Sus clientes, clientes, visitantes e incluso empleados internos, conf\u00edan en que sus sistemas funcionen, est\u00e9n disponibles y funcionen todo el tiempo. En un mundo perfecto, nunca habr\u00eda un t\u00e9rmino para cuando los sistemas, aplicaciones y servicios se derrumban, pero este no es un mundo perfecto, y desafortunadamente, a veces las cosas no salen seg\u00fan lo planeado. Las interrupciones y el tiempo de inactividad pueden costar a las empresas millones de d\u00f3lares. A veces, el mejor plan es un plan para lo inesperado, que es exactamente lo que la ingenier\u00eda del caos busca resolver. La ingenier\u00eda del caos, tambi\u00e9n conocida como prueba de caos, puede considerarse una disciplina, o enfoque, para probar y construir un sistema que pueda soportar fallas o condiciones inesperadas.<\/p>\n
Con el advenimiento de las pr\u00e1cticas de DevOps<\/a>, las organizaciones, desde startups hasta empresas, han adoptado lentamente sus propias pr\u00e1cticas de prueba de caos en sus flujos de trabajo de desarrollo. Ya sea que la ingenier\u00eda del caos sea llevada a cabo por equipos espec\u00edficos o como parte de las responsabilidades de los ingenieros de confiabilidad del sitio (SRE),<\/a>la pr\u00e1ctica de la ingenier\u00eda del caos est\u00e1 dise\u00f1ada para descubrir debilidades ocultas dentro de los sistemas, aplicaciones y servicios, asegurando que pueda hacer frente a las situaciones m\u00e1s extremas para una resiliencia completa.<\/p>\n Al igual que las pruebas de estr\u00e9s o las pruebas de carga, la<\/a>ingenier\u00eda del caos ayuda a los equipos a identificar puntos de ruptura o fallas mediante la creaci\u00f3n de entornos anormales o inestables. Sin embargo, una de las diferencias clave entre la ingenier\u00eda del caos y las pruebas<\/a> de rendimiento es que la ingenier\u00eda del caos no solo se centra en unos pocos componentes clave, sino que puede consistir en un n\u00famero aparentemente ilimitado de factores, fuera del alcance de las consideraciones de prueba normales y obvias. En entornos de red grandes y distribuidos, los sistemas pueden fallar por una variedad de razones que no son tan f\u00e1ciles de descubrir en comparaci\u00f3n con otros entornos. Descubrir estas vulnerabilidades ayuda a los equipos a comprender d\u00f3nde se encuentran las debilidades para evitar que ocurran estas posibles fallas.<\/p>\n La pr\u00e1ctica de la ingenier\u00eda del caos se origin\u00f3 con Netflix alrededor de 2008 despu\u00e9s de haber lanzado formalmente su servicio de transmisi\u00f3n<\/a>. Despu\u00e9s de un problema de corrupci\u00f3n de la base de datos alrededor de 2011, Netflix plane\u00f3 hacer la transici\u00f3n de su centro de datos<\/a> a la nube a trav\u00e9s de AWS (Amazon Web Services). De hecho, les tom\u00f3 ocho a\u00f1os completar finalmente la migraci\u00f3n. En 2015, AWS experiment\u00f3 una interrupci\u00f3n<\/a>, lo que provoc\u00f3 que Netflix se cayera durante varias horas. Estos fueron los primeros d\u00edas de la computaci\u00f3n en la nube, por lo que no era tan robusta, estable y a prueba de fallas como lo es ahora. Cuando descubrieron que el cambio a la nube no cre\u00f3 algunos de los beneficios que esperaban, como escalabilidad, tiempo de actividad, evitar puntos \u00fanicos de falla, Escalado autom\u00e1tico<\/a>, etc., decidieron que necesitaban una forma de probar estos inesperados. problemas para garantizar que sus servicios est\u00e9n en funcionamiento<\/a>, y en \u00faltima instancia, evitando el Impacto en los usuarios y frustraci\u00f3n<\/a>. De esta experiencia naci\u00f3 la ingenier\u00eda del caos.<\/p>\n La ingenier\u00eda del caos no busca crear caos solo para crear caos. M\u00e1s bien, basado en un conjunto de principios y pasos precisos<\/a> , est\u00e1 dise\u00f1ado para crear cuidadosamente planes y experimentos con el \u00fanico prop\u00f3sito de aprender<\/a> c\u00f3mo mitigar el riesgo dentro de grandes sistemas y redes distribuidos. A continuaci\u00f3n se enumeran los pasos para crear una gu\u00eda<\/a> general para experimentos de caos.<\/p>\n Esto consiste en hacer suposiciones generales sobre c\u00f3mo responder\u00e1 un sistema a medida que se introduzcan factores y condiciones inestables en comparaci\u00f3n con el entorno normal. Aqu\u00ed tambi\u00e9n es donde se determina qu\u00e9 m\u00e9tricas, como las tasas de error, la latencia, el rendimiento, etc., se deben medir durante el experimento de caos.