Deployment patterns in Kubernetes: wat past bij jouw infrastructuur?

De overstap naar Kubernetes betekent niet alleen een andere manier van infrastructuurbeheer, maar ook een fundamenteel andere aanpak van softwaredeployment. Kubernetes biedt krachtige mogelijkheden om applicaties uit te rollen, bij te werken en terug te draaien, mits je kiest voor de juiste deployment strategie. In dit artikel nemen we een aantal veelgebruikte deploymentstrategieën onder de loep: Rolling Updates, Recreate, Blue-Green Deployment, Canary Releases en A/B Testing. Je ontdekt wanneer je welk patroon toepast, wat de voor- en nadelen zijn, en hoe je ze in Kubernetes configureert.

Waarom deploymentstrategieën ertoe doen

In een klassieke on-premise omgeving is deployen vaak een alles-of-niets-actie: downtime wordt ingepland, de nieuwe versie uitgerold, en als er iets misgaat, is het hopen op een goede back-up. Kubernetes biedt een fundamenteel andere benadering. Doordat workloads in containers draaien en orkestratie automatisch verloopt, kun je veel flexibeler updaten. Maar dat betekent ook dat je keuzes moet maken: hoe wil je dat nieuwe versies worden uitgerold? Hoe ga je om met foutdetectie, rollback en performance testing?

Voor jou als DevOps-engineer of IT-manager is het deployment pattern dus niet zomaar een technische keuze, maar een strategische. Het bepaalt hoe gebruikers een nieuwe versie ervaren, hoe stabiel je omgeving blijft en hoe snel je kunt itereren.

Rolling Update: standaard maar robuust

De Rolling Update is het standaard deployment pattern van Kubernetes. Hierbij worden pods met de oude versie geleidelijk vervangen door pods met de nieuwe versie. Dit gebeurt op basis van instellingen zoals maxUnavailable en maxSurge in de Deployment-spec.

Voordelen:

            •          Minimale of geen downtime.

            •          Je behoudt altijd een werkende versie in productie.

            •          Volledig ondersteund door Kubernetes zonder extra tooling.

Nadelen:

            •          Je kunt tijdelijk een mix van oude en nieuwe versies in productie hebben.

            •          Als een fout niet direct zichtbaar is, kan de update volledig doorrollen.

Voorbeeld:

Stel, je hebt een microservice met vijf replica’s. Met maxUnavailable: 1 en maxSurge: 1 zorgt Kubernetes ervoor dat maximaal één pod tegelijk wordt vervangen. Zo blijft je service beschikbaar tijdens het updaten.

Best practice: Monitor je metrics tijdens het deployment met bijvoorbeeld Prometheus of een externe observability-oplossing. Zo kun je problemen vroeg detecteren en handmatig ingrijpen als nodig.

Recreate: alles uit, dan alles aan

Bij het Recreate-pattern wordt eerst de bestaande versie volledig beëindigd voordat de nieuwe pods worden opgestart. Simpel gezegd: stop → deploy → start.

Voordelen:

            •          Eenvoudig te implementeren.

            •          Geen overlap van versies.

Nadelen:

            •          Downtime is onvermijdelijk.

            •          Niet geschikt voor gebruikersgerichte applicaties die 24/7 beschikbaar moeten zijn.

Voorbeeld:

Een backendservice die intern gebruikt wordt en buiten kantooruren geüpdatet kan worden, leent zich goed voor Recreate. Denk aan een batchverwerker die slechts één keer per dag draait.

Best practice:

Combineer Recreate met een onderhoudsmodus op je front-end of API-gateway, zodat gebruikers duidelijke feedback krijgen.

Blue-Green Deployment: veilig schakelen tussen versies

Blue-Green Deployment werkt met twee identieke productiesets: de ‘blue’ omgeving (huidige versie) en de ‘green’ omgeving (nieuwe versie). Zodra je klaar bent met testen in green, leid je het verkeer om — meestal via een LoadBalancer of Ingress-controller.

