Seus clientes, clientes, visitantes – e at\u00e9 mesmo funcion\u00e1rios internos – dependem de seus sistemas para estarem funcionando, dispon\u00edveis e funcionando o tempo todo. Em um mundo perfeito, nunca haveria um termo para quando sistemas, aplicativos e servi\u00e7os ca\u00edssem, mas este n\u00e3o \u00e9 um mundo perfeito, e infelizmente, \u00e0s vezes as coisas n\u00e3o saem como planejado. Paralisa\u00e7\u00f5es e tempo de inatividade podem custar milh\u00f5es de d\u00f3lares \u00e0s empresas. \u00c0s vezes, o melhor plano \u00e9 um plano para o inesperado, que \u00e9 exatamente o caos que a engenharia busca resolver. A engenharia do caos, tamb\u00e9m referida como teste do caos, pode ser considerada uma disciplina, ou abordagem, para testar e construir um sistema que possa suportar falhas ou condi\u00e7\u00f5es inesperadas.<\/p>\n
Com o advento das pr\u00e1ticas de DevOps<\/a>, organiza\u00e7\u00f5es de startups a empresas adotaram lentamente suas pr\u00f3prias pr\u00e1ticas de teste de caos em seus fluxos de trabalho de desenvolvimento. Se a engenharia do caos \u00e9 realizada por equipes espec\u00edficas ou como parte das responsabilidades dos engenheiros de confiabilidade do local (SREs),<\/a>a pr\u00e1tica da engenharia do caos foi projetada para descobrir fraquezas ocultas dentro de sistemas, aplicativos e servi\u00e7os, garantindo que ela possa enfrentar as situa\u00e7\u00f5es mais extremas para a completa resili\u00eancia.<\/p>\n Como testes de estresse ou testes de carga,<\/a>a engenharia do caos ajuda as equipes a identificar pontos de ruptura ou falhas, criando ambientes anormais ou inst\u00e1veis. No entanto, uma das principais diferen\u00e7as entre a engenharia do caos e os testes de desempenho<\/a> \u00e9 que a engenharia do caos n\u00e3o se concentra apenas em alguns componentes-chave, mas sim, pode consistir em um n\u00famero aparentemente ilimitado de fatores, fora do escopo das considera\u00e7\u00f5es normais e \u00f3bvias de testes. Em ambientes de rede grandes e distribu\u00eddos, os sistemas podem falhar por uma variedade de raz\u00f5es que n\u00e3o s\u00e3o t\u00e3o f\u00e1ceis de descobrir em compara\u00e7\u00e3o com outros ambientes. A descoberta dessas vulnerabilidades ajuda as equipes a entender onde as fraquezas est\u00e3o localizadas para evitar que essas poss\u00edveis falhas ocorram.<\/p>\n A pr\u00e1tica da engenharia do caos se originou com a Netflix por volta de 2008, depois que eles lan\u00e7aram formalmente seu servi\u00e7o de streaming<\/a>. Ap\u00f3s um problema de corrup\u00e7\u00e3o de banco de dados<\/a> por volta de 2011, a Netflix planejava fazer a transi\u00e7\u00e3o de seu datacenter para a nuvem via AWS (Amazon Web Services). Na verdade, eles levaram oito anos para finalmente completar a migra\u00e7\u00e3o. Em 2015, a AWS sofreu uma interrup\u00e7\u00e3o<\/a>, o que fez com que a Netflix ficasse fora do ar por v\u00e1rias horas. Estes foram os primeiros dias da computa\u00e7\u00e3o em nuvem, por isso n\u00e3o era t\u00e3o robusto, est\u00e1vel e \u00e0 prova de falhas como \u00e9 agora. Quando descobriram que a mudan\u00e7a para a nuvem n\u00e3o criou alguns dos benef\u00edcios esperados, como escalabilidade, tempo de atividade, evitando pontos \u00fanicos de falha, dimensionamento autom\u00e1tico<\/a>, etc., eles decidiram que precisavam de uma maneira de testar esses inesperados problemas para garantir que seus servi\u00e7os estejam em funcionamento<\/a>e, em \u00faltima an\u00e1lise, evitando o impacto para os usu\u00e1rios e causando frustra\u00e7\u00e3o<\/a>. A partir dessa experi\u00eancia, nasceu a engenharia do caos.