(
        flagd.WithHost("localhost"),
        flagd.WithPort(8013),
        flagd.WithResolverType(flagd.GRPC),
    )
    openfeature.SetProvider(provider)

    // Create a client scoped to a domain
    client := openfeature.NewClient("product-service")

    // Build evaluation context with user and environment attributes
    ctx := openfeature.NewEvaluationContext(
        "user-12345",  // targetingKey
        map[string]interface{}{
            "email":   "alice@company.com",
            "region":  "us-east-1",
            "tier":    "premium",
            "env":     "production",
        },
    )

    // Boolean flag evaluation
    newCheckout, _ := client.BooleanValue(
        context.Background(), "new-checkout-flow", false, ctx,
    )
    fmt.Printf("New checkout enabled: %v\n", newCheckout)

    // String flag evaluation
    theme, _ := client.StringValue(
        context.Background(), "checkout-theme", "classic-v1", ctx,
    )
    fmt.Printf("Theme: %s\n", theme)

    // Number flag evaluation
    rateLimit, _ := client.FloatValue(
        context.Background(), "api-rate-limit", 500, ctx,
    )
    fmt.Printf("Rate limit: %.0f\n", rateLimit)

    // Object flag evaluation (returns interface{})
    recoConfig, _ := client.ObjectValue(
        context.Background(), "recommendation-config",
        map[string]interface{}{"algorithm": "collaborative-filtering", "maxResults": 10},
        ctx,
    )
    fmt.Printf("Recommendation config: %v\n", recoConfig)

    // Detailed evaluation (includes reason, variant, metadata)
    details, _ := client.BooleanValueDetails(
        context.Background(), "new-checkout-flow", false, ctx,
    )
    fmt.Printf("Value: %v, Variant: %s, Reason: %s\n",
        details.Value, details.Variant, details.Reason)
}

Java SDK ​

java
import dev.openfeature.sdk.*;
import dev.openfeature.contrib.providers.flagd.FlagdProvider;
import dev.openfeature.contrib.providers.flagd.FlagdOptions;

public class ProductService {

    private final Client featureClient;

    public ProductService() {
        // Configure the flagd provider
        FlagdOptions options = FlagdOptions.builder()
            .host("localhost")
            .port(8013)
            .resolverType(FlagdOptions.ResolverType.GRPC)
            .deadline(500)  // evaluation timeout in ms
            .build();

        OpenFeatureAPI api = OpenFeatureAPI.getInstance();
        api.setProvider(new FlagdProvider(options));
        this.featureClient = api.getClient("product-service");
    }

    public void handleCheckout(User user) {
        // Build evaluation context
        MutableContext ctx = new MutableContext(user.getId());
        ctx.add("email", user.getEmail());
        ctx.add("region", user.getRegion());
        ctx.add("tier", user.getTier());

        // Boolean evaluation
        boolean newCheckout = featureClient.getBooleanValue(
            "new-checkout-flow", false, ctx
        );

        if (newCheckout) {
            processNewCheckout(user);
        } else {
            processLegacyCheckout(user);
        }

        // String evaluation
        String theme = featureClient.getStringValue(
            "checkout-theme", "classic-v1", ctx
        );
        renderWithTheme(theme);

        // Number evaluation
        int rateLimit = featureClient.getIntegerValue(
            "api-rate-limit", 500, ctx
        );
        applyRateLimit(rateLimit);

        // Object evaluation
        Value recoConfig = featureClient.getObjectValue(
            "recommendation-config",
            new Value(Structure.mapToStructure(
                Map.of("algorithm", new Value("collaborative-filtering"))
            )),
            ctx
        );
        configureRecommendations(recoConfig.asStructure());
    }

    // Detailed evaluation with reason and variant
    public void logFlagDecision(String flagKey, User user) {
        MutableContext ctx = new MutableContext(user.getId());
        FlagEvaluationDetails<Boolean> details =
            featureClient.getBooleanDetails(flagKey, false, ctx);

        logger.info("Flag: {}, Value: {}, Variant: {}, Reason: {}",
            flagKey, details.getValue(),
            details.getVariant(), details.getReason());
    }
}

Python SDK ​

python
from openfeature import api
from openfeature.evaluation_context import EvaluationContext
from openfeature.contrib.provider.flagd import FlagdProvider
from openfeature.contrib.provider.flagd.config import ResolverType

# Initialize the provider
provider = FlagdProvider(
    host="localhost",
    port=8013,
    resolver_type=ResolverType.GRPC,
    deadline_ms=500,
)
api.set_provider(provider)

# Create a client
client = api.get_client("product-service")


def handle_request(user: dict):
    """Handle an incoming request with feature flag evaluation."""

