カオスエンジニアリング：制御された実験によるシステムレジリエンスの構築

今日の複雑で分散したシステムにおいて、信頼性は最も重要です。ユーザーはシームレスな体験を期待しており、ダウンタイムは重大な財務的・評判上の影響を及ぼす可能性があります。従来のテスト方法では、実際の条件下で現れる隠れた弱点を発見するには不十分なことがよくあります。そこで登場するのがカオスエンジニアリングです。

カオスエンジニアリングとは？

カオスエンジニアリングとは、システムの弱点を発見し、激動の状況に耐える能力への自信を構築するために、意図的にシステムに障害を注入する規律です。それはカオスを引き起こすこと自体が目的ではありません。ユーザーに影響が及ぶ前に脆弱性を特定するための、制御された実験を行うことです。これを、実際の災害が発生する前にシステムを学び、改善することを可能にする、インシデント管理への積極的なアプローチと考えてください。

もともとNetflixによって広められたカオスエンジニアリングは、複雑な分散システムに依存するあらゆる規模の組織にとって重要な実践となっています。これにより、チームはストレス下でシステムがどのように振る舞うかを理解し、重大な障害点を特定し、レジリエンスを向上させるための戦略を実行するのに役立ちます。

カオスエンジニアリングの原則

カオスエンジニアリングは、実験が責任を持って実施され、価値ある洞察を生み出すことを保証するための一連の基本原則に基づいています：

• 「定常状態」を定義する： 実験を実行する前に、システムの正常な振る舞いに関するベースラインの理解を確立します。これには、レイテンシ、エラー率、リソース使用率などのメトリクスが含まれる場合があります。定常状態は、実験中および実験後と比較するための対照群として機能します。
• 仮説を立てる： 特定の種類の障害に対してシステムがどのように応答するかについて、明確な仮説を立てます。例：「データベースサーバーが利用できなくなった場合、アプリケーションは正常に機能縮退し、読み取り専用リクエストの提供を継続する。」
• 現実世界の障害を導入する： 現実世界のシナリオを模倣した障害を注入します。これには、ネットワーク障害、プロセスクラッシュ、リソース枯渇のシミュレーションが含まれる場合があります。障害が現実的であるほど、得られる洞察はより価値のあるものになります。
• 本番環境で実験を実行する： 直感に反するように思えるかもしれませんが、本番環境（または本番に近い環境）で実験を実行することは、現実的な障害モードを発見するために不可欠です。小規模な実験から始め、自信がつくにつれて徐々に範囲を拡大します。
• 実験を自動化して継続的に実行する： カオスエンジニアリングをCI/CDパイプラインに統合し、システムのレジリエンスを継続的に検証します。自動化された実験により、リグレッションを早期に発見し、システムの進化に合わせてレジリエンスが維持されることを保証できます。

カオスエンジニアリングの利点

カオスエンジニアリングを導入することには、数多くの利点があります：

• システムレジリエンスの向上： 弱点を積極的に特定し、軽減することで、カオスエンジニアリングはシステムの障害に対する耐性を高めます。
• ダウンタイムの削減： 障害を防ぎ、インシデントの影響を最小限に抑えることで、カオスエンジニアリングはダウンタイムを削減し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。
• 自信の向上： カオスエンジニアリングは、チームに自分たちのシステムが激動の状況に耐えられるという大きな自信を与えます。
• 迅速なインシデント対応： ストレス下でシステムがどのように振る舞うかを理解することで、チームは現実世界のインシデントに対してより迅速かつ効果的に対応できます。
• 可観測性の強化： カオスエンジニアリングは、堅牢な監視と可観測性の実践の発展を促し、システムの振る舞いに関する貴重な洞察を提供します。
• より良いコラボレーション： カオスエンジニアリングは、開発、運用、セキュリティチーム間のコラボレーションを促進し、システムレジリエンスに関する共通の理解を深めます。

カオスエンジニアリングを始める

カオスエンジニアリングの導入は、必ずしも難しい作業である必要はありません。始めるためのステップバイステップガイドを以下に示します：

1. 小さく始める： 重要度の低いコンポーネントを対象とした単純な実験から始めます。これにより、大きな混乱のリスクを冒さずに、やり方を学び、自信を築くことができます。
2. 重要領域を特定する： ビジネス運営にとって最も重要な、または過去に障害が発生したことのあるシステムの領域に焦点を当てます。
3. 適切なツールを選択する： システムのアーキテクチャとチームの専門知識に合ったカオスエンジニアリングツールを選択します。いくつかのオープンソースおよび商用ツールが利用可能で、それぞれに長所と短所があります。人気のあるオプションには、Chaos Monkey、Gremlin、Litmusなどがあります。
4. プレイブックを作成する： 仮説、注入する障害、監視するメトリクス、ロールバック計画など、各実験に関わる手順を概説した詳細なプレイブックを作成します。
5. 明確にコミュニケーションする： カオスエンジニアリングの計画を、開発、運用、セキュリティ、ビジネスチームを含むすべてのステークホルダーに伝えます。全員が実験の目的とシステムへの潜在的な影響を理解していることを確認します。
6. 注意深く監視する： 実験中はシステムを綿密に監視し、障害が期待どおりに注入され、システムが予測どおりに動作することを確認します。
7. 結果を分析する： 各実験の後、結果を徹底的に分析して、弱点と改善点を特定します。調査結果を文書化し、チームと共有します。
8. 反復と改善： 実験を継続的に反復し、得られた洞察に基づいてシステムのレジリエンスを向上させます。