Voordelen:

            •          Snel terug te rollen door simpelweg de routering aan te passen.

            •          Volledig testen van de nieuwe versie in een productie-achtige omgeving.

Nadelen:

            •          Vereist dubbele resources.

            •          Complexer in infrastructuurbeheer.

Voorbeeld:

Stel, je hebt een webapplicatie waar downtime onacceptabel is, zoals een e-commerceplatform. Je rolt versie 2.0 uit in de green-omgeving en test deze uitgebreid. Pas als alles goed werkt, verwijs je het verkeer van blue naar green.

Best practice:

Automatiseer de switch met behulp van Kubernetes Ingress of service mesh-oplossingen zoals Istio of Linkerd. Daarmee kun je geautomatiseerd terugrollen als fouten worden gedetecteerd.

Canary Release: kleine stappen, groot effect

Canary Releases zijn gebaseerd op het idee dat je een nieuwe versie eerst beschikbaar stelt aan een kleine subset van gebruikers. Pas als alles goed gaat, breid je het percentage gebruikers stapsgewijs uit.

Voordelen:

            •          Problemen worden vroeg gedetecteerd bij een klein publiek.

            •          Vermindert risico’s bij kritieke applicaties.

Nadelen:

            •          Complexere setup.

            •          Monitoring en metrics zijn cruciaal.

Voorbeeld:

Een SaaS-aanbieder die A/B-testen uitvoert of regelmatig features experimenteel uitrolt, kiest vaak voor Canary Releases. Je kunt dit implementeren door een aparte deployment te maken met een kleiner aantal replicas, en deze langzaam op te schalen.

Best practice:

Combineer met automatische rollback op basis van metrics. Tools zoals Argo Rollouts maken dit eenvoudig en veilig.

A/B Testing: niet alleen deployment, maar ook experimenteren

A/B Testing lijkt op Canary, maar is bedoeld om twee versies parallel te draaien en de impact te meten op gebruikersgedrag. In Kubernetes realiseer je dit via labels, selectors en traffic splitting via service meshes.

Voordelen:

            •          Ideaal voor productontwikkeling.

            •          Je kunt direct meten welke versie beter presteert.

Nadelen:

            •          Vereist veel monitoring en analyse.

            •          Niet bedoeld voor eenvoudige versiewijzigingen.

Voorbeeld:

Een ontwikkelteam test twee versies van een zoekalgoritme. 50% van de gebruikers krijgt versie A, de andere helft versie B. Meten = weten.

Best practice:

Maak gebruik van feature flags (bijvoorbeeld met LaunchDarkly of Flagger) om nauwkeurig te bepalen wie welke variant ziet.

Wat past bij jouw omgeving?

Er is geen one-size-fits-all. Je deploymentstrategie hangt af van je businessdoelen, risicobereidheid en technische infrastructuur:

            •          Snelle iteratie + lage impactfouten? Rolling Update.

            •          Maximale controle + goede testfaciliteiten? Blue-Green.

            •          Veel experimenten + gebruikersfeedback? A/B Testing.

            •          Stap-voor-stap uitrol + rollback-opties? Canary Release.

            •          Eenvoudige architectuur + tolerantie voor downtime? Recreate.

Een hybride aanpak is ook mogelijk. Zo kun je voor je frontend Blue-Green gebruiken, en voor je backend een Rolling Update met metrics-driven rollback.

Progressive Delivery: de evolutie van deployment

De afgelopen jaren heeft de term Progressive Delivery terrein gewonnen als paraplu voor moderne deploymentstrategieën zoals Canary Releases, A/B Testing en feature flags. Waar Continuous Delivery vooral draait om het snel en betrouwbaar uitrollen van software, gaat Progressive Delivery een stap verder: het stelt je in staat om nieuwe functionaliteit gecontroleerd, meetbaar en iteratief beschikbaar te maken voor gebruikersgroepen.