    # Build evaluation context
    ctx = EvaluationContext(
        targeting_key=user["id"],
        attributes={
            "email": user["email"],
            "region": user.get("region", "us-east-1"),
            "tier": user.get("tier", "free"),
            "env": "production",
        },
    )

    # Boolean flag
    new_checkout = client.get_boolean_value("new-checkout-flow", False, ctx)
    if new_checkout:
        return render_new_checkout(user)

    # String flag
    theme = client.get_string_value("checkout-theme", "classic-v1", ctx)

    # Number flag
    rate_limit = client.get_integer_value("api-rate-limit", 500, ctx)

    # Object flag
    reco_config = client.get_object_value(
        "recommendation-config",
        {"algorithm": "collaborative-filtering", "maxResults": 10},
        ctx,
    )

    # Detailed evaluation
    details = client.get_boolean_details("new-checkout-flow", False, ctx)
    print(
        f"Flag: new-checkout-flow, Value: {details.value}, "
        f"Variant: {details.variant}, Reason: {details.reason}"
    )

    return render_legacy_checkout(user, theme, rate_limit, reco_config)

Node.js SDK ​

typescript
import { OpenFeature, EvaluationContext } from '@openfeature/server-sdk';
import { FlagdProvider } from '@openfeature/flagd-provider';

// Initialize the provider
const provider = new FlagdProvider({
  host: 'localhost',
  port: 8013,
  resolverType: 'grpc',
  deadlineMs: 500,
});

OpenFeature.setProvider(provider);

// Create a client
const client = OpenFeature.getClient('product-service');

interface User {
  id: string;
  email: string;
  region: string;
  tier: string;
}

async function handleCheckout(user: User): Promise<void> {
  // Build evaluation context
  const ctx: EvaluationContext = {
    targetingKey: user.id,
    email: user.email,
    region: user.region,
    tier: user.tier,
    env: 'production',
  };

  // Boolean flag
  const newCheckout = await client.getBooleanValue(
    'new-checkout-flow',
    false,
    ctx,
  );

  if (newCheckout) {
    await processNewCheckout(user);
  } else {
    await processLegacyCheckout(user);
  }

  // String flag
  const theme = await client.getStringValue(
    'checkout-theme',
    'classic-v1',
    ctx,
  );

  // Number flag
  const rateLimit = await client.getNumberValue(
    'api-rate-limit',
    500,
    ctx,
  );

  // Object flag
  const recoConfig = await client.getObjectValue(
    'recommendation-config',
    { algorithm: 'collaborative-filtering', maxResults: 10 },
    ctx,
  );

  // Detailed evaluation with metadata
  const details = await client.getBooleanDetails(
    'new-checkout-flow',
    false,
    ctx,
  );
  console.log(
    `Flag: new-checkout-flow, Value: ${details.value}, ` +
    `Variant: ${details.variant}, Reason: ${details.reason}`,
  );
}

ターゲティングルールの詳細 ​

flagd はターゲティングルールに JSON Logic を使用します。一般的なターゲティングパターンを以下に示します。

パーセンテージベースのロールアウト（一貫性ハッシュ）:

fractional 演算子は targetingKey をハッシュ関数の入力として使用するため、同じユーザーには常に同じバリアントが表示されます。

yaml
targeting:
  if:
    - in:
      - var: targetingKey
      - fractional:
        - - "on"
          - 20    # 20% of users
        - - "off"
          - 80    # 80% of users
    - "on"
    - "off"

属性ベースのターゲティング（region、tier など）:

yaml
targeting:
  if:
    - and:
      - "=="
        - var: region
        - "us-east-1"
      - in:
        - var: tier
        - - "premium"
          - "enterprise"
    - "enhanced"
    - "default"