カオスエンジニアリング実験の例

システムのレジリエンスをテストするために実行できるカオスエンジニアリング実験の例をいくつか紹介します：

• レイテンシ注入： 外部サービスやデータベースからの応答が遅い状況をシミュレートするために、ネットワーク接続に人為的なレイテンシを導入します。これにより、パフォーマンスのボトルネックを特定し、アプリケーションが劣化したパフォーマンスに対応できることを確認できます。例えば、フランクフルトのアプリケーションサーバーとダブリンのデータベースサーバー間に200msのレイテンシを注入します。
• DNS解決の失敗： DNS解決の失敗をシミュレートして、アプリケーションがネットワーク障害に対応できる能力をテストします。これにより、DNSインフラストラクチャの単一障害点を特定し、アプリケーションが代替DNSサーバーにフェイルオーバーできることを確認できます。グローバルな例として、東南アジアのユーザーに影響を与える地域的なDNS障害をシミュレートすることが考えられます。
• CPU枯渇： サーバー上で大量のCPUリソースを消費して、リソース枯渇シナリオをシミュレートします。これにより、パフォーマンスのボトルネックを特定し、アプリケーションが高い負荷に対応できることを確認できます。これは特に、異なるタイムゾーンに依存するピーク利用時間を経験するアプリケーションに関連します。
• メモリリーク： アプリケーションにメモリリークを導入して、メモリ枯渇シナリオをシミュレートします。これにより、メモリリークを特定し、アプリケーションが長時間実行される操作に対応できることを確認できます。大規模なメディアファイルを処理するアプリケーションでよくあるシナリオです。
• プロセスキラー： 重要なプロセスを終了させて、プロセスクラッシュをシミュレートします。これにより、アプリケーションの単一障害点を特定し、プロセス障害から自動的に回復できることを確認できます。例えば、メッセージキュー処理システムのワーカプロセスをランダムに終了させます。
• ネットワーク分断： ネットワーク分断をシミュレートして、システムの異なる部分を互いに分離します。これにより、異なるコンポーネント間の依存関係を特定し、アプリケーションがネットワーク障害に対応できることを確認できます。異なる大陸（例：北米とヨーロッパ）のデータセンター間のネットワーク分断をシミュレートすることを検討してください。
• データベースフェイルオーバーテスト： データベースフェイルオーバーを強制して、プライマリデータベースの障害発生時にアプリケーションがバックアップデータベースサーバーにシームレスに切り替えられることを確認します。これには、フェイルオーバー中のデータ一貫性と最小限のダウンタイムの検証が含まれ、これはグローバルな金融機関における災害復旧計画の重要な側面です。

カオスエンジニアリングのためのツール

カオスエンジニアリング実験を自動化し、効率化するためのツールがいくつか利用可能です。人気のあるオプションには次のようなものがあります：

• Chaos Monkey (Netflix): 仮想マシンインスタンスをランダムに終了させて障害をシミュレートする、古典的なカオスエンジニアリングツールです。もともとAWS用に設計されましたが、その概念は他の環境にも適用できます。
• Gremlin: ネットワークレイテンシ、パケットロス、リソース枯渇など、幅広い障害をシステムに注入できる商用カオスエンジニアリングプラットフォームです。優れたレポート機能と分析機能を提供します。
• Litmus: Kubernetesを使用してカオスエンジニアリング実験を定義・実行できるオープンソースのカオスエンジニアリングフレームワークです。事前に構築されたカオス実験のライブラリを提供し、カスタム実験を作成することもできます。
• Chaos Toolkit: カオスエンジニアリング実験を定義・実行するための標準化された方法を提供するオープンソースツールです。クラウドプラットフォーム、コンテナオーケストレーター、データベースなど、幅広いターゲットをサポートしています。
• PowerfulSeal: KubernetesおよびOpenShiftクラスタの問題を自動的に見つけて修正できるツールで、クラスタのレジリエンスを確実にするのに役立ちます。

