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id: staged-rollouts
title: "Staged Rollouts"
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# [[Staged Rollouts]]

## 🎯 한 줄 통찰 (One-line insight)
전체 사용자 기반에 대한 위험을 최소화하면서 실제 운영 환경의 데이터를 통해 가설을 정밀하게 검증하기 위해 노출 범위를 점진적으로 확대하는 전략적 배포 체계 [1-3].

## 🧠 핵심 개념 (Core concepts)
- **위험 완화 (Risk Mitigation):** 기술적 복잡성이나 비즈니스 가설의 불확실성이 높은 기능을 전체 사용자에게 노출하기 전, 소규모 그룹에서 문제를 조기 발견하여 피해를 국소화함 [1, 2].
- **기능 플래그 (Feature Flags):** 코드를 배포한 후에도 특정 사용자나 세그먼트에게만 기능을 활성화/비활성화하여 점진적 노출을 제어하는 핵심 기술 도구 [4, 5].
- **카나리 배포 (Canary Deployment):** 소규모 외부 사용자 그룹에 pre-production 버전을 먼저 릴리스하여 버그, 성능, 사용성을 실제 환경에서 테스트하는 기법 [2, 5].
- **실험적 검증 (Experimental Validation):** 배포 자체를 하나의 실험으로 간주하고, 설정된 성공 지표(성공/실패 기준)에 따라 다음 단계로의 확장을 결정함 [6, 7].

## 🧩 추출된 패턴 (Extracted patterns)
- **장소 기반 단계적 확장:** 지리적으로 분리된 특정 지점(예: 특정 매장)들에 대안을 먼저 도입하여 결과를 측정한 후 전체 네트워크로 확산하는 패턴 [6].
- **사용자 세그먼트별 노출:** 내부 팀 → 베타 테스터 → 얼리어답터 → 전체 사용자로 이어지는 계층적 노출 구조 [5].
- **기술적 디리스킹 (Technical De-risking):** 복잡한 통합이 필요한 기능의 경우, 추가 엔지니어링 시간을 할당하여 소규모 그룹에 먼저 적용함으로써 통합 리스크를 제거함 [2].

## 📖 세부 내용 (Details)
- **Lean Product Management에서의 역할:** 단계적 롤아웃은 '구축-측정-학습(Build-Measure-Learn)' 루프 내에서 '측정'의 위험을 관리하는 도구로 활용된다. 전체 사용자에게 영향을 주지 않고 영향력을 측정할 수 있게 한다 [1].
- **MVP 전략과의 결합:** 디지털 MVP 테스트 전략의 일환으로, 실제 기능을 구축하기 전이나 구축 직후 기능 플래그를 통해 점진적 노출을 수행함으로써 사용자의 실제 행동 데이터를 수집한다 [4].
- **수행 시점:**
    - **개발 중 (During Development):** 베타 테스트나 카나리 배포를 통해 정식 출시 전 실제 환경 피드백을 수집함 [5].
    - **출시 후 (Post-launch):** A/B 테스트나 다변량 테스트(MVT)와 병행하여 어떤 버전이 더 나은 성과를 내는지 확인하며 비중을 조절함 [8].
- **운영 거버넌스:** 리스크 영향도가 '매우 높음(Very High)'인 경우 확장을 일시 중단(Freeze scaling)하고 가설 검증에 예산을 즉시 투입하며, '중간(Medium)'인 경우 최적화 스프린트 중에 문제를 해결하며 모니터링을 지속한다 [9].

## ⚖️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & updates)
- **모순:** 소스 [10]과 [11]에서는 MVP를 '작은 출시(small launch)'가 아닌 '학습 도구'로 정의하며, 단순히 기능을 줄여서 출시하는 것과 단계적으로 노출을 확대하는 전략적 롤아웃은 구분되어야 함을 시사한다.
- **업데이트:** 전통적인 '빅뱅' 방식의 릴리스와 달리, 현대의 린 Startup 체계에서는 배포와 릴리스를 분리하여 기능 플래그를 통한 상시 실험 체계를 권장한다 [5, 12].

## 🛠️ 적용 사례 (Applied in summary)
- **Superstore (이탈리아 슈퍼마켓 체인) 배포 전략:** 
    - **내용:** 새로운 배달 및 픽업 시스템 도입 시, 전체 매장에 동시 적용하지 않고 특정 매장(different stores)들에 대안적인 매칭 알고리즘을 먼저 도입함 [6].
    - **의사결정:** 해당 매장들에서 측정된 결과를 바탕으로 전체 네트워크로의 확산(roll out) 여부를 결정하거나, 실패 시 다른 대안을 검토하는 프로세스를 거침 [6].
    - **결과:** 이 과정을 통해 고객이 진정으로 원하는 것이 무엇인지 파악하고, 위기 상황에서도 리소스를 효율적으로 배분하여 신규 서비스(quick commerce)를 안착시킴 [13, 14].

## ✅ 검증 상태 및 신뢰도
- **상태:** draft
- **검증 단계:** conceptual (실제 Superstore 사례를 통해 전략적 유효성 확인됨)
- **출처 신뢰도:** B (기업 사례 연구 및 전문 제품 관리 방법론 가이드 기반)
- **중복 검사 결과:** 신규 생성

## 📝 변경 이력 (Change history)
- 2026-06-12: Initial draft generated via Datacollector_MAC P-Reinforce engine.