組み合わせターゲティング（内部ユーザー OR パーセンテージ）:

yaml
targeting:
  if:
    - or:
      - ends_with:
        - var: email
        - "@company.com"
      - in:
        - var: targetingKey
        - fractional:
          - - "on"
            - 5
          - - "off"
            - 95
    - "on"
    - "off"

Canary リリースと Feature Flag の組み合わせ ​

Feature Flag と Canary リリースは相互補完的な戦略です。Canary リリースはインフラストラクチャレベル（どの Pod バージョンがリクエストを処理するか）でトラフィックを制御し、Feature Flag はアプリケーションレベル（どのコードパスを実行するか）で動作を制御します。両方を組み合わせることで、最高レベルのリリース安全性を提供します。

アーキテクチャ: Flagger + Feature Flag ​

Flagger + Feature Flag ワークフロー ​

次のワークフローでは、トラフィック管理には Flagger を使用し、Canary Pod 内でのきめ細かな制御には Feature Flag を使用します。

フェーズ 1 -- Flag をオフにして Deployment: Flag（デフォルト: off）の背後に新機能を置いた v2 をリリースします。Flagger は v2 へ少量のトラフィックのルーティングを開始します。

フェーズ 2 -- 内部ユーザー向けに Flag を有効化: @company.com に一致するユーザーに対して機能を有効にするよう、FeatureFlag CR を更新します。v2 Pod に到達した内部ユーザーには新機能が表示され、それ以外の v2 ユーザーには以前の動作が表示されます。

フェーズ 3 -- パーセンテージロールアウト: ターゲティングルールを全ユーザーの 10% に拡大します。Flagger の分析を通じてエラー率とレイテンシを監視します。

フェーズ 4 -- 完全ロールアウト: メトリクスが健全であれば、Flagger は v2 を Primary に昇格させ、Feature Flag を 100% に開放します。

Flagger Canary リソースの例:

yaml
apiVersion: flagger.app/v1beta1
kind: Canary
metadata:
  name: product-service
  namespace: default
spec:
  targetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: product-service
  service:
    port: 8080
  analysis:
    interval: 1m
    threshold: 5
    maxWeight: 50
    stepWeight: 10
    metrics:
      - name: request-success-rate
        thresholdRange:
          min: 99
        interval: 1m
      - name: request-duration
        thresholdRange:
          max: 500
        interval: 1m
      # Custom metric: feature flag error rate
      - name: feature-flag-error-rate
        templateRef:
          name: feature-flag-errors
          namespace: flagger-system
        thresholdRange:
          max: 1
        interval: 1m

Feature Flag による A/B テスト ​

Feature Flag により、ユーザー割り当てが決定的でインフラストラクチャのルーティングから独立した、真の A/B テストが可能になります。

yaml
apiVersion: core.openfeature.dev/v1beta1
kind: FeatureFlag
metadata:
  name: ab-test-pricing
  namespace: default
spec:
  flagSpec:
    flags:
      pricing-page-variant:
        state: ENABLED
        variants:
          control: "pricing-v1"
          variant-a: "pricing-v2-annual-first"
          variant-b: "pricing-v2-monthly-first"
        defaultVariant: control
        targeting:
          if:
            - in:
              - var: targetingKey
              - fractional:
                - - "control"
                  - 34
                - - "variant-a"
                  - 33
                - - "variant-b"
                  - 33
            - fractional:
              - - "control"
                - 34
              - - "variant-a"
                - 33
              - - "variant-b"
                - 33

fractional は targetingKey に対する一貫性ハッシュを使用するため、各ユーザーはセッションをまたいでも常に同じバリアントを表示します。これは有効な A/B テスト結果に不可欠です。

Dark Launch パターン ​

Dark Launch は、新機能を本番環境に Deployment しつつ、内部ユーザーまたは Shadow Pipeline にのみ公開する方法です。Feature Flag を使うとこれを簡単に実現できます。

yaml
apiVersion: core.openfeature.dev/v1beta1
kind: FeatureFlag
metadata:
  name: dark-launch-payment-v2
  namespace: default
spec:
  flagSpec:
    flags:
      payment-engine-v2:
        state: ENABLED
        variants:
          "on": true
          "off": false
        defaultVariant: "off"
        targeting:
          # Only enable for specific internal test accounts
          if:
            - in:
              - var: targetingKey
              - - "test-user-001"
                - "test-user-002"
                - "qa-bot-001"
            - "on"
            - "off"

