Feature Flags と実験

ドキュメント > Feature Flags > コンセプト > Feature Flags と実験

概要

Datadog Feature Flagsは、Datadog Experimentをランダム化するデフォルトの方法です。フラグを実験にリンクすると、Datadogはそのフラグに実験ターゲティングルールを追加します。そのルールの評価により、サブジェクトがバリアントに割り当てられ、Datadogが実験の分析に使用するエクスポージャーのイベントが記録されます。

フラグを実験にリンクする

ワークフローのどちらからでもフラグを実験にリンクできます：

Product Analytics > Experimentsから実験を作成し、既存のFeature Flagsを追加します。
Feature Flagsの詳細ページから、Create New ExperimentセクションのTargeting Rules & Rolloutsをクリックして、そのFeature Flagsが事前入力された実験を作成します。

実験のターゲティングルール

実験のターゲティングルールは、他のターゲティングルールと同様に機能します。フィルターを含めることができ、同じ決定論的ランダム化を使用してサブジェクトをバリアントに割り当てます。ランダム化は評価コンテキスト内のtargetingKeyに基づいているため、同じサブジェクトは実験期間中、一貫して同じバリアントを受け取ります。

複数の実験が同じFeature Flagsを共有している場合、Datadogは上から順にターゲティングルールを評価します。実験を開始する前にルールを並べ替えて、特定のサブジェクトに対してどのルールが優先されるかを制御します。

エクスポージャー

SDKがサブジェクトのFeature Flagsの実験ターゲティングルールを評価するたびに、Datadogは_エクスポージャー_（サブジェクト、提供されたバリアント、タイムスタンプ）を記録します。Datadogはエクスポージャーとメトリクスイベントを結合して、バリアント間のリフトを計算します。これらのメトリクスイベントは、Product Analytics、Real User Monitoring、またはお客様のデータウェアハウスから取得できます。

Datadogは、サブジェクト識別子によってエクスポージャーとメトリクスを結合します。evaluation contextでSDKが設定するtargetingKeyは、実験用に構成されたsubject type attribute（@usr.idなど）と一致している必要があります。一致していない場合、Datadogはメトリクスイベントを正しいエクスポージャーに関連付けることができません。

独自のランダム化を持ち込む

Datadog Feature Flags以外のシステムでサブジェクトをランダム化する場合、このFeature Flagsと実験の統合は適用されません。Datadogは引き続き実験を分析できます。代わりに、データウェアハウスからエクスポージャーレコードを読み取るExposure SQL Modelを定義してください。