Vos clients, clients, visiteurs – et m\u00eame employ\u00e9s internes – comptent tous sur vos syst\u00e8mes pour fonctionner, \u00eatre disponibles et performants tout le temps. Dans un monde parfait, il n\u2019y aurait jamais de terme pour quand les syst\u00e8mes, les applications et les services tombent en panne, mais ce n\u2019est pas un monde parfait, et malheureusement, parfois les choses ne se passent pas comme pr\u00e9vu. Les pannes et les temps d\u2019arr\u00eat peuvent co\u00fbter des millions de dollars aux entreprises. Parfois, le meilleur plan est un plan pour l\u2019inattendu, ce qui est exactement ce que l\u2019ing\u00e9nierie du chaos cherche \u00e0 r\u00e9soudre. L\u2019ing\u00e9nierie du chaos, \u00e9galement appel\u00e9e test du chaos, peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9e comme une discipline, ou une approche, pour tester et construire un syst\u00e8me capable de r\u00e9sister \u00e0 des d\u00e9faillances ou \u00e0 des conditions inattendues.<\/p>\n
Avec l\u2019av\u00e8nement des pratiques DevOps<\/a>, les organisations, des startups aux entreprises, ont lentement adopt\u00e9 leurs propres pratiques de test du chaos dans leurs flux de travail de d\u00e9veloppement. Que l\u2019ing\u00e9nierie du chaos soit r\u00e9alis\u00e9e par des \u00e9quipes sp\u00e9cifiques ou dans le cadre des responsabilit\u00e9s des ing\u00e9nieurs en fiabilit\u00e9 de site (SRE),<\/a>la pratique de l\u2019ing\u00e9nierie du chaos est con\u00e7ue pour d\u00e9couvrir les faiblesses cach\u00e9es des syst\u00e8mes, des applications et des services, en veillant \u00e0 ce qu\u2019elle puisse r\u00e9sister aux situations les plus extr\u00eames pour une r\u00e9silience compl\u00e8te.<\/p>\n Comme les tests de r\u00e9sistance ou les tests de charge,<\/a>l\u2019ing\u00e9nierie du chaos aide les \u00e9quipes \u00e0 identifier les points de rupture ou les d\u00e9faillances en cr\u00e9ant des environnements anormaux ou instables. Cependant, l\u2019une des principales diff\u00e9rences entre l\u2019ing\u00e9nierie du chaos et les tests de performance<\/a> est que l\u2019ing\u00e9nierie du chaos ne se concentre pas uniquement sur quelques composants cl\u00e9s, mais peut plut\u00f4t consister en un nombre apparemment illimit\u00e9 de facteurs, en dehors de la port\u00e9e des consid\u00e9rations de test normales et \u00e9videntes. Dans les grands environnements r\u00e9seau distribu\u00e9s, les syst\u00e8mes peuvent \u00e9chouer pour diverses raisons qui ne sont pas aussi faciles \u00e0 d\u00e9couvrir que d\u2019autres environnements. La d\u00e9couverte de ces vuln\u00e9rabilit\u00e9s aide les \u00e9quipes \u00e0 comprendre o\u00f9 se trouvent les faiblesses afin d\u2019\u00e9viter que ces d\u00e9faillances potentielles ne se produisent.