アプリケーションコードは古いパスと新しいパスの両方を同時に処理しますが、Flag がオンの場合にのみ新しいパスの結果を返します。

go
func processPayment(order Order, ctx openfeature.EvaluationContext) Result {
    // Always run the legacy path
    legacyResult := legacyPaymentEngine.Process(order)

    // Check if the new engine should be used
    useV2, _ := client.BooleanValue(context.Background(), "payment-engine-v2", false, ctx)

    if useV2 {
        newResult := paymentEngineV2.Process(order)
        // Compare results for validation (optional)
        compareResults(legacyResult, newResult)
        return newResult
    }

    return legacyResult
}

メトリクスベースの自動ロールアウト ​

Flagger の分析と Feature Flag メトリクスを組み合わせて、ロールアウトを自動的に進行または中止します。

yaml
apiVersion: flagger.app/v1beta1
kind: MetricTemplate
metadata:
  name: feature-flag-errors
  namespace: flagger-system
spec:
  provider:
    type: prometheus
    address: http://prometheus.monitoring:9090
  query: |
    100 - (
      sum(rate(
        flagd_impression_total{
          key="new-checkout-flow",
          reason!="ERROR"
        }[1m]
      )) /
      sum(rate(
        flagd_impression_total{
          key="new-checkout-flow"
        }[1m]
      )) * 100
    )

GitOps 統合 ​

コードとしての Feature Flag ​

Git 経由で Feature Flag を管理すると、インフラストラクチャに対する GitOps と同じ利点が得られます。すなわち、バージョン履歴、Pull Request レビュー、自動 Deployment、監査証跡です。FeatureFlag CRD により、これは自然に実現できます。Flag 設定は Git に保存される単なる別の Kubernetes マニフェストです。

推奨リポジトリレイアウト:

gitops-repo/
├── base/
│   ├── namespaces.yaml
│   └── ...
├── apps/
│   ├── product-service/
│   │   ├── deployment.yaml
│   │   ├── service.yaml
│   │   ├── feature-flags/
│   │   │   ├── product-flags.yaml       # FeatureFlag CR
│   │   │   └── flag-source.yaml         # FeatureFlagSource CR
│   │   └── kustomization.yaml
│   └── checkout-service/
│       ├── deployment.yaml
│       ├── feature-flags/
│       │   └── checkout-flags.yaml
│       └── kustomization.yaml
├── platform/
│   └── open-feature-operator/
│       ├── helmrelease.yaml
│       └── values.yaml
└── environments/
    ├── dev/
    │   └── patches/
    │       └── feature-flags-dev.yaml    # Dev-specific flag overrides
    ├── staging/
    │   └── patches/
    │       └── feature-flags-staging.yaml
    └── production/
        └── patches/
            └── feature-flags-prod.yaml

ArgoCD FeatureFlag CR の Deployment ​

Feature Flag リソースを管理する ArgoCD Application を定義します。

yaml
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Application
metadata:
  name: product-service-flags
  namespace: argocd
spec:
  project: default
  source:
    repoURL: https://github.com/org/gitops-repo.git
    targetRevision: main
    path: apps/product-service/feature-flags
  destination:
    server: https://kubernetes.default.svc
    namespace: default
  syncPolicy:
    automated:
      prune: true
      selfHeal: true
    syncOptions:
      - CreateNamespace=true
    retry:
      limit: 3
      backoff:
        duration: 5s
        factor: 2
        maxDuration: 1m

Flux FeatureFlag CR の Deployment ​

FluxCD では、Kustomization リソースを使用します。

yaml
apiVersion: kustomize.toolkit.fluxcd.io/v1
kind: Kustomization
metadata:
  name: product-service-flags
  namespace: flux-system
spec:
  interval: 5m
  sourceRef:
    kind: GitRepository
    name: gitops-repo
  path: ./apps/product-service/feature-flags
  prune: true
  targetNamespace: default
  healthChecks:
    - apiVersion: core.openfeature.dev/v1beta1
      kind: FeatureFlag
      name: product-flags
      namespace: default

