Chaos Engineering: Изграждане на устойчивост на системите чрез контролирани експерименти

В днешните сложни и разпределени системи надеждността е от първостепенно значение. Потребителите очакват безпроблемно изживяване, а престоите могат да имат значителни финансови последици и такива за репутацията. Традиционните методи за тестване често не успяват да разкрият скритите слабости, които се появяват в реални условия. Тук се намесва Chaos Engineering.

Какво е Chaos Engineering?

Chaos Engineering е дисциплината на умишленото инжектиране на грешки в система, за да се разкрият слабостите и да се изгради увереност в способността ѝ да издържа на турбулентни условия. Не става въпрос за причиняване на хаос заради самия хаос; става въпрос за провеждане на контролирани експерименти за идентифициране на уязвимости, преди те да засегнат потребителите. Мислете за това като за проактивен подход към управлението на инциденти, който ви позволява да научите и подобрите системите си, преди да настъпят истински бедствия.

Първоначално популяризиран от Netflix, Chaos Engineering се превърна в решаваща практика за организации от всякакъв мащаб, които разчитат на сложни, разпределени системи. Той помага на екипите да разберат как се държат техните системи под напрежение, да идентифицират критични точки на отказ и да прилагат стратегии за подобряване на устойчивостта.

Принципите на Chaos Engineering

Chaos Engineering се ръководи от набор от основни принципи, които гарантират, че експериментите се провеждат отговорно и дават ценни прозрения:

• Дефиниране на "Стабилно състояние": Преди да проведете какъвто и да е експеримент, установете основно разбиране за нормалното поведение на вашата система. Това може да включва показатели като латентност, честота на грешки или използване на ресурси. Стабилното състояние служи като контролна група за сравнение по време и след експеримента.
• Формулиране на хипотеза: Разработете ясна хипотеза за това как вашата система ще реагира на специфичен тип отказ. Например: "Ако сървърът на базата данни стане недостъпен, приложението ще се деградира грациозно и ще продължи да обслужва заявки само за четене."
• Въвеждане на реални откази: Инжектирайте откази, които имитират реални сценарии. Това може да включва симулиране на прекъсвания на мрежата, сривове на процеси или изчерпване на ресурси. Колкото по-реалистичен е отказът, толкова по-ценни са прозренията.
• Извършване на експерименти в производствена среда: Въпреки че може да изглежда нелогично, извършването на експерименти в производствена (или подобна на производствена) среда е от решаващо значение за разкриване на реалистични режими на отказ. Започнете с малки експерименти и постепенно увеличавайте обхвата, когато увереността расте.
• Автоматизирайте експериментите да се изпълняват непрекъснато: Интегрирайте Chaos Engineering във вашия CI/CD конвейер, за да валидирате непрекъснато устойчивостта на вашата система. Автоматизираните експерименти ви позволяват да улавяте регресии рано и да гарантирате, че устойчивостта се поддържа, докато вашата система се развива.

Ползи от Chaos Engineering

Внедряването на Chaos Engineering предлага многобройни ползи, включително:

• Подобрена устойчивост на системата: Чрез проактивно идентифициране и смекчаване на слабостите, Chaos Engineering прави вашите системи по-устойчиви на откази.
• Намалено време на престой: Чрез предотвратяване на прекъсвания и минимизиране на въздействието на инциденти, Chaos Engineering помага за намаляване на времето на престой и подобряване на потребителското изживяване.
• Повишена увереност: Chaos Engineering предоставя на екипите по-голяма увереност в способността на техните системи да издържат на турбулентни условия.
• По-бърза реакция при инциденти: Като разбират как се държат системите под напрежение, екипите могат да реагират по-бързо и ефективно на реални инциденти.
• Подобрена наблюдаемост: Chaos Engineering насърчава развитието на стабилни практики за наблюдение и наблюдаемост, предоставяйки ценни прозрения за поведението на системата.
• По-добро сътрудничество: Chaos Engineering насърчава сътрудничеството между екипите за разработка, операции и сигурност, насърчавайки общо разбиране за устойчивостта на системата.