<\/p>\n La pratique de l\u2019ing\u00e9nierie du chaos est n\u00e9e avec Netflix vers 2008 apr\u00e8s avoir officiellement lanc\u00e9 son service de streaming<\/a>. Suite \u00e0 un probl\u00e8me de corruption de base de donn\u00e9es vers 2011, Netflix pr\u00e9voyait de migrer son centre de donn\u00e9es<\/a> vers le cloud via AWS (Amazon Web Services). En fait, il leur a fallu huit ans pour finalement terminer la migration. En 2015, AWS a connu une panne, ce qui a entra\u00een\u00e9 une panne<\/a> de Netflix pendant plusieurs heures. C\u2019\u00e9tait les premiers jours du cloud computing, il n\u2019\u00e9tait donc pas aussi robuste, stable et s\u00fbr qu\u2019aujourd\u2019hui. Lorsqu\u2019ils ont d\u00e9couvert que le passage au cloud ne cr\u00e9ait pas certains des avantages escompt\u00e9s, tels que l\u2019\u00e9volutivit\u00e9, la disponibilit\u00e9, l\u2019\u00e9vitement des points de d\u00e9faillance uniques, Mise \u00e0 l\u2019\u00e9chelle automatique<\/a>, etc., ils ont d\u00e9cid\u00e9 qu\u2019ils avaient besoin d\u2019un moyen de tester ces impr\u00e9vus pour s\u2019assurer que leurs services sont op\u00e9rationnels<\/a>et, en fin de compte, \u00e9viter le impact sur les utilisateurs et source de frustration<\/a>. De cette exp\u00e9rience, l\u2019ing\u00e9nierie du chaos est n\u00e9e.<\/p>\n L\u2019ing\u00e9nierie du chaos ne cherche pas \u00e0 cr\u00e9er le chaos juste pour cr\u00e9er le chaos. Au contraire, bas\u00e9 sur un ensemble de principes et d\u2019\u00e9tapes pr\u00e9cis, il est con\u00e7u pour cr\u00e9er de mani\u00e8re r\u00e9fl\u00e9chie des plans et des exp\u00e9riences<\/a> dans le seul but d\u2019apprendre<\/a> \u00e0 att\u00e9nuer les risques au sein de grands syst\u00e8mes et r\u00e9seaux distribu\u00e9s. Vous trouverez ci-dessous les \u00e9tapes \u00e0 suivre pour cr\u00e9er une ligne directrice<\/a> g\u00e9n\u00e9rale pour les exp\u00e9riences de chaos.<\/p>\n Cela consiste \u00e0 faire des hypoth\u00e8ses g\u00e9n\u00e9rales sur la fa\u00e7on dont un syst\u00e8me r\u00e9agira lorsque des facteurs et des conditions instables sont introduits par rapport \u00e0 l\u2019environnement normal. C\u2019est \u00e9galement l\u00e0 que vous d\u00e9terminez quelles mesures, telles que les taux d\u2019erreur, la latence, le d\u00e9bit, etc., doivent \u00eatre mesur\u00e9es pendant l\u2019exp\u00e9rience du chaos.<\/p>\n Consid\u00e9rez ce qui pourrait arriver lorsque ces \u00e9v\u00e9nements hypoth\u00e9tiques devaient se produire dans des situations r\u00e9elles. Par exemple, si votre serveur tombe en panne de mani\u00e8re inattendue ou s\u2019il y a une augmentation significative du trafic<\/a>, quel sera l\u2019effet sur l\u2019ensemble de votre syst\u00e8me ?<\/p>\n Id\u00e9alement, vous souhaitez ex\u00e9cuter votre exp\u00e9rience de chaos dans un environnement de production en direct. Cependant, des mesures de protection doivent \u00eatre en place pour \u00e9viter qu\u2019un sc\u00e9nario pire ne se produise. Vous voulez vous assurer que vous avez toujours un certain contr\u00f4le sur l\u2019environnement si l\u2019exp\u00e9rience va de c\u00f4t\u00e9. Ceci est \u00e9galement connu sous le nom de contr\u00f4le du rayon de souffle. Ces exp\u00e9riences peuvent \u00eatre automatis\u00e9es pour une meilleure analyse, et sont plus durables, que de les ex\u00e9cuter manuellement. Une autre m\u00e9thode parfois utilis\u00e9e consiste \u00e0 utiliser un environnement de test \u00e0 part enti\u00e8re, mais encore une fois, cela pourrait ne pas refl\u00e9ter ce qui se passe dans le monde r\u00e9el.