カオスエンジニアリングの課題

カオスエンジニアリングは大きな利点をもたらしますが、いくつかの課題も存在します：

• 複雑さ： カオスエンジニアリング実験の設計と実行は、特に大規模な分散システムでは複雑になる可能性があります。システムのアーキテクチャと依存関係に関する深い理解が必要です。
• リスク： 本番システムに障害を注入することには、固有のリスクが伴います。ユーザーへの潜在的な影響を最小限に抑えるために、実験を慎重に計画し、実行することが不可欠です。
• 調整： カオスエンジニアリングには、開発、運用、セキュリティ、ビジネスチームを含む複数のチーム間の調整が必要です。明確なコミュニケーションとコラボレーションが不可欠です。
• ツール選定： 適切なカオスエンジニアリングツールを選択することは難しい場合があります。システムのアーキテクチャとチームの専門知識に合ったツールを選択することが重要です。
• 文化的な変革： カオスエンジニアリングを受け入れるには、組織内での文化的な変革が必要です。チームは、本番システムに意図的に障害を注入するという考え方に慣れる必要があります。

カオスエンジニアリングのベストプラクティス

カオスエンジニアリングの利点を最大化し、リスクを最小限に抑えるために、以下のベストプラクティスに従ってください：

• 小さく始める： 重要度の低いコンポーネントを対象とした単純な実験から始めます。
• 自動化する： カオスエンジニアリング実験を自動化して、継続的に実行します。
• 監視する： 実験中はシステムを綿密に監視し、障害が期待どおりに注入され、システムが予測どおりに動作することを確認します。
• コミュニケーションする： カオスエンジニアリングの計画をすべてのステークホルダーに伝えます。
• 学習する： 実験から継続的に学び、システムのレジリエンスを向上させます。
• 文書化する： 実験、調査結果、改善点を文書化します。
• 爆風半径を制御する： 導入する障害が封じ込められ、システムの他の部分に連鎖しないようにします。レート制限、サーキットブレーカー、バルクヘッドなどの技術を使用して障害を隔離します。
• ロールバック計画を持つ： 実験中に何か問題が発生した場合に備えて、常に明確なロールバック計画を用意しておきます。迅速かつ簡単に既知の正常な状態に戻せるようにします。
• 非難のない事後検証を受け入れる： 問題が発生したときは、誰かを責めるのではなく、その経験から学ぶことに焦点を当てます。非難のない事後検証を実施して、障害の根本原因を特定し、再発防止策を講じます。

カオスエンジニアリングと可観測性

カオスエンジニアリングと可観測性は密接に関連しています。可観測性は、システムがストレス下でどのように振る舞うかを理解するために必要な洞察を提供し、一方カオスエンジニアリングは、それらのシステムにストレスをかけ、隠れた弱点を発見する手段を提供します。強力な可観測性プラットフォームは、効果的なカオスエンジニアリングに不可欠です。

カオスエンジニアリング実験中に監視すべき主要な可観測性メトリクスは次のとおりです：

• レイテンシ： リクエストが処理されるまでにかかる時間。
• エラー率： エラーに終わるリクエストの割合。
• リソース使用率： 使用されているCPU、メモリ、ネットワークリソースの量。
• 飽和度： リソースがどの程度利用されているか。
• スループット： 単位時間あたりに処理されるリクエストの数。

カオスエンジニアリング実験中にこれらのメトリクスを監視することで、システムが障害にどのように応答するかをより深く理解し、改善すべき領域を特定できます。

カオスエンジニアリングの未来

カオスエンジニアリングは急速に進化している分野であり、常に新しいツールや技術が登場しています。システムがますます複雑化し、分散化するにつれて、カオスエンジニアリングの重要性は増すばかりでしょう。

カオスエンジニアリングの未来で注目すべきトレンドは次のとおりです：

• AIを活用したカオスエンジニアリング： 人工知能を使用して、カオスエンジニアリング実験の設計と実行を自動化します。これには、潜在的な障害点を自動的に特定し、それらをテストするための実験を生成することが含まれる可能性があります。
• クラウドネイティブカオスエンジニアリング： Kubernetesやサーバーレス関数など、クラウドネイティブ環境の特定の特性に合わせてカオスエンジニアリング技術を調整します。
• セキュリティカオスエンジニアリング： カオスエンジニアリングの原則をセキュリティテストに適用して、脆弱性を特定し、セキュリティ体制を改善します。これには、シミュレートされたDDoS攻撃やSQLインジェクション試行など、セキュリティ関連の障害を意図的に導入することが含まれます。
• インシデント管理プラットフォームとの統合： カオスエンジニアリングをインシデント管理プラットフォームとシームレスに統合し、インシデント対応を自動化し、コラボレーションを向上させます。

結論

カオスエンジニアリングは、よりレジリエントで信頼性の高いシステムを構築するのに役立つ強力な規律です。弱点を積極的に特定し、軽減することで、ダウンタイムを削減し、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、システムが激動の状況に耐えられるという自信を高めることができます。いくつかの課題はありますが、カオスエンジニアリングの利点はリスクをはるかに上回ります。ベストプラクティスに従い、実験から継続的に学ぶことで、組織内にレジリエンスの文化を築き、システムが何にでも対応できるようにすることができます。

システムレジリエンスへの積極的なアプローチとしてカオスエンジニアリングを受け入れれば、現代の分散システムの複雑さを乗り越え、どんな課題が待ち受けていようとも、卓越したユーザーエクスペリエンスを提供するための準備が整うでしょう。