<\/p>\n A engenharia do caos n\u00e3o procura criar caos apenas para criar o caos. Em vez disso, com base em um conjunto de princ\u00edpios e etapas precisas, ele \u00e9 projetado para criar cuidadosamente planos e experimentos<\/a> com o \u00fanico prop\u00f3sito de aprender<\/a> a mitigar o risco em grandes sistemas e redes distribu\u00eddos. Listados abaixo est\u00e3o os passos para criar uma diretriz<\/a> geral para experimentos de caos.<\/p>\n Isso consiste em fazer suposi\u00e7\u00f5es gerais sobre como um sistema responder\u00e1 \u00e0 medida que fatores e condi\u00e7\u00f5es inst\u00e1veis s\u00e3o introduzidos em compara\u00e7\u00e3o com o ambiente normal. \u00c9 tamb\u00e9m aqui que voc\u00ea determina quais m\u00e9tricas, como taxas de erro, lat\u00eancia, throughput, etc., devem ser medidas durante o experimento do caos.<\/p>\n Considere o que poderia acontecer quando esses eventos hipot\u00e9ticos ocorrerem em situa\u00e7\u00f5es da vida real. Por exemplo, se o seu servidor falhar inesperadamente ou houver um aumento significativo no tr\u00e1fego<\/a>, qual ser\u00e1 o efeito em seu sistema geral?<\/p>\n Idealmente, voc\u00ea quer executar sua experi\u00eancia de caos em um ambiente de produ\u00e7\u00e3o ao vivo. No entanto, deve haver prote\u00e7\u00f5es para evitar que um cen\u00e1rio pior ocorra. Voc\u00ea quer garantir que voc\u00ea ainda tenha algum controle sobre o ambiente se o experimento der errado. Isso tamb\u00e9m \u00e9 conhecido como controlar o raio de explos\u00e3o. Esses experimentos podem ser automatizados para melhor an\u00e1lise, e s\u00e3o mais sustent\u00e1veis do que execut\u00e1-los manualmente. Outro m\u00e9todo que \u00e0s vezes \u00e9 usado \u00e9 utilizar um ambiente de teste completo, no entanto, novamente, isso pode n\u00e3o refletir o que acontece no mundo real.<\/p>\n Como os resultados se comparam \u00e0 hip\u00f3tese inicial? Com base nas m\u00e9tricas que foram definidas na hip\u00f3tese, o experimento foi muito limitado ou precisa ser dimensionado para melhor identificar erros e falhas? O raio de explos\u00e3o era muito limitado? Talvez precise ser dimensionado para desencadear essas falhas que ocorreriam em um cen\u00e1rio da vida real. Este experimento tamb\u00e9m pode descobrir problemas adicionais que precisam ser investigados.<\/p>\n Vamos voltar \u00e0 introdu\u00e7\u00e3o da engenharia do caos com a Netflix. Uma vez que eles tomaram a decis\u00e3o de ir para a ofensiva e iniciar o processo de dedica\u00e7\u00e3o de recursos para uma equipe de engenharia, eles precisavam criar um conjunto formalizado de pr\u00e1ticas e ferramentas para auxiliar as equipes de engenharia na realiza\u00e7\u00e3o de testes de caos. Um dos primeiros aplicativos que a Netflix introduziu foi chamado Chaos Monkey<\/a>. Todos os dias, este aplicativo escolheria aleatoriamente um conjunto de clusters e desligaria essa inst\u00e2ncia em algum momento durante o dia para observar como os sistemas restantes respondiam. Obviamente, isso cria uma experi\u00eancia dolorosa para as equipes de engenharia que t\u00eam dores de cabe\u00e7a suficientes para lidar diariamente, mas no final do dia, coloca as equipes em uma posi\u00e7\u00e3o melhor para entender os efeitos dessas paralisa\u00e7\u00f5es, n\u00e3o apenas em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 sua rede, mas tamb\u00e9m em termos de impacto para os usu\u00e1rios.