<\/p>\n Comment les r\u00e9sultats sont-ils \u00e0 la hauteur de l\u2019hypoth\u00e8se initiale ? Sur la base des mesures qui ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9finies dans l\u2019hypoth\u00e8se, l\u2019exp\u00e9rience \u00e9tait-elle trop limit\u00e9e ou doit-elle \u00eatre mise \u00e0 l\u2019\u00e9chelle pour mieux identifier les erreurs et les d\u00e9fauts? Le rayon d\u2019explosion \u00e9tait-il trop limit\u00e9 ? Peut-\u00eatre qu\u2019il faut l\u2019adapter pour d\u00e9lever les d\u00e9fauts qui se produiraient dans un sc\u00e9nario r\u00e9el. Cette exp\u00e9rience peut \u00e9galement r\u00e9v\u00e9ler d\u2019autres probl\u00e8mes qui doivent \u00eatre \u00e9tudi\u00e9s.<\/p>\n Revenons \u00e0 l\u2019introduction de l\u2019ing\u00e9nierie du chaos avec Netflix. Une fois qu\u2019ils ont pris la d\u00e9cision de passer \u00e0 l\u2019offensive et de commencer le processus de d\u00e9diation des ressources pour une \u00e9quipe d\u2019ing\u00e9nierie, ils devaient cr\u00e9er un ensemble formalis\u00e9 de pratiques et d\u2019outils pour aider les \u00e9quipes d\u2019ing\u00e9nierie \u00e0 effectuer des tests de chaos. L\u2019une des premi\u00e8res applications introduites par Netflix s\u2019appelait Chaos Monkey<\/a>. Chaque jour, cette application choisissait au hasard un ensemble de clusters et d\u00e9sactivait cette instance \u00e0 un moment donn\u00e9 de la journ\u00e9e pour observer comment les syst\u00e8mes restants r\u00e9agissaient. \u00c9videmment, cela cr\u00e9e une exp\u00e9rience douloureuse pour les \u00e9quipes d\u2019ing\u00e9nieurs qui ont suffisamment de maux de t\u00eate r\u00e9seau \u00e0 g\u00e9rer quotidiennement, mais en fin de compte, cela met les \u00e9quipes dans une meilleure position pour comprendre les effets de ces pannes, non seulement en ce qui concerne leur r\u00e9seau, mais aussi en termes d\u2019impact sur les utilisateurs.<\/p>\n Bien qu\u2019il puisse sembler contre-intuitif de consacrer des ressources et des individus \u00e0 \u00ab casser \u00bb des choses, la r\u00e9alisation proactive de ces tests de chaos aide \u00e0 construire un r\u00e9seau plus r\u00e9silient et \u00e0 cr\u00e9er une exp\u00e9rience utilisateur<\/a> meilleure et plus fiable. Le monde r\u00e9el ne fonctionne pas dans un environnement de test contr\u00f4l\u00e9. Depuis la cr\u00e9ation de Chaos Monkey, il a subi plusieurs mises \u00e0 jour et est devenu une application open source populaire. Et \u00e0 une \u00e9poque, ce n\u2019\u00e9tait qu\u2019une partie d\u2019une suite d\u2019outils d\u2019ing\u00e9nierie du chaos appel\u00e9e l\u2019arm\u00e9e Simienne. La suite Simian Army a \u00e9t\u00e9 dissoute en 2018, mais comprenait les utilitaires d\u2019ing\u00e9nierie du chaos sp\u00e9cifiques aux t\u00e2ches suivants:<\/p>\n Chaos Kong a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pour simuler la suppression ou la suppression d\u2019une r\u00e9gion AWS compl\u00e8te afin de voir comment le syst\u00e8me a r\u00e9cup\u00e9r\u00e9 et r\u00e9agi en d\u00e9pla\u00e7ant le trafic vers une autre r\u00e9gion sans d\u00e9gradation des performances. Encore une fois, cela arrive rarement, mais dans le cadre de l\u2019ing\u00e9nierie du chaos, rien n\u2019est hors limites.