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Datadog hat mit Feature Flags ein neues Werkzeug vorgestellt, das Feature-Management direkt mit Echtzeit-Überwachung von Anwendungen verbindet.
Ziel ist es, Software-Teams beim Ausrollen neuer Funktionen mehr Kontrolle zu geben, ohne Stabilität und Performance aus dem Blick zu verlieren.
In modernen Cloud-Anwendungen gehören schnelle Releases zum Alltag. Gleichzeitig steigt mit jeder neuen Funktion das Risiko für Performance-Probleme, Fehler oder ungeplante Ausfälle. Besonders kritisch wird es, wenn Feature-Management und Systembeobachtung getrennt voneinander stattfinden. Änderungen lassen sich dann nur schwer nachvollziehen, Zusammenhänge bleiben verborgen und Reaktionen auf Incidents verzögern sich.
Komplexität durch manuelle Prozesse
In vielen Entwicklungsteams werden Feature Flags genutzt, um Funktionen schrittweise auszurollen oder gezielt zu aktivieren. Die Auswirkungen dieser Flags auf Stabilität, Latenz oder Fehlerraten müssen jedoch häufig manuell analysiert werden. Telemetriedaten aus verschiedenen Tools werden zusammengetragen, während alte oder vergessene Flags über Umgebungen hinweg bestehen bleiben. Das erhöht die Komplexität und schafft technische Altlasten.
Gerade in verteilten Systemen wird das Koordinieren von Rollouts und Rollbacks so zu einer fehleranfälligen Aufgabe. Statt automatisierter Abläufe dominieren individuelle Skripte und manuelle Kontrolle.
Für Entwickler bedeutet das häufig einen hohen operativen Druck. Neue Funktionen werden vorsichtig über kleine Nutzergruppen freigeschaltet, Dashboards permanent beobachtet und Metriken interpretiert. Treten Auffälligkeiten auf, ist oft unklar, ob ein neues Feature, eine Konfigurationsänderung oder ein unabhängiger Systemeffekt die Ursache ist. Im Zweifel werden Releases verzögert – oder Risiken bewusst in Kauf genommen.
Feature Flags direkt mit Observability verknüpft
Der neue Ansatz von Datadog setzt genau hier an. Feature Flags werden unmittelbar mit Telemetriedaten aus Application Performance Monitoring und Real User Monitoring verknüpft. Auswirkungen auf Zuverlässigkeit oder Nutzererlebnis lassen sich so in Echtzeit einem konkreten Feature oder einer Konfiguration zuordnen.
Rollouts und Rollbacks können automatisiert ausgelöst werden, sobald definierte Grenzwerte überschritten werden. Gleichzeitig lassen sich Tests und Experimente absichern, ohne Code neu ausrollen zu müssen.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Aufräumen technischer Schulden. Ungenutzte Feature Flags verbleiben oft über Jahre im Code und erschweren Wartung und Weiterentwicklung. Durch automatisierte Analysen lassen sich solche Konfigurationen identifizieren und gezielt entfernen, bevor sie zum Risiko werden.
Mit diesem Ansatz verschiebt sich Observability vom reinen Betriebsthema in Richtung Release-Management. Änderungen am System werden nicht erst nach dem Deployment bewertet, sondern sind von Beginn an messbar. Das erleichtert häufigere Releases und reduziert Unsicherheit in komplexen Cloud-Umgebungen.
