affaan-m/ECC

deployment-patterns

Deployment iş akışları, CI/CD pipeline kalıpları, Docker konteynerizasyonu, sağlık kontrolleri, rollback stratejileri ve web uygulamaları için üretim hazırlığı kontrol listeleri.

65CollectingNetwork accessRuns scripts
See how to use itView GitHub source
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/tr/skills/deployment-patterns"
Automated source guide

Source checked Jul 28, 2026·Refresh due Oct 26, 2026

Reorganized from the pinned upstream SKILL.md

Turn deployment-patterns's source instructions into a guide you can follow

According to the pinned SKILL.md from affaan-m/ECC: Üretim deployment iş akışları ve CI/CD en iyi uygulamaları.

npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/tr/skills/deployment-patterns"
Check the pinned source

Best fit

  • Deployment iş akışları, CI/CD pipeline kalıpları, Docker konteynerizasyonu, sağlık kontrolleri, rollback stratejileri ve web uygulamaları için üretim hazırlığı kontrol listeleri.

Bring this context

  • A concrete task that matches the documented purpose of deployment-patterns.
  • The files, examples, or context the task depends on.
  • Your constraints, target environment, and definition of done.

Expected outputs

  • A result that follows the pinned deployment-patterns instructions.
  • A concise record of assumptions, inputs used, and unresolved questions.
  • A final check against the source workflow and relevant permission signals.

Key source sections

Read deployment-patterns through these 5 source sections

Sections are extracted automatically from the pinned SKILL.md and link back to the source.

01

Multi-Stage Dockerfile (Node.js)

Review the “Multi-Stage Dockerfile (Node.js)” section in the pinned source before continuing.

SKILL.md · Multi-Stage Dockerfile (Node.js)
Review and apply the “Multi-Stage Dockerfile (Node.js)” source section.
02

Stage 1: Bağımlılıkları yükle

FROM node:22-alpine AS deps WORKDIR /app COPY package.json package-lock.json ./ RUN npm ci --production=false

SKILL.md · Stage 1: Bağımlılıkları yükle
FROM node:22-alpine AS deps WORKDIR /app COPY package.json package-lock.json ./ RUN npm ci --production=false
03

Stage 2: Build

FROM node:22-alpine AS builder WORKDIR /app COPY --from=deps /app/nodemodules ./nodemodules COPY . . RUN npm run build RUN npm prune --production

SKILL.md · Stage 2: Build
FROM node:22-alpine AS builder WORKDIR /app COPY --from=deps /app/nodemodules ./nodemodules COPY . . RUN npm run build RUN npm prune --production
04

Stage 3: Production image

FROM node:22-alpine AS runner WORKDIR /app

SKILL.md · Stage 3: Production image
FROM node:22-alpine AS runner WORKDIR /appRUN addgroup -g 1001 -S appgroup && adduser -S appuser -u 1001 USER appuserCOPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/nodemodules ./nodemodules COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/dist ./dist COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/package.json ./
05

Multi-Stage Dockerfile (Go)

Review the “Multi-Stage Dockerfile (Go)” section in the pinned source before continuing.

SKILL.md · Multi-Stage Dockerfile (Go)
Review and apply the “Multi-Stage Dockerfile (Go)” source section.

SkillSignal prompt templates

Provide the task, context, and acceptance criteria

These prompts were written by SkillSignal from the source structure; they are not upstream text.

Task-start prompt

Confirm source fit, inputs, and outputs before acting.

Use deployment-patterns to help me with: [specific task]. Context: [files, data, or background]. Constraints: [environment, scope, and prohibited actions]. Before acting, check the pinned SKILL.md and explain which sections apply, what inputs are still missing, and what you will deliver.

Source-guided execution

Make the Agent explicitly follow the key extracted sections.

Apply the pinned deployment-patterns source to [task]. Pay particular attention to these source sections: “Multi-Stage Dockerfile (Node.js)”, “Stage 1: Bağımlılıkları yükle”, “Stage 2: Build”, “Stage 3: Production image”, “Multi-Stage Dockerfile (Go)”. Preserve the important decision at each step. Mark facts not covered by the source as “needs confirmation” instead of inventing them. Then verify the result against my acceptance criteria: [criteria].

Result-review prompt

Check omissions, permissions, and source drift before delivery.

Review the current deployment-patterns result: (1) does it satisfy the original task; (2) were any applicable steps or limits in the pinned SKILL.md missed; (3) did it perform any unauthorized file, command, network, or data action; and (4) which conclusions remain unverified? List issues first, then fix only what the source or user authorization supports.

Output checklist

Verify each item before delivery

The task matches the purpose documented in the SKILL.md.