<\/p>\n Conformity Monkey est un service qui s\u2019ex\u00e9cute dans AWS dans le but d\u2019identifier les instances qui n\u2019\u00e9taient pas conformes \u00e0 des r\u00e8gles pr\u00e9d\u00e9finies. Toute instance non conforme aux r\u00e8gles, qui \u00e9taient suffisamment flexibles pour \u00eatre personnalis\u00e9es et configur\u00e9es pour fonctionner \u00e0 des fr\u00e9quences diff\u00e9rentes, a \u00e9t\u00e9 identifi\u00e9e et une notification par e-mail est envoy\u00e9e au propri\u00e9taire ou au groupe. Conformity Monkey a depuis \u00e9t\u00e9 transf\u00e9r\u00e9 aux services Spinnaker.<\/p>\n Chaos Gorilla est comme Chaos Monkey, mais \u00e0 une plus grande \u00e9chelle. Au lieu de simuler des d\u00e9faillances sur des instances AWS uniques, Chaos Gorilla a simul\u00e9 une d\u00e9faillance d\u2019une zone AWS enti\u00e8re. Cet utilitaire a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pour montrer comment une catastrophe \u00e0 grande \u00e9chelle<\/a> affectait les utilisateurs ou les clients d\u2019une r\u00e9gion diff\u00e9rente, ce qui \u00e9tait parfait pour la configuration de l\u2019infrastructure et du mod\u00e8le commercial de Netflix. Si la plate-forme cloud peut r\u00e9sister \u00e0 ce test en s\u2019assurant correctement que les \u00e9quilibreurs de charge r\u00e9agissent correctement et que les services restent interrompus, elle peut alors r\u00e9sister \u00e0 tout ce qui lui est lanc\u00e9.<\/p>\n Latency Monkey, comme son nom l\u2019indique, est utilis\u00e9 pour tester les services par rapport aux retards du r\u00e9seau, ou aux d\u00e9faillances compl\u00e8tes, afin d\u2019aider \u00e0 identifier comment les services et leurs d\u00e9pendances ont r\u00e9agi \u00e0 ces retards simul\u00e9s. Cependant, comme les services Web en g\u00e9n\u00e9ral, il peut y avoir des cons\u00e9quences inconnues dans d\u2019autres applications qui peuvent ne pas \u00eatre facilement identifi\u00e9es au premier coup d\u2019\u0153il, c\u2019est pourquoi un utilitaire comme Latency Monkey est si important pour \u00e9valuer la tol\u00e9rance aux pannes entre les services.<\/p>\n L\u2019utilitaire Doctor Monkey a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 pour effectuer des v\u00e9rifications de l\u2019\u00e9tat dans des instances individuelles et surveiller l\u2019\u00e9tat (charge du processeur<\/a>, m\u00e9moire, ressources, etc.) de l\u2019ensemble du syst\u00e8me. De plus, Doctor Monkey peut g\u00e9n\u00e9rer des rapports sur l\u2019\u00e9tat de l\u2019instance et supprimer du service toutes les instances qu\u2019il jugeait inadapt\u00e9es \u00e0 l\u2019ensemble du syst\u00e8me.<\/p>\n Le nom de 10-18 Monkey vient des abr\u00e9viations pour la localisation et l\u2019internationalisation et la localisation, L10n et i18n. Les chiffres repr\u00e9sentent le nombre de lettres entre la premi\u00e8re et la derni\u00e8re lettre. \u00c9tant donn\u00e9 que les clients de Netflix r\u00e9sident partout dans le monde, il \u00e9tait de la plus haute importance d\u2019avoir une m\u00e9thode pour surveiller la fiabilit\u00e9 de leurs services de streaming, dans diff\u00e9rentes r\u00e9gions. L\u2019avantage de l\u2019utilitaire 10-18 Monkey est qu\u2019il peut v\u00e9rifier les probl\u00e8mes de configuration et de performances dans plusieurs r\u00e9gions g\u00e9ographiques qui desservent et utilisent diff\u00e9rentes langues et jeux de caract\u00e8res.