ダークランチ

パフォーマンスへの影響を評価するために、成果を使用せずに新しいバックエンド機能を呼び出します。

このページはスタブです。この資料の後続のリビジョンで完全に拡張するつもりです。ただし、私たちはまだこれらのパターンの開発に取り組んでいるため、これらのアイデアをどのように表現し、説明するのが最良かを学び続けているため、パターンが名前変更され、分割され、またはマージされる可能性があります。

ダークランチは、レガシーのモダナイゼーションに非常に役立つ場合があります。新しいソリューションに一定量のトラフィックを送信して、特に負荷がかかっているときの動作を理解できます。ただし、このアプローチには通常、既存のシステムの変更が必要になり、その動作によっては実装が困難になる場合があります。エンドユーザーから変更を隠すことを考えると、既存のレガシーユーザーエクスペリエンスを再利用または再実装することを意味する場合があります。これは、特にレガシービジネスプロセスまたはユーザーエクスペリエンスを置き換えることを検討している場合は不適切です。

詳細については、このbliki投稿を参照してください。