PR ベースの Flag 変更ワークフロー ​

Feature Flag 変更の Pull Request ワークフローは、安全性とトレーサビリティを提供します。

CI 検証例（GitHub Actions）:

yaml
name: Validate Feature Flags
on:
  pull_request:
    paths:
      - '**/feature-flags/**'

jobs:
  validate:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - name: Validate YAML syntax
        run: |
          find . -path '*/feature-flags/*.yaml' -exec yamllint -d relaxed {} +

      - name: Validate FeatureFlag schema
        run: |
          # Use kubeconform with the OpenFeature CRD schema
          find . -path '*/feature-flags/*.yaml' \
            -exec kubeconform \
              -schema-location 'https://raw.githubusercontent.com/open-feature/open-feature-operator/main/config/crd/bases/core.openfeature.dev_featureflags.yaml' \
              {} +

      - name: Check targeting rules
        run: |
          # Custom script to validate JSON Logic targeting rules
          python scripts/validate-targeting-rules.py \
            --flags-dir apps/*/feature-flags/

Kustomize による環境固有の Override ​

Kustomize patch を使用して、環境ごとに異なる Flag 状態を維持します。

yaml
# environments/production/patches/feature-flags-prod.yaml
apiVersion: core.openfeature.dev/v1beta1
kind: FeatureFlag
metadata:
  name: product-flags
spec:
  flagSpec:
    flags:
      new-checkout-flow:
        # Production: conservative 5% rollout
        defaultVariant: "off"
        targeting:
          if:
            - in:
              - var: targetingKey
              - fractional:
                - - "on"
                  - 5
                - - "off"
                  - 95
            - "on"
            - "off"
yaml
# environments/dev/patches/feature-flags-dev.yaml
apiVersion: core.openfeature.dev/v1beta1
kind: FeatureFlag
metadata:
  name: product-flags
spec:
  flagSpec:
    flags:
      new-checkout-flow:
        # Dev: always on
        defaultVariant: "on"

オブザーバビリティ ​

Flag 評価メトリクス（Prometheus） ​

flagd はメトリクスポート（デフォルト: 8014）で Prometheus メトリクスを公開します。Feature Flag の動作を監視する主なメトリクスは次のとおりです。

メトリクス型説明
flagd_impression_totalCounterkey、variant、reason でラベル付けされた Flag 評価の総数
flagd_evaluation_error_totalCounterkey と error_code でラベル付けされた評価エラーの総数
flagd_evaluation_duration_secondsHistogramFlag 評価のレイテンシ分布
flagd_flag_syncs_totalCounterソースからの Flag 設定同期回数

Prometheus scrape 設定:

yaml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: flagd-metrics
  namespace: monitoring
  labels:
    release: prometheus
spec:
  namespaceSelector:
    any: true
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/name: flagd
  endpoints:
    - port: metrics
      interval: 15s
      path: /metrics

Sidecar モードを使用する場合は、Pod レベルの scrape を設定します。

yaml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PodMonitor
metadata:
  name: flagd-sidecar-metrics
  namespace: monitoring
spec:
  namespaceSelector:
    any: true
  selector:
    matchLabels:
      openfeature.dev/enabled: "true"
  podMetricsEndpoints:
    - port: "8014"
      interval: 15s
      path: /metrics

Grafana ダッシュボード ​

Feature Flag 用 Grafana ダッシュボードの主なパネル:

パネル 1 -- バリアント別 Flag 評価率:

promql
sum by (key, variant) (
  rate(flagd_impression_total[5m])
)

パネル 2 -- Flag ごとのエラー率:

promql
sum by (key) (rate(flagd_evaluation_error_total[5m]))
/
sum by (key) (rate(flagd_impression_total[5m]))
* 100

パネル 3 -- 評価レイテンシ（p99）:

promql
histogram_quantile(0.99,
  sum by (le) (
    rate(flagd_evaluation_duration_seconds_bucket[5m])
  )
)

パネル 4 -- ロールアウトの進捗（"on" 評価の割合）:

promql
sum(rate(flagd_impression_total{key="new-checkout-flow", variant="on"}[5m]))
/
sum(rate(flagd_impression_total{key="new-checkout-flow"}[5m]))
* 100

パネル 5 -- 設定同期ステータス:

promql
sum by (source) (rate(flagd_flag_syncs_total[5m]))