<\/p>\n Qu\u2019en est-il de toutes ces ressources AWS inutilis\u00e9es ? Entrez Janitor Monkey. Le but de l\u2019utilitaire Janitor Monkey est de trouver et de supprimer les ressources inutilis\u00e9es. Comme Chaos Monkey, il est \u00e9galement personnalisable et suffisamment extensible pour \u00eatre utilis\u00e9 avec d\u2019autres fournisseurs de cloud. Les utilisateurs fournissent un ensemble de r\u00e8gles et Janitor Monkey se met au travail, identifiant les ressources, groupes et volumes inutilis\u00e9s qui sont candidats au nettoyage et \u00e0 la suppression et envoie une notification. Au fil du temps, la fonctionnalit\u00e9 a \u00e9t\u00e9 remplac\u00e9e par un nouveau service appel\u00e9 Swabbie.<\/p>\n Au fil du temps, l\u2019ing\u00e9nierie du chaos est devenue sa propre industrie \u00e0 part enti\u00e8re. Il existe maintenant une myriade d\u2019outils open source et commerciaux, tels que Litmus Chaos, Gremlin, Chaos Mesh et bien d\u2019autres, que les organisations peuvent utiliser. Construire des syst\u00e8mes r\u00e9silients n\u2019est pas r\u00e9serv\u00e9 aux entreprises technologiques<\/a>. Les syst\u00e8mes distribu\u00e9s sont devenus plus complexes<\/a>, ce qui signifie que les d\u00e9faillances sont plus difficiles \u00e0 pr\u00e9voir. En outre, en raison de divers probl\u00e8mes de r\u00e9glementation et de conformit\u00e9, les banques, les entit\u00e9s gouvernementales, les soci\u00e9t\u00e9s pharmaceutiques, les \u00e9tablissements d\u2019enseignement, etc., doivent tester r\u00e9guli\u00e8rement leurs syst\u00e8mes et services pour s\u2019assurer qu\u2019ils r\u00e9pondent aux exigences commerciales et critiques. Les<\/a> tests de performance et les tests de chaos sont des approches proactives pour apprendre \u00e0 construire des syst\u00e8mes r\u00e9silients en observant les d\u00e9faillances.<\/p>\n[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Qu\u2019est-ce que Chaos Engineering ? Vos clients, clients, visiteurs – et m\u00eame employ\u00e9s internes – comptent tous sur vos syst\u00e8mes pour fonctionner, \u00eatre disponibles et performants tout le temps. 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Chaos (Ing\u00e9nierie) est n\u00e9<\/h2>\n
Principes et \u00e9tapes de l\u2019ing\u00e9nierie du chaos<\/h3>\n
\u00c9tape 1 : Cr\u00e9er une hypoth\u00e8se<\/h4>\n
\u00c9tape 2 : Identifier les variables et anticiper les effets<\/h4>\n
\u00c9tape 3 : Lancer l\u2019exp\u00e9rience<\/h4>\n
\u00c9tape 4 : Mesurer l\u2019impact<\/h4>\n
Outils d\u2019ing\u00e9nierie chaos<\/h3>\n
Chaos Kong<\/h4>\n
Conformit\u00e9 Singe<\/h4>\n
Gorille du Chaos<\/h4>\n
Singe de latence<\/h4>\n
Docteur Singe<\/h4>\n
10-18 Singe<\/h4>\n
Singe concierge<\/h4>\n
Conclusion : Ing\u00e9nierie du chaos – Principes, exemples et outils<\/h2>\n