<\/p>\n Considere lo que podr\u00eda suceder cuando estos eventos hipot\u00e9ticos ocurrieran en situaciones de la vida real. Por ejemplo, si su servidor se bloquea inesperadamente o hay un aumento significativo en el tr\u00e1fico<\/a>, \u00bfcu\u00e1l ser\u00e1 el efecto en su sistema en general?<\/p>\n Idealmente, desea ejecutar su experimento de caos en un entorno de producci\u00f3n en vivo. Sin embargo, debe haber protecciones para evitar que ocurra un escenario peor. Desea asegurarse de que todav\u00eda tiene cierto control sobre el entorno si el experimento va de lado. Esto tambi\u00e9n se conoce como control del radio de explosi\u00f3n. Estos experimentos se pueden automatizar para un mejor an\u00e1lisis, y son m\u00e1s sostenibles, que ejecutarlos manualmente. Otro m\u00e9todo que a veces se usa es utilizar un entorno de prueba completo, sin embargo, nuevamente, esto podr\u00eda no reflejar lo que sucede en el mundo real.<\/p>\n \u00bfC\u00f3mo se comparan los resultados con la hip\u00f3tesis inicial? Sobre la base de las m\u00e9tricas que se establecieron en la hip\u00f3tesis, \u00bffue el experimento demasiado limitado o necesita ser escalado para identificar mejor los errores y fallas? \u00bfEl radio de explosi\u00f3n era demasiado limitado? Tal vez necesite ser escalado para desactivar esas fallas que ocurrir\u00edan en un escenario de la vida real. Este experimento tambi\u00e9n puede descubrir problemas adicionales que deben investigarse.<\/p>\n Volvamos a la introducci\u00f3n de la ingenier\u00eda del caos con Netflix. Una vez que tomaron la decisi\u00f3n de pasar a la ofensiva y comenzar el proceso de dedicar recursos para un equipo de ingenier\u00eda, necesitaban crear un conjunto formalizado de pr\u00e1cticas y herramientas para ayudar a los equipos de ingenier\u00eda a llevar a cabo pruebas de caos. Una de las primeras aplicaciones que introdujo Netflix se llam\u00f3 Chaos Monkey<\/a>. Cada d\u00eda, esta aplicaci\u00f3n elegir\u00eda aleatoriamente un conjunto de cl\u00fasteres y apagar\u00eda esa instancia en alg\u00fan momento del d\u00eda para observar c\u00f3mo respond\u00edan los sistemas restantes. Obviamente, esto crea una experiencia dolorosa para los equipos de ingenier\u00eda que tienen suficientes dolores de cabeza de red con los que lidiar a diario, pero al final del d\u00eda, pone a los equipos en una mejor posici\u00f3n para comprender los efectos de estas interrupciones, no solo con respecto a su red, sino tambi\u00e9n en t\u00e9rminos del impacto en los usuarios.<\/p>\n Si bien puede parecer contradictorio dedicar recursos e individuos para ir por ah\u00ed “rompiendo” cosas, llevar a cabo proactivamente estas pruebas de caos ayuda a construir una red m\u00e1s resistente y crear una experiencia de usuario<\/a> mejor y m\u00e1s confiable. El mundo real no funciona en un entorno de prueba controlado. Desde el inicio de Chaos Monkey, ha pasado por varias actualizaciones y se ha convertido en una popular aplicaci\u00f3n de c\u00f3digo abierto. Y en un momento, era solo una parte de un conjunto de herramientas de ingenier\u00eda del caos llamado ej\u00e9rcito simio. La suite Simian Army se disolvi\u00f3 en 2018, pero inclu\u00eda las siguientes utilidades de ingenier\u00eda del caos espec\u00edficas de la tarea:<\/p>\n Chaos Kong se dise\u00f1\u00f3 para simular una regi\u00f3n completa de AWS que se elimina o se elimina para ver c\u00f3mo se recupera y responde el sistema moviendo el tr\u00e1fico a una regi\u00f3n diferente sin degradaci\u00f3n del rendimiento. Una vez m\u00e1s, esto rara vez sucede, pero dentro del alcance de la ingenier\u00eda del caos, nada est\u00e1 fuera de los l\u00edmites.<\/p>\n Conformity Monkey es un servicio que se ejecuta en AWS con el prop\u00f3sito de identificar instancias que no se ajustaban a reglas predefinidas. Se identific\u00f3 cualquier instancia que no se ajustara a las reglas, que eran lo suficientemente flexibles como para personalizarse y configurarse para ejecutarse a diferentes frecuencias, y se env\u00eda una notificaci\u00f3n por correo electr\u00f3nico al propietario o grupo. Desde entonces, Conformity Monkey se ha trasladado a los servicios de Spinnaker.