<\/p>\n Embora possa parecer contra-intuitivo dedicar recursos e indiv\u00edduos para sair por a\u00ed “quebrando” as coisas, a realiza\u00e7\u00e3o proativa desses testes de caos ajuda a construir uma rede mais resiliente e criar uma experi\u00eancia de usu\u00e1rio<\/a> melhor e mais confi\u00e1vel. O mundo real n\u00e3o funciona em um ambiente de teste controlado. Desde o in\u00edcio do Chaos Monkey, ele passou por v\u00e1rias atualiza\u00e7\u00f5es e se tornou um aplicativo de c\u00f3digo aberto popular. E uma vez, era apenas uma parte de uma su\u00edte de engenharia de caos chamada Ex\u00e9rcito S\u00edmio. A su\u00edte do Ex\u00e9rcito Simian foi dissolvida em 2018, mas incluiu os seguintes utilit\u00e1rios de engenharia de caos espec\u00edficos para tarefas:<\/p>\n Chaos Kong foi projetado para simular uma regi\u00e3o completa da AWS sendo descartada, ou exclu\u00edda, para ver como o sistema se recuperou e respondeu movendo o tr\u00e1fego para uma regi\u00e3o diferente sem degrada\u00e7\u00e3o de desempenho. Mais uma vez, isso raramente acontece, mas dentro do escopo da engenharia do caos, nada est\u00e1 fora dos limites.<\/p>\n Conformity Monkey \u00e9 um servi\u00e7o executado em AWS com o objetivo de identificar inst\u00e2ncias que n\u00e3o estavam em conformidade com regras predefinidas. Qualquer caso que n\u00e3o esteja de acordo com as regras, que foram flex\u00edveis o suficiente para serem personalizados e definidos para serem executados em diferentes frequ\u00eancias, foram identificados e uma notifica\u00e7\u00e3o por e-mail \u00e9 enviada ao propriet\u00e1rio ou grupo. A Conformity Monkey foi transferida para os servi\u00e7os da Spinnaker.<\/p>\n Chaos Gorilla \u00e9 como o Macaco Do Caos, mas em uma escala maior. Em vez de simular falhas em inst\u00e2ncias \u00fanicas da AWS, chaos gorilla simulou uma falha de toda uma zona AWS. Este utilit\u00e1rio foi projetado para mostrar como um desastre em larga escala<\/a> afetou usu\u00e1rios ou clientes em uma regi\u00e3o diferente, o que foi perfeito para a forma como a infraestrutura e o modelo de neg\u00f3cios da Netflix foram configurados. Se a plataforma de nuvem puder suportar este teste garantindo corretamente que os balanceadores de carga respondam adequadamente e os servi\u00e7os permane\u00e7am interrompidos, ent\u00e3o ele pode suportar qualquer coisa lan\u00e7ada contra ele.<\/p>\n O Macaco de Lat\u00eancia, como o nome indica, \u00e9 usado para testar servi\u00e7os contra atrasos de rede, ou falhas completas, para ajudar a identificar como os servi\u00e7os e suas depend\u00eancias responderam a esses atrasos simulados. No entanto, como os servi\u00e7os web em geral, pode haver consequ\u00eancias desconhecidas dentro de outros aplicativos que podem n\u00e3o ser facilmente identificados \u00e0 primeira vista, e \u00e9 por isso que um utilit\u00e1rio como o Latency Monkey \u00e9 t\u00e3o importante para medir a toler\u00e2ncia a falhas entre os servi\u00e7os.<\/p>\n O utilit\u00e1rio Doctor Monkey foi usado para executar verifica\u00e7\u00f5es de integridade em inst\u00e2ncias individuais e monitorar a integridade (carga da CPU<\/a>, mem\u00f3ria, recursos, etc.) do sistema como um todo. Al\u00e9m disso, o Doctor Monkey pode relatar o status da inst\u00e2ncia e remover quaisquer inst\u00e2ncias do servi\u00e7o que considere inadequadas para o sistema geral.