Chaos Engineering на практиці: як запобігти відмовам системи до їх виникнення

Запис події наприкінці статті

Чи знаєте ви, що 91% компаній у світі стикаються з відмовами систем щоквартально? Саме тому підхід Chaos Engineering стає критично важливим інструментом для сучасних DevOps-команд. Попри зменшення кількості серйозних інцидентів, фінансові наслідки збоїв за останні роки суттєво зросли. За даними опитування Uptime Institute у 2023 році, 16% респондентів повідомили, що їхній останній збій коштував понад 1 мільйон доларів, а 54% респондентів зазначили, що їхній останній збій призвів до витрат від 100 000 до 1 мільйона доларів, що значно більше порівняно з 45% у 2022 році та 47% у 2021 році.

Популяризований компанією Netflix у 2011 році, Chaos Engineering дозволяє нам проактивно виявляти вразливості систем через контрольоване введення відмов. Зокрема, цей підхід особливо важливий для фінансових систем, медичних платформ та електронної комерції, де навіть кілька хвилин простою можуть коштувати в середньому 5600 доларів за хвилину.

Нещодавно відбувся вебінар «Впровадження Chaos Engineering практик для підвищення стійкості систем» на якому Орест Лаврів, системний архітектор в EPAM, поділився своїм досвідом та «розклав по поличках» всі аспекти роботи з цим інструментом. Дивіться запис вебінару за посиланням.

У цій статті ми своєю чергою зібрали принципи роботи Chaos Engineering, інструменти для автоматизації експериментів та найкращі практики впровадження. Крім того, ми розглянули практичні аспекти проведення контрольованих експериментів, які допоможуть вам підвищити надійність ваших систем та запобігти критичним збоям до їх виникнення.

Технічні основи Chaos Engineering

Отже, платформи Chaos Engineering складаються з декількох ключових технічних компонентів, які працюють разом для створення контрольованого середовища експериментів. Насамперед основою платформи є controller-manager, який керує користувацькими ресурсами, та chaos-daemon — привілейований компонент з можливостями управління мережею та cgroups.

Компоненти Chaos Engineering платформи

Один із варіантів реалізації сучасної платформи Chaos Engineering включає такі основні компоненти:

• Chaos Operator — головний компонент, що складається з контролера управління та демона хаосу;
• Chaos Dashboard — вебінтерфейс для управління та моніторингу експериментів;
• Sidecar-контейнер — динамічно вставляється в цільовий pod для втручання в I/O цільового додатка.

Інструменти для автоматизації експериментів

Водночас для автоматизації експериментів використовуються спеціалізовані інструменти. Зокрема, Chaos Mesh дозволяє проводити експерименти з CPU, пам'яттю, мережевими затримками та відмовами. Gremlin, перша хмарна платформа Chaos Engineering, надає можливості тестування системної стійкості через різні типи атак.

LitmusChaos фокусується на хмарній інфраструктурі та додатках, дозволяючи створювати, проводити та аналізувати експерименти в середовищі Kubernetes. Крім того, Chaos Monkey від Netflix спеціалізується на випадковому завершенні роботи віртуальних машин для перевірки відмовостійкості.

Моніторинг та метрики в Chaos Engineering

Використовуючи правильні метрики моніторингу, можна ефективно оцінювати вплив експериментів. 

Основними метриками є:

• SLI (Service Level Indicator) — кількісний показник рівня обслуговування;
• SLO (Service Level Objective) — цільове значення або діапазон значень для SLI;
• MTTD (Mean Time to Detect) — середній час, необхідний для виявлення проблеми або інциденту в системі;
• MTTR (Mean Time to Recover/Restore) — середній час, потрібний для відновлення системи після виникнення інциденту або збою.

Для ефективного моніторингу необхідно відстежувати чотири ключові метрики: затримку, трафік, помилки та навантаження. Особливу увагу варто приділяти збору метрик інфраструктури, включаючи CPU, IO, диск та пам'ять, а також DNS, затримки та втрати пакетів.

Розробка Chaos експериментів

Розробка експериментів у Chaos Engineering починається з чіткого розуміння цілей та очікуваних результатів. Процес потребує систематичного підходу та ретельного планування кожного кроку.

Визначення гіпотез та метрик

Формулювання гіпотези — фундаментальний етап розробки експерименту. Насамперед гіпотеза має описувати очікувану поведінку системи під час збою. Зокрема, приклад гіпотези може бути таким: «Якщо один із серверів бази даних стане недоступним, запити автоматично перенаправляться на резервні вузли без збільшення часу відклику більше ніж на 10%».

Написання сценаріїв відмов

Водночас сценарії відмов мають відображати реальні події та включати:

• відключення вузлів системи;
• емуляцію мережевих проблем;
• штучне збільшення навантаження;
• симуляцію помилок додатків.

Автоматизація відновлення системи

Автоматизація відновлення — критичний компонент Chaos Engineering. Необхідно розробити механізми, які забезпечать швидке повернення системи до стабільного стану.