Първи стъпки с Chaos Engineering

Внедряването на Chaos Engineering не трябва да бъде обезсърчаваща задача. Ето ръководство стъпка по стъпка, за да започнете:

1. Започнете с малко: Започнете с прости експерименти, които са насочени към некритични компоненти. Това ви позволява да научите основите и да изградите увереност, без да рискувате големи смущения.
2. Определете критичните области: Съсредоточете се върху областите на вашата система, които са най-критични за бизнес операциите или имат история на откази.
3. Изберете правилните инструменти: Изберете инструменти за Chaos Engineering, които са в съответствие с архитектурата на вашата система и опита на вашия екип. Налични са няколко инструмента с отворен код и търговски инструменти, всеки със своите силни и слаби страни. Някои популярни опции включват Chaos Monkey, Gremlin и Litmus.
4. Разработете наръчник: Създайте подробен наръчник, който очертава стъпките, включени във всеки експеримент, включително хипотезата, отказа, който трябва да бъде инжектиран, показателите, които трябва да бъдат наблюдавани, и плана за отмяна.
5. Комуникирайте ясно: Комуникирайте вашите планове за Chaos Engineering на всички заинтересовани страни, включително екипите за разработка, операции, сигурност и бизнес. Уверете се, че всеки разбира целта на експериментите и потенциалното въздействие върху системата.
6. Наблюдавайте внимателно: Наблюдавайте отблизо вашата система по време на експерименти, за да се уверите, че отказът е инжектиран според очакванията и че системата се държи според предвиденото.
7. Анализирайте резултатите: След всеки експеримент анализирайте задълбочено резултатите, за да идентифицирате слабости и области за подобрение. Документирайте вашите констатации и ги споделете с екипа.
8. Повтаряйте и подобрявайте: Непрекъснато повтаряйте вашите експерименти и подобрявайте устойчивостта на вашата система въз основа на получените прозрения.

Примерни експерименти за Chaos Engineering

Ето някои примери за експерименти за Chaos Engineering, които можете да проведете, за да тествате устойчивостта на вашата система:

• Инжектиране на латентност: Въведете изкуствена латентност в мрежовите връзки, за да симулирате бавно време за реакция от външни услуги или бази данни. Това може да ви помогне да идентифицирате тесните места в производителността и да гарантирате, че вашето приложение може да се справи с влошена производителност. Например, инжектиране на 200 ms латентност между сървър на приложение във Франкфурт и сървър на база данни в Дъблин.
• Неправилно DNS разрешаване: Симулирайте грешки при DNS разрешаване, за да тествате способността на вашето приложение да се справя с прекъсвания на мрежата. Това може да ви помогне да идентифицирате единични точки на отказ във вашата DNS инфраструктура и да гарантирате, че вашето приложение може да премине към алтернативни DNS сървъри. Глобален пример може да бъде симулиране на регионално прекъсване на DNS, засягащо потребителите в Югоизточна Азия.
• CPU Starvation: Консумирайте голямо количество CPU ресурси на сървър, за да симулирате сценарий на изчерпване на ресурси. Това може да ви помогне да идентифицирате тесните места в производителността и да гарантирате, че вашето приложение може да се справи с голямо натоварване. Това е особено важно за приложения, които изпитват пикови времена на използване в зависимост от различните часови зони.
• Изтичане на памет: Въведете изтичане на памет в приложение, за да симулирате сценарий на изчерпване на паметта. Това може да ви помогне да идентифицирате изтичания на памет и да гарантирате, че вашето приложение може да се справи с дълготрайни операции. Чест сценарий в приложения, обработващи големи медийни файлове.
• Process Kill: Прекратете критичен процес, за да симулирате срив на процес. Това може да ви помогне да идентифицирате единични точки на отказ във вашето приложение и да гарантирате, че то може автоматично да се възстанови от откази на процеси. Например, случайно прекратяване на процеси на работници в система за обработка на опашки от съобщения.
• Разделяне на мрежата: Симулирайте разделяне на мрежата, за да изолирате различни части от вашата система една от друга. Това може да ви помогне да идентифицирате зависимостите между различните компоненти и да гарантирате, че вашето приложение може да се справи с прекъсвания на мрежата. Помислете за симулиране на разделяне на мрежата между центрове за данни на различни континенти (например, Северна Америка и Европа).
• Тестване на превключване на база данни при отказ: Наложете превключване на база данни при отказ, за да гарантирате, че вашето приложение може безпроблемно да превключи към резервен сървър на база данни в случай на отказ на основната база данни. Това включва проверка на консистентността на данните и минимален престой по време на процеса на превключване при отказ, което е важен аспект от плановете за възстановяване след бедствие в глобални финансови институции.