変更履歴の追跡 ​

Feature Flag は GitOps を通じて Kubernetes リソースとして管理されるため、すべての変更が 2 か所で追跡されます。

  1. Git 履歴: diff、作成者、タイムスタンプ、PR リンクを含む完全な Commit ログ
  2. Kubernetes Event: Flag 設定が変更されたときに OpenFeature Operator が Event を出力する

Flag の変更に関する Kubernetes Event を照会します。

bash
kubectl get events --field-selector reason=FlagConfigurationUpdated \
  --sort-by='.metadata.creationTimestamp' -n default

監査ログ ​

コンプライアンスおよびセキュリティ監査のため、複数のデータソースを組み合わせます。

データソース取得内容保持戦略
Git Commit誰が、いつ、何を、なぜ変更したか（PR 説明）恒久的（Git 履歴）
Kubernetes 監査ログFeatureFlag リソースへの API Server 呼び出し集中ログ（90 日超）
flagd 評価ログコンテキストと結果を含むすべての Flag 評価サンプリングベース（高ボリューム Flag）
Prometheus メトリクス集計された評価回数とエラー率時系列保持（15～30 日）

詳細な監査証跡のために、flagd で評価ログを有効化します。

yaml
apiVersion: core.openfeature.dev/v1beta1
kind: FeatureFlagSource
metadata:
  name: audited-flags
spec:
  sources:
    - source: product-flags
      provider: kubernetes
  # Enable structured evaluation logging
  evaluator: json
  logFormat: json

本番環境のベストプラクティス ​

Flag ライフサイクル管理 ​

すべての Feature Flag には、定義されたライフサイクルが必要です。本来の目的を超えて残り続ける Flag は、コードの複雑さ、テスト対象範囲、認知負荷を増大させる技術的負債になります。

推奨ライフサイクルルール:

Flag 型最大有効期間期限到達時のアクション
Release Flag100% ロールアウト後 30 日Flag を削除し、古いコードパスを削除する
Experiment Flag90 日結果を分析し、勝者を選択して Flag を削除する
Ops Flag期限なし（恒久的）四半期ごとにレビューする
Permission Flag期限なし（恒久的）四半期ごとにレビューする

技術的負債の防止 ​

古い Feature Flag は技術的負債の大きな原因です。次の対策を実装してください。

1. 有効期限を含む Flag メタデータ:

yaml
apiVersion: core.openfeature.dev/v1beta1
kind: FeatureFlag
metadata:
  name: product-flags
  annotations:
    # Metadata for lifecycle tracking
    openfeature.dev/owner: "checkout-team"
    openfeature.dev/created: "2025-06-01"
    openfeature.dev/expires: "2025-07-15"
    openfeature.dev/jira: "CHECKOUT-1234"
    openfeature.dev/type: "release"
spec:
  flagSpec:
    flags:
      new-checkout-flow:
        state: ENABLED
        # ...

2. 自動化された古い Flag の検出（CronJob）:

yaml
apiVersion: batch/v1
kind: CronJob
metadata:
  name: stale-flag-detector
  namespace: open-feature-operator-system
spec:
  schedule: "0 9 * * 1"  # Every Monday at 9 AM
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          containers:
            - name: detector
              image: bitnami/kubectl:latest
              command:
                - /bin/sh
                - -c
                - |
                  echo "Checking for expired feature flags..."
                  TODAY=$(date +%Y-%m-%d)
                  kubectl get featureflags --all-namespaces -o json | \
                    jq -r --arg today "$TODAY" \
                    '.items[] |
                     select(.metadata.annotations["openfeature.dev/expires"] != null) |
                     select(.metadata.annotations["openfeature.dev/expires"] < $today) |
                     "\(.metadata.namespace)/\(.metadata.name) expired on \(.metadata.annotations["openfeature.dev/expires"])"'
          restartPolicy: OnFailure

3. コードレベルの lint: 静的解析を使用してコード内の Flag 参照を検出し、稼働中の Flag 定義と照合します。コードから参照されているのに CRD に存在しない Flag（またはその逆）は、古いアーティファクトを示します。