In Kubernetes wordt progressive delivery steeds vaker ondersteund met tools als Argo Rollouts, Flagger, of service meshes die traffic shaping mogelijk maken. Daarbij is ook hier weer observability cruciaal: metrics over latency, foutpercentages en gebruikersgedrag bepalen wanneer een volgende stap wordt gezet of een rollback wordt uitgevoerd.

Voor organisaties die snel willen innoveren, maar wél in control willen blijven, is progressive delivery de brug tussen snelheid en stabiliteit. Het maakt experimenteren met nieuwe features veilig en voorspelbaar, zelfs in grootschalige productiesystemen.

Tools en integraties

Hoewel Kubernetes zelf ondersteuning biedt voor Rolling Updates en Recreate, zijn andere patterns eenvoudiger te implementeren met behulp van aanvullende tools:

            •          Argo Rollouts – CRD’s voor Canary, Blue-Green, Progressive Delivery.

            •          Istio / Linkerd – Voor traffic routing en observability.

            •          Flagger – Automatisering van progressive delivery met metrics.

            •          Helm – Deployment automation met rollbackmogelijkheden.

Zorg dat je observability-stack hierop is afgestemd. Zonder metrics en logging kun je nooit veilig uitrollen, welke methode je ook gebruikt.

GitOps en deployments: automatisering met version control

Een andere belangrijke ontwikkeling binnen Kubernetes-omgevingen is de opkomst van GitOps: een aanpak waarbij de gewenste staat van je infrastructuur en applicaties volledig wordt vastgelegd in Git. Deployments worden daarbij getriggerd door wijzigingen in de Git-repository, niet door manuele acties of CI-pipelines.

GitOps past uitstekend bij deploymentstrategieën zoals Canary of Blue-Green. Tools als ArgoCD en Flux volgen automatisch wat er in Git staat en zorgen dat de Kubernetes-cluster daarmee in sync blijft. Hierdoor kun je niet alleen deployments automatiseren, maar ook eenvoudig terug naar een vorige commit.

Een bijkomend voordeel is het audittrail-aspect: omdat elke wijziging traceerbaar is tot een Git commit, verbeter je de security en compliance van je deploymentproces. Voor teams die met meerdere ontwikkelaars en clusters werken, biedt GitOps een krachtig mechanisme om structuur, controle en snelheid te combineren.

Rollbacks en foutdetectie: hoe snel keer je terug?

Welke deploymentstrategie je ook kiest, het vermogen om snel terug te keren naar een werkende versie is essentieel. Kubernetes ondersteunt standaard rollbacks via het Deployment object, waarmee je een eerdere ReplicaSet kunt herstellen. Maar in de praktijk komt daar meer bij kijken.

Zeker bij Canary of Blue-Green Deployment is het van belang om duidelijke criteria vast te stellen voor een rollback: welke metrics triggeren terugval? Hoe voorkom je dat gebruikers fouten ervaren terwijl je nog evalueert?

Een goede praktijk is het definiëren van SLO’s (Service Level Objectives) en het koppelen van alerts aan deze drempelwaarden. Denk aan:

            •          foutpercentages hoger dan 1%,

            •          responsetijden boven een vastgestelde grens,

            •          of negatieve gebruikersfeedback via monitoringtools.

Tools als Prometheus + Alertmanager, Datadog, of New Relic kunnen hierbij helpen. Combineer je deze signalen met een geautomatiseerde rollbackstrategie (bijvoorbeeld in Argo Rollouts), dan verklein je de impact van fouten aanzienlijk.

Tot slot

Deployment patterns zijn meer dan een technische keuze. Ze bepalen hoe jij als DevOps-engineer of IT-manager controle houdt over betrouwbaarheid, snelheid en gebruikerservaring. Kubernetes biedt de vrijheid om per applicatie het juiste patroon te kiezen — als je weet wat je doet. Door je deployments bewust in te richten met best practices, tooling en metrics, bouw je aan een veerkrachtige en toekomstbestendige infrastructuur.