Після кожного експерименту важливо створити документ виправлення помилок (Correction-of-Errors), який містить:

• детальний опис інциденту;
• вплив на користувачів;
• причини виникнення помилки;
• отримані уроки;
• заходи запобігання подібним ситуаціям.

Моніторинг та аналіз результатів

Моніторинг відіграє фундаментальну роль у Chaos Engineering, адже без нього експерименти перетворюються на марнування часу та ресурсів DevOps-команди. Насамперед моніторинг допомагає фіксувати поведінку системи під час експериментів та збирати критично важливі дані для подальшого аналізу.

Збір та агрегація метрик

Для ефективного моніторингу необхідно визначити ключові метрики, які відображають стан системи:

• час відгуку системи до, під час та після експерименту;
• доступність критичних компонентів;
• аномалії метрик, логів та трейсів;
• завантаження мережі та компонентів системи;
• помилки та вийнятки в логах.

Водночас важливо налаштувати автоматизований збір та обробку даних через інтеграцію з різними джерелами, включаючи бази даних, контейнери та API. Зокрема, візуалізація даних через графіки та дашборди дозволяє оперативно оцінювати стан системи та швидко реагувати на відхилення від норми.

Аналіз патернів відмов

Аналіз результатів експериментів потребує систематичного підходу до виявлення та документування патернів відмов. Насамперед необхідно створювати детальні постмортем-звіти після кожного експерименту.

Такі звіти мають містити:

• детальний опис виявленої проблеми;
• вплив на користувачів системи;
• причини виникнення помилки;
• отримані уроки;
• стратегії запобігання подібним ситуаціям.

Крім того, важливо використовувати обладнання для виявлення аномалій, відкаліброване відповідно до мережевих стандартів та політик. Це дозволяє відстежувати ранні ознаки потенційних проблем та вчасно реагувати на них.

Для ефективного аналізу результатів рекомендується встановити чіткі пороги нормальних значень метрик та налаштувати систему сповіщень. У разі виходу параметрів за встановлені межі, система має автоматично надсилати повідомлення адміністраторам та DevOps-інженерам.

Особливу увагу варто приділяти аналізу трафіку та цілодобовому моніторингу, щоб виявляти ранні ознаки аномальної активності. Такий підхід дозволяє запобігти неконтрольованому розвитку проблем та мінімізувати їх вплив на продуктивність системи.

Практики безпечного проведення експериментів

Безпечне проведення Chaos Engineering експериментів вимагає систематичного підходу та ретельного планування. Насамперед варто зосередитись на мінімізації потенційних ризиків та створенні надійних механізмів відновлення системи.

Обмеження охоплення експериментів

Контроль «радіусу ураження» (blast radius) — фундаментальний принцип безпечного проведення експериментів. Водночас важливо починати з малих, ізольованих експериментів та поступово розширювати їх масштаб паралельно зі зростанням впевненості у системі.

Для ефективного обмеження охоплення експериментів рекомендується:

• визначити критичні компоненти системи та їхні взаємозв'язки;
• встановити чіткі межі впливу експерименту;
• використовувати канаркове розгортання для мінімізації ризиків;
• проводити експерименти в періоди низького навантаження.

Зокрема, канаркове розгортання передбачає поступове впровадження змін для обмеженої групи користувачів перед повним розгортанням. Такий підхід дозволяє швидко виявляти та локалізувати потенційні проблеми.

Механізми швидкого відновлення (recovery)

Автоматизація процесів відновлення системи відіграє ключову роль у безпечному проведенні експериментів. Крім того, необхідно забезпечити можливість швидкого повернення до стабільного стану у разі виникнення непередбачуваних ситуацій.

Механізми швидкого відновлення мають включати:

1. Автоматизовані процедури відновлення конфігурації
2. Резервне копіювання критичних даних
3. Скрипти для швидкого перемикання на резервні системи
4. Моніторинг процесу відновлення

Особливу увагу варто приділити тестуванню механізмів відновлення перед проведенням експериментів. Це допоможе переконатися, що система може бути швидко відновлена з «хірургічною точністю».

Комунікація під час інцидентів

Ефективна комунікація — критичний компонент успішного проведення Chaos Engineering експериментів. Насамперед необхідно розробити чіткий план комунікації та забезпечити його доступність для всіх учасників процесу.

Водночас важливо проводити ретроспективні аналізи після кожного експерименту. Такі зустрічі допомагають команді краще зрозуміти причини виникнення проблем та розробити ефективні стратегії їх запобігання.

Для максимальної ефективності експериментів рекомендується залучати сторонніх спеціалістів для проведення тестів. Такий підхід забезпечує свіжий погляд на систему та допомагає виявити потенційні проблеми, які могли бути пропущені внутрішньою командою.

Висновок

Chaos Engineering стає незамінним інструментом для сучасних DevOps- та SRE-команд, що прагнуть підвищити надійність своїх систем. Насамперед систематичний підхід до проведення контрольованих експериментів дозволяє виявляти вразливості до їх прояву у виробничому середовищі.

Крім того, впровадження практик безпечного проведення експериментів, включаючи