緊急 Kill Switch ​

問題のある機能を即座に無効化できるよう、重要な Feature Flag を Kill Switch として設計します。

yaml
apiVersion: core.openfeature.dev/v1beta1
kind: FeatureFlag
metadata:
  name: kill-switches
  namespace: default
  labels:
    openfeature.dev/type: ops
spec:
  flagSpec:
    flags:
      # Kill switch for external payment provider
      enable-stripe-payments:
        state: ENABLED
        variants:
          "on": true
          "off": false
        defaultVariant: "on"   # Change to "off" to disable Stripe globally

      # Kill switch for recommendation engine
      enable-recommendations:
        state: ENABLED
        variants:
          "on": true
          "off": false
        defaultVariant: "on"

      # Kill switch for real-time notifications
      enable-push-notifications:
        state: ENABLED
        variants:
          "on": true
          "off": false
        defaultVariant: "on"

緊急時には、GitOps Pipeline を待たずに kubectl を使用して直ちに Kill Switch を切り替えます。

bash
# Emergency: disable Stripe payments
kubectl patch featureflag kill-switches -n default --type='json' \
  -p='[{
    "op": "replace",
    "path": "/spec/flagSpec/flags/enable-stripe-payments/defaultVariant",
    "value": "off"
  }]'

緊急事態を解決した後は、変更を Git に Commit して信頼できる情報源との同期を保つか、手動 Patch を元に戻して GitOps に元の状態を復元させます。

段階的ロールアウト戦略 ​

安全で段階的なロールアウトには fractional 演算子を使用します。

段階割合期間ゲート条件
内部0.1%（会社メールアドレスのみ）1～2 日P0/P1 バグなし
Early Adopter5%2～3 日エラー率 < 0.1%、レイテンシ p99 < 500ms
Canary25%3～5 日ビジネスメトリクスの劣化なし
Broad50%2～3 日安定したコンバージョン率
General Availability100%--30 日以内に Flag を削除

各段階でターゲティングルールを更新します。

bash
# Stage: Canary (25%)
kubectl patch featureflag product-flags -n default --type='json' \
  -p='[{
    "op": "replace",
    "path": "/spec/flagSpec/flags/new-checkout-flow/targeting",
    "value": {
      "if": [
        {"in": [{"var": "targetingKey"},
          {"fractional": [["on", 25], ["off", 75]]}]},
        "on", "off"
      ]
    }
  }]'

パフォーマンス影響の最小化 ​

Feature Flag 評価はすべてのリクエストにレイテンシを追加します。次の手法で影響を最小化してください。

1. flagd Provider で gRPC ストリーミングを使用する: flagd Provider は、Flag 値を SDK に Push してローカルにキャッシュする gRPC ストリーミングをサポートします。評価はプロセス内キャッシュからサブミリ秒のレイテンシで解決されます。

go
provider := flagd.NewProvider(
    flagd.WithResolverType(flagd.IN_PROCESS), // In-process evaluation
)

2. 一括評価: 1 つのリクエストで複数の Flag が必要な場合、それらをまとめて評価して往復回数を減らします（非ストリーミング Provider に関連します）。

3. Hot Loop 内の Flag を避ける: Feature Flag は、密な Loop の内部ではなく、リクエスト境界で評価する必要があります。結果をリクエストスコープの変数にキャッシュします。

go
// Good: evaluate once per request
newCheckout, _ := client.BooleanValue(ctx, "new-checkout-flow", false, evalCtx)
for _, item := range cart.Items {
    if newCheckout {
        processItemV2(item)
    } else {
        processItemV1(item)
    }
}

// Bad: evaluate inside the loop
for _, item := range cart.Items {
    newCheckout, _ := client.BooleanValue(ctx, "new-checkout-flow", false, evalCtx)
    // ...
}

4. 評価期限を設定する: Flag 評価の失敗がリクエスト失敗へ連鎖しないよう、Timeout を設定します。Timeout 時には常にデフォルト値が返されます。

5. flagd Sidecar のリソース制限: Sidecar がアプリケーションコンテナと競合しないよう、適切な CPU とメモリの制限を設定します。

yaml
# Recommended resource settings for flagd sidecar
resources:
  requests:
    cpu: 50m
    memory: 32Mi
  limits:
    cpu: 200m
    memory: 128Mi

参考資料 ​

公式ドキュメント ​

Provider ドキュメント ​

関連する内部ドキュメント ​

コミュニティリソース ​

ドキュメントに質問する

Enter で送信、Shift+Enter で改行します。