<\/p>\n Chaos Gorilla es como Chaos Monkey, pero en una escala m\u00e1s grande. En lugar de simular errores en instancias \u00fanicas de AWS, Chaos Gorilla simul\u00f3 un error de toda una zona de AWS. Esta utilidad fue dise\u00f1ada para mostrar c\u00f3mo un desastre a gran escala<\/a> afect\u00f3 a los usuarios o clientes en una regi\u00f3n diferente, lo cual fue perfecto para la configuraci\u00f3n de la infraestructura y el modelo de negocio de Netflix. Si la plataforma en la nube puede resistir esta prueba al garantizar adecuadamente que los equilibradores de carga respondan adecuadamente y los servicios permanezcan interrumpidos, entonces puede soportar cualquier cosa que se le arroje.<\/p>\n Latency Monkey, como su nombre lo indica, se utiliza para probar los servicios contra retrasos de red, o fallas completas, para ayudar a identificar c\u00f3mo los servicios, y sus dependencias, respondieron a estos retrasos simulados. Sin embargo, al igual que los servicios web en general, puede haber consecuencias desconocidas dentro de otras aplicaciones que pueden no identificarse f\u00e1cilmente a primera vista, por lo que una utilidad como Latency Monkey es tan importante para medir la tolerancia a fallas en todos los servicios.<\/p>\n La utilidad Doctor Monkey se utiliz\u00f3 para realizar comprobaciones de estado en instancias individuales y supervisar el estado (carga de CPU<\/a>, memoria, recursos, etc.) del sistema en general. Adem\u00e1s, Doctor Monkey puede informar sobre el estado de la instancia y eliminar cualquier instancia del servicio que considere no apta para el sistema general.<\/p>\n El nombre de 10-18 Monkey proviene de las abreviaturas de localizaci\u00f3n e internacionalizaci\u00f3n y localizaci\u00f3n, L10n e i18n. Los n\u00fameros representan el n\u00famero de letras entre la primera y la \u00faltima letra. Dado que los clientes de Netflix residen en todo el mundo, tener un m\u00e9todo para monitorear la confiabilidad de sus servicios de transmisi\u00f3n, en diferentes regiones, era de suma importancia. La ventaja de la utilidad 10-18 Monkey es que puede verificar problemas de configuraci\u00f3n y rendimiento en m\u00faltiples regiones geogr\u00e1ficas que sirven y utilizan diferentes idiomas y conjuntos de caracteres.<\/p>\n \u00bfQu\u00e9 pasa con todos esos recursos de AWS no utilizados? Entra Janitor Monkey. El prop\u00f3sito de la utilidad Janitor Monkey es encontrar y eliminar recursos no utilizados. Al igual que Chaos Monkey, tambi\u00e9n es personalizable y extensible lo suficiente como para ser utilizado con otros proveedores de nube. Los usuarios proporcionan un conjunto de reglas y Janitor Monkey se pone a trabajar, identificando aquellos recursos, grupos y vol\u00famenes no utilizados que son candidatos para la limpieza y eliminaci\u00f3n y env\u00eda una notificaci\u00f3n. Con el tiempo, la funcionalidad fue reemplazada por un nuevo servicio llamado Swabbie.<\/p>\n Con el tiempo, la ingenier\u00eda del caos se ha convertido en su propia industria de pleno derecho. Ahora hay una gran cantidad de herramientas comerciales y de c\u00f3digo abierto, como Litmus Chaos, Gremlin, Chaos Mesh y muchas m\u00e1s, que las organizaciones pueden utilizar. La construcci\u00f3n de sistemas resilientes no es solo para las empresas de tecnolog\u00eda<\/a>. Los sistemas distribuidos se han vuelto m\u00e1s complejos<\/a>, lo que significa que las fallas son m\u00e1s dif\u00edciles de predecir. Adem\u00e1s, debido a diversos problemas regulatorios y de cumplimiento, los bancos, las entidades gubernamentales, las compa\u00f1\u00edas farmac\u00e9uticas, las instituciones educativas, etc., deben probar regularmente sus sistemas y servicios para garantizar que cumplan con los requisitos comerciales y de misi\u00f3n cr\u00edtica. Las<\/a> pruebas de rendimiento y las pruebas de caos son enfoques proactivos para aprender a construir sistemas resistentes a trav\u00e9s de la observaci\u00f3n de fallas.<\/p>\n[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u00bfQu\u00e9 es la Ingenier\u00eda del Caos? Sus clientes, clientes, visitantes e incluso empleados internos, conf\u00edan en que sus sistemas funcionen, est\u00e9n disponibles y funcionen todo el tiempo. 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Nace el caos (ingenier\u00eda)<\/h2>\n
Principios y pasos de la ingenier\u00eda del caos<\/h3>\n
Paso 1: Crear una hip\u00f3tesis<\/h4>\n
Paso 2: Identificar variables y anticipar efectos<\/h4>\n
Paso 3: Iniciar el experimento<\/h4>\n
Paso 4: Medir el impacto<\/h4>\n
Herramientas de ingenier\u00eda del caos<\/h3>\n
Caos Kong<\/h4>\n
Mono de conformidad<\/h4>\n
Gorila del Caos<\/h4>\n
Mono de latencia<\/h4>\n
Doctor Mono<\/h4>\n
10-18 Mono<\/h4>\n
Mono conserje<\/h4>\n
Conclusi\u00f3n: Ingenier\u00eda del Caos – Principios, Ejemplos y Herramientas<\/h2>\n