<\/p>\n O nome para 10-18 Monkey vem das abreviaturas de localiza\u00e7\u00e3o e internacionaliza\u00e7\u00e3o e localiza\u00e7\u00e3o, L10n e i18n. Os n\u00fameros representam o n\u00famero de letras entre a primeira e a \u00faltima letras. Como os clientes da Netflix residem em todo o mundo, ter um m\u00e9todo para monitorar a confiabilidade de seus servi\u00e7os de streaming, em diferentes regi\u00f5es, foi de extrema import\u00e2ncia. A vantagem do utilit\u00e1rio 10-18 Monkey \u00e9 que ele pode verificar problemas de configura\u00e7\u00e3o e desempenho em v\u00e1rias regi\u00f5es geogr\u00e1ficas que servem e utilizam diferentes idiomas e conjuntos de caracteres.<\/p>\n E todos esses recursos AWS n\u00e3ousutados? Entra o Zelador Macaco. O objetivo da utilidade do Faitor Macaco \u00e9 encontrar e remover recursos n\u00e3o uso. Como chaos monkey, ele tamb\u00e9m \u00e9 personaliz\u00e1vel e extens\u00edvel o suficiente para ser usado com outros provedores de nuvem. Os usu\u00e1rios fornecem um conjunto de regras e o Zelador Macaco vai trabalhar, identificando esses recursos, grupos e volumes n\u00e3o usos que s\u00e3o candidatos \u00e0 limpeza e remo\u00e7\u00e3o e envia uma notifica\u00e7\u00e3o. Com o tempo, a funcionalidade foi substitu\u00edda por um novo servi\u00e7o chamado Swabbie.<\/p>\n Com o tempo, a engenharia do caos tornou-se sua pr\u00f3pria ind\u00fastria plena. H\u00e1 agora uma mir\u00edade de ferramentas comerciais e de c\u00f3digo aberto, como Litmus Chaos, Gremlin, Chaos Mesh, e muitas outras, que as organiza\u00e7\u00f5es podem utilizar. Construir sistemas resilientes n\u00e3o \u00e9 apenas para empresas de tecnologia<\/a>. Os sistemas distribu\u00eddos tornaram-se mais complexos<\/a>, o que significa que as falhas s\u00e3o mais dif\u00edceis de prever. Al\u00e9m disso, devido a v\u00e1rios problemas regulat\u00f3rios e de conformidade, bancos, entidades governamentais, empresas farmac\u00eauticas, institui\u00e7\u00f5es educacionais, etc., precisam testar regularmente seus sistemas e servi\u00e7os para garantir que eles atendam aos requisitos de neg\u00f3cios e de miss\u00e3o cr\u00edtica. Testes de desempenho<\/a> e testes de caos s\u00e3o abordagens proativas para aprender a construir sistemas resilientes atrav\u00e9s da observa\u00e7\u00e3o de falhas.<\/p>\n[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" O que \u00e9 a Engenharia do Caos? Seus clientes, clientes, visitantes – e at\u00e9 mesmo funcion\u00e1rios internos – dependem de seus sistemas para estarem funcionando, dispon\u00edveis e funcionando o tempo todo. 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O Caos (Engenharia) nasce<\/h2>\n
Princ\u00edpios e Passos da Engenharia do Caos<\/h3>\n
Passo 1: Crie uma hip\u00f3tese<\/h4>\n
Passo 2: Identificar vari\u00e1veis e antecipar efeitos<\/h4>\n
Passo 3: Inicie o Experimento<\/h4>\n
Passo 4: Medir o impacto<\/h4>\n
Ferramentas de engenharia do caos<\/h3>\n
Caos Kong<\/h4>\n
Macaco de conformidade<\/h4>\n
Gorila do Caos<\/h4>\n
Macaco de lat\u00eancia<\/h4>\n
Doutor Macaco<\/h4>\n
18\/10 Macaco<\/h4>\n
Macaco zelador<\/h4>\n
Conclus\u00e3o: Engenharia do Caos – Princ\u00edpios, Exemplos & Ferramentas<\/h2>\n