Инструменти за Chaos Engineering

Налични са няколко инструмента, които да ви помогнат да автоматизирате и рационализирате вашите експерименти за Chaos Engineering. Някои популярни опции включват:

• Chaos Monkey (Netflix): Класически инструмент за Chaos Engineering, който случайно прекратява инстанции на виртуални машини, за да симулира откази. Въпреки че първоначално е проектиран за AWS, концепциите могат да бъдат адаптирани към други среди.
• Gremlin: Търговска платформа за Chaos Engineering, която ви позволява да инжектирате широк спектър от откази във вашите системи, включително мрежова латентност, загуба на пакети и изчерпване на ресурси. Предлага отлични възможности за отчитане и анализ.
• Litmus: Рамка за Chaos Engineering с отворен код, която ви позволява да дефинирате и изпълнявате експерименти за Chaos Engineering с помощта на Kubernetes. Той предоставя библиотека от предварително изградени експерименти за Chaos и ви позволява да създавате персонализирани експерименти.
• Chaos Toolkit: Инструмент с отворен код, който предоставя стандартизиран начин за дефиниране и изпълнение на експерименти за Chaos Engineering. Той поддържа широк спектър от цели, включително облачни платформи, оркестратори на контейнери и бази данни.
• PowerfulSeal: PowerfulSeal е инструмент, който ви позволява автоматично да намирате и отстранявате проблеми с клъстери Kubernetes и OpenShift, така че да сте сигурни, че вашият клъстер ще бъде устойчив.

Предизвикателства пред Chaos Engineering

Въпреки че Chaos Engineering предлага значителни ползи, той също така представлява някои предизвикателства:

• Сложност: Проектирането и изпълнението на експерименти за Chaos Engineering може да бъде сложно, особено за големи и разпределени системи. Изисква задълбочено разбиране на архитектурата на системата и зависимостите.
• Риск: Инжектирането на откази в производствени системи носи присъщи рискове. От решаващо значение е внимателно да планирате и изпълнявате експерименти, за да сведете до минимум потенциалното въздействие върху потребителите.
• Координация: Chaos Engineering изисква координация между множество екипи, включително екипите за разработка, операции, сигурност и бизнес. Ясната комуникация и сътрудничество са от съществено значение.
• Инструменти: Изборът на правилните инструменти за Chaos Engineering може да бъде предизвикателство. Важно е да изберете инструменти, които са в съответствие с архитектурата на вашата система и опита на вашия екип.
• Културна промяна: Приемането на Chaos Engineering изисква културна промяна в рамките на организацията. Екипите трябва да се чувстват комфортно с идеята за умишлено инжектиране на откази в производствени системи.

Най-добри практики за Chaos Engineering

За да увеличите максимално ползите от Chaos Engineering и да сведете до минимум рисковете, следвайте тези най-добри практики:

• Започнете с малко: Започнете с прости експерименти, които са насочени към некритични компоненти.
• Автоматизирайте: Автоматизирайте вашите експерименти за Chaos Engineering, за да се изпълняват непрекъснато.
• Наблюдавайте: Наблюдавайте отблизо вашата система по време на експерименти, за да се уверите, че отказът е инжектиран според очакванията и че системата се държи според предвиденото.
• Комуникирайте: Комуникирайте вашите планове за Chaos Engineering на всички заинтересовани страни.
• Учете се: Непрекъснато се учете от вашите експерименти и подобрявайте устойчивостта на вашата система.
• Документирайте: Документирайте вашите експерименти, констатации и подобрения.
• Контролирайте радиуса на взрива: Уверете се, че всеки отказ, който въведете, е ограничен и не се разпространява в други части на системата. Използвайте техники като ограничаване на скоростта, прекъсвачи на вериги и прегради, за да изолирате отказите.
• Имайте план за отмяна: Винаги имайте ясен план за отмяна в случай, че нещо се обърка по време на експеримент. Уверете се, че можете бързо и лесно да се върнете към познато добро състояние.
• Приемете посторонни аутопсии без вина: Когато нещата се объркат, се фокусирайте върху ученето от опита, а не върху прехвърлянето на вина. Проведете посторонни аутопсии без вина, за да идентифицирате основните причини за отказите и да приложите мерки за предотвратяване на повторното им възникване.

Chaos Engineering и наблюдаемост

Chaos Engineering и наблюдаемостта са тясно свързани. Наблюдаемостта предоставя прозренията, необходими за разбиране на това как се държат системите под напрежение, докато Chaos Engineering предоставя средствата за натоварване на тези системи и разкриване на скрити слабости. Силна платформа за наблюдаемост е от съществено значение за ефективното Chaos Engineering.

Ключовите показатели за наблюдаемост, които трябва да се наблюдават по време на експерименти за Chaos Engineering, включват:

• Латентност: Времето, необходимо за обработка на заявка.
• Честота на грешки: Процентът на заявките, които водят до грешки.
• Използване на ресурси: Количеството CPU, памет и мрежови ресурси, които се използват.
• Наситеност: Степента, до която се използва ресурс.
• Пропускателна способност: Броят на заявките, обработени за единица време.

Чрез наблюдение на тези показатели по време на експерименти за Chaos Engineering, можете да получите по-дълбоко разбиране за това как вашите системи реагират на откази и да идентифицирате области за подобрение.

Бъдещето на Chaos Engineering

Chaos Engineering е бързо развиваща се област, с нови инструменти и техники, които се появяват през цялото време. Тъй като системите стават все по-сложни и разпределени, важността на Chaos Engineering ще продължи да расте.

Някои тенденции, които трябва да се следят в бъдещето на Chaos Engineering, включват:

• Chaos Engineering, задвижван от AI: Използване на изкуствен интелект за автоматизиране на проектирането и изпълнението на експерименти за Chaos Engineering. Това може да включва автоматично идентифициране на потенциални точки на отказ и генериране на експерименти за тестване.
• Cloud-Native Chaos Engineering: Приспособяване на техниките за Chaos Engineering към специфичните характеристики на cloud-native среди, като Kubernetes и serverless функции.
• Security Chaos Engineering: Прилагане на принципите на Chaos Engineering към тестването на сигурността за идентифициране на уязвимости и подобряване на позицията на сигурността. Това включва умишлено въвеждане на откази, свързани със сигурността, като например симулирани DDoS атаки или опити за SQL инжектиране.
• Интеграция с платформи за управление на инциденти: Безпроблемно интегриране на Chaos Engineering с платформи за управление на инциденти за автоматизиране на реакцията при инциденти и подобряване на сътрудничеството.

Заключение

Chaos Engineering е мощна дисциплина, която може да ви помогне да изградите по-устойчиви и надеждни системи. Чрез проактивно идентифициране и смекчаване на слабостите, можете да намалите времето на престой, да подобрите потребителското изживяване и да повишите увереността в способността на вашите системи да издържат на турбулентни условия. Въпреки че представлява някои предизвикателства, ползите от Chaos Engineering далеч надвишават рисковете. Като следвате най-добрите практики и непрекъснато се учите от вашите експерименти, можете да изградите култура на устойчивост в рамките на вашата организация и да гарантирате, че вашите системи са готови за всичко.

Приемете Chaos Engineering като проактивен подход към устойчивостта на системата и ще бъдете добре подготвени да се ориентирате в сложността на съвременните разпределени системи и да предоставяте изключително потребителско изживяване, независимо от това какви предизвикателства предстоят.