The source section “Multi-Stage Dockerfile (Node.js)” has been checked.

The source section “Stage 1: Bağımlılıkları yükle” has been checked.

The source section “Stage 2: Build” has been checked.

The source section “Stage 3: Production image” has been checked.

Inputs, constraints, and acceptance criteria are explicit.

Unverified facts, compatibility, and outcome claims are clearly marked.

Any file, command, network, or data action has been reviewed.

Choose a different workflow

When another Skill is the better fit

FAQ

What does deployment-patterns do?

Üretim deployment iş akışları ve CI/CD en iyi uygulamaları.

How do I start using deployment-patterns?

The catalog detected this source-specific install command: npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC --skill "docs/tr/skills/deployment-patterns". Inspect the command and pinned source before running it.

Which Agent platforms does it declare?

No dedicated Agent platform is declared in the pinned source record.

Repository stars
234,327
Repository forks
35,711
Quality
65/100
Source repository last pushed

Quality breakdown

Based on traceable docs and repository signals; stars are not treated as quality.

65/100
Documentation26/30
Specificity11/25
Maintenance20/20
Trust signals8/25
View original Skill.mdThis page is parsed directly from the repository SKILL.md without editorial rewriting. Collected: Jul 28, 2026 · about 2 min

Deployment Kalıpları

Üretim deployment iş akışları ve CI/CD en iyi uygulamaları.

Ne Zaman Aktifleştirmeli

  • CI/CD pipeline'ları kurarken
  • Bir uygulamayı Docker'ize ederken
  • Deployment stratejisi planlarken (blue-green, canary, rolling)
  • Sağlık kontrolleri ve hazırlık probe'ları uygularken
  • Üretim yayınına hazırlanırken
  • Ortama özgü ayarları yapılandırırken

Deployment Stratejileri

Rolling Deployment (Varsayılan)

Instance'ları kademeli olarak değiştir — rollout sırasında eski ve yeni versiyonlar birlikte çalışır.

Instance 1: v1 → v2  (önce güncelle)
Instance 2: v1        (hala v1 çalışıyor)
Instance 3: v1        (hala v1 çalışıyor)

Instance 1: v2
Instance 2: v1 → v2  (ikinci olarak güncelle)
Instance 3: v1

Instance 1: v2
Instance 2: v2
Instance 3: v1 → v2  (son olarak güncelle)

Artıları: Sıfır kesinti, kademeli rollout Eksileri: İki versiyon aynı anda çalışır — geriye uyumlu değişiklikler gerektirir Ne zaman kullanılır: Standart deployment'lar, geriye uyumlu değişiklikler

Blue-Green Deployment

İki özdeş ortam çalıştır. Trafiği atomik olarak değiştir.

Blue  (v1) ← trafik
Green (v2)   boşta, yeni versiyon çalışıyor

# Doğrulamadan sonra:
Blue  (v1)   boşta (yedek haline gelir)
Green (v2) ← trafik

Artıları: Anında rollback (blue'ya geri dön), temiz geçiş Eksileri: Deployment sırasında 2x altyapı gerektirir Ne zaman kullanılır: Kritik servisler, sorunlara sıfır tolerans

Canary Deployment

Önce trafiğin küçük bir yüzdesini yeni versiyona yönlendir.

v1: %95 trafik
v2:  %5 trafik  (canary)

# Metrikler iyi görünüyorsa:
v1: %50 trafik
v2: %50 trafik

# Final:
v2: %100 trafik

Artıları: Tam rollout'tan önce gerçek trafikle sorunları yakalar Eksileri: Trafik bölme altyapısı, izleme gerektirir Ne zaman kullanılır: Yüksek trafikli servisler, riskli değişiklikler, feature flag'ler

Docker

Multi-Stage Dockerfile (Node.js)

# Stage 1: Bağımlılıkları yükle
FROM node:22-alpine AS deps
WORKDIR /app
COPY package.json package-lock.json ./
RUN npm ci --production=false

# Stage 2: Build
FROM node:22-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY --from=deps /app/node_modules ./node_modules
COPY . .
RUN npm run build
RUN npm prune --production

# Stage 3: Production image
FROM node:22-alpine AS runner
WORKDIR /app

RUN addgroup -g 1001 -S appgroup && adduser -S appuser -u 1001
USER appuser

COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/node_modules ./node_modules
COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/dist ./dist
COPY --from=builder --chown=appuser:appgroup /app/package.json ./

ENV NODE_ENV=production
EXPOSE 3000

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --start-period=5s --retries=3 \
  CMD wget --no-verbose --tries=1 --spider http://localhost:3000/health || exit 1

CMD ["node", "dist/server.js"]

Multi-Stage Dockerfile (Go)

FROM golang:1.22-alpine AS builder
WORKDIR /app
COPY go.mod go.sum ./
RUN go mod download
COPY . .
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux go build -ldflags="-s -w" -o /server ./cmd/server

FROM alpine:3.19 AS runner
RUN apk --no-cache add ca-certificates
RUN adduser -D -u 1001 appuser
USER appuser

COPY --from=builder /server /server

EXPOSE 8080
HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s CMD wget -qO- http://localhost:8080/health || exit 1
CMD ["/server"]

Multi-Stage Dockerfile (Python/Django)

FROM python:3.12-slim AS builder
WORKDIR /app
RUN pip install --no-cache-dir uv
COPY requirements.txt .
RUN uv pip install --system --no-cache -r requirements.txt

FROM python:3.12-slim AS runner
WORKDIR /app

RUN useradd -r -u 1001 appuser
USER appuser

COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.12/site-packages /usr/local/lib/python3.12/site-packages
COPY --from=builder /usr/local/bin /usr/local/bin
COPY . .

ENV PYTHONUNBUFFERED=1
EXPOSE 8000

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s CMD python -c "import urllib.request; urllib.request.urlopen('http://localhost:8000/health/')" || exit 1
CMD ["gunicorn", "config.wsgi:application", "--bind", "0.0.0.0:8000", "--workers", "4"]

Docker En İyi Uygulamaları

# İYİ uygulamalar
- Belirli versiyon tag'leri kullanın (node:22-alpine, node:latest değil)
- Image boyutunu minimize etmek için multi-stage build'ler
- Root olmayan kullanıcı olarak çalıştır
- Önce bağımlılık dosyalarını kopyalayın (layer caching)
- node_modules, .git, test'leri hariç tutmak için .dockerignore kullanın
- HEALTHCHECK talimatı ekleyin
- docker-compose veya k8s'te kaynak limitleri ayarlayın

# KÖTÜ uygulamalar
- Root olarak çalıştırmak
- :latest tag'lerini kullanmak
- Tüm repo'yu tek COPY layer'da kopyalamak
- Production image'de dev bağımlılıklarını yüklemek
- Image'de secret'ları saklamak (env var veya secrets manager kullanın)

CI/CD Pipeline

GitHub Actions (Standart Pipeline)

name: CI/CD

on:
  push:
    branches: [main]
  pull_request:
    branches: [main]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-node@v4
        with:
          node-version: 22
          cache: npm
      - run: npm ci
      - run: npm run lint
      - run: npm run typecheck
      - run: npm test -- --coverage
      - uses: actions/upload-artifact@v4
        if: always()
        with:
          name: coverage
          path: coverage/

  build:
    needs: test
    runs-on: ubuntu-latest
    if: github.ref == 'refs/heads/main'
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: docker/setup-buildx-action@v3
      - uses: docker/login-action@v3
        with:
          registry: ghcr.io
          username: ${{ github.actor }}
          password: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
      - uses: docker/build-push-action@v5
        with:
          push: true
          tags: ghcr.io/${{ github.repository }}:${{ github.sha }}
          cache-from: type=gha
          cache-to: type=gha,mode=max

  deploy:
    needs: build
    runs-on: ubuntu-latest
    if: github.ref == 'refs/heads/main'
    environment: production
    steps:
      - name: Deploy to production
        run: |
          # Platforma özgü deployment komutu
          # Railway: railway up
          # Vercel: vercel --prod
          # K8s: kubectl set image deployment/app app=ghcr.io/${{ github.repository }}:${{ github.sha }}
          echo "Deploying ${{ github.sha }}"

Pipeline Aşamaları

PR açıldığında:
  lint → typecheck → unit tests → integration tests → preview deploy

Main'e merge edildiğinde:
  lint → typecheck → unit tests → integration tests → build image → deploy staging → smoke tests → deploy production

Sağlık Kontrolleri

Sağlık Kontrolü Endpoint'i

// Basit sağlık kontrolü
app.get("/health", (req, res) => {
  res.status(200).json({ status: "ok" });
});

// Detaylı sağlık kontrolü (dahili izleme için)
app.get("/health/detailed", async (req, res) => {
  const checks = {
    database: await checkDatabase(),
    redis: await checkRedis(),
    externalApi: await checkExternalApi(),
  };

  const allHealthy = Object.values(checks).every(c => c.status === "ok");

  res.status(allHealthy ? 200 : 503).json({
    status: allHealthy ? "ok" : "degraded",
    timestamp: new Date().toISOString(),
    version: process.env.APP_VERSION || "unknown",
    uptime: process.uptime(),
    checks,
  });
});

async function checkDatabase(): Promise<HealthCheck> {
  try {
    await db.query("SELECT 1");
    return { status: "ok", latency_ms: 2 };
  } catch (err) {
    return { status: "error", message: "Database unreachable" };
  }
}

Kubernetes Probe'ları

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 3000
  initialDelaySeconds: 10
  periodSeconds: 30
  failureThreshold: 3

readinessProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 3000
  initialDelaySeconds: 5
  periodSeconds: 10
  failureThreshold: 2

startupProbe:
  httpGet:
    path: /health
    port: 3000
  initialDelaySeconds: 0
  periodSeconds: 5
  failureThreshold: 30    # 30 * 5s = 150s max başlatma süresi

Ortam Yapılandırması

Twelve-Factor App Kalıbı

# Tüm yapılandırma ortam değişkenleri ile — asla kodda değil
DATABASE_URL=postgres://user:pass@host:5432/db
REDIS_URL=redis://host:6379/0
API_KEY=${API_KEY}           # secrets manager tarafından enjekte edilir
LOG_LEVEL=info
PORT=3000

# Ortama özgü davranış
NODE_ENV=production          # veya staging, development
APP_ENV=production           # açık uygulama ortamı

Yapılandırma Validasyonu

import { z } from "zod";

const envSchema = z.object({
  NODE_ENV: z.enum(["development", "staging", "production"]),
  PORT: z.coerce.number().default(3000),
  DATABASE_URL: z.string().url(),
  REDIS_URL: z.string().url(),
  JWT_SECRET: z.string().min(32),
  LOG_LEVEL: z.enum(["debug", "info", "warn", "error"]).default("info"),
});

// Başlangıçta validasyon yap — yapılandırma yanlışsa hızlı başarısız ol
export const env = envSchema.parse(process.env);

Rollback Stratejisi

Anında Rollback

# Docker/Kubernetes: önceki image'a işaret et
kubectl rollout undo deployment/app

# Vercel: önceki deployment'ı yükselt
vercel rollback

# Railway: önceki commit'i tekrar deploy et
railway up --commit <previous-sha>

# Veritabanı: migration'ı rollback et (geri alınabilirse)
npx prisma migrate resolve --rolled-back <migration-name>

Rollback Kontrol Listesi

  • Önceki image/artifact mevcut ve tag'lenmiş
  • Veritabanı migration'ları geriye uyumlu (yıkıcı değişiklik yok)
  • Feature flag'ler deploy olmadan yeni özellikleri devre dışı bırakabilir
  • Hata oranı artışları için izleme alarmları yapılandırılmış
  • Rollback üretim yayınından önce staging'de test edilmiş

Üretim Hazırlığı Kontrol Listesi

Herhangi bir üretim deployment'ından önce:

Uygulama

  • Tüm testler geçiyor (unit, integration, E2E)
  • Kodda veya yapılandırma dosyalarında hardcode edilmiş secret yok
  • Hata işleme tüm edge case'leri kapsıyor
  • Loglama yapılandırılmış (JSON) ve PII içermiyor
  • Sağlık kontrolü endpoint'i anlamlı durum döndürüyor

Altyapı

  • Docker image yeniden üretilebilir şekilde build oluyor (sabitlenmiş versiyonlar)
  • Ortam değişkenleri dokümante edilmiş ve başlangıçta validate ediliyor
  • Kaynak limitleri ayarlanmış (CPU, bellek)
  • Horizontal scaling yapılandırılmış (min/max instance'lar)
  • Tüm endpoint'lerde SSL/TLS etkin

İzleme

  • Uygulama metrikleri export ediliyor (istek oranı, gecikme, hatalar)
  • Hata oranı > eşik için alarmlar yapılandırılmış
  • Log toplama kurulmuş (yapılandırılmış loglar, aranabilir)
  • Sağlık endpoint'inde uptime izleme

Güvenlik

  • Bağımlılıklar CVE'ler için taranmış
  • CORS sadece izin verilen origin'ler için yapılandırılmış
  • Halka açık endpoint'lerde hız sınırlama etkin
  • Kimlik doğrulama ve yetkilendirme doğrulanmış
  • Güvenlik header'ları ayarlanmış (CSP, HSTS, X-Frame-Options)

Operasyonlar

  • Rollback planı dokümante edilmiş ve test edilmiş
  • Veritabanı migration'ı üretim boyutundaki veriye karşı test edilmiş
  • Yaygın hata senaryoları için runbook
  • Nöbet rotasyonu ve yükseltme yolu tanımlanmış
Source repo
affaan-m/ECC
Skill path
docs/tr/skills/deployment-patterns/SKILL.md
Commit SHA
4e973d3eaf92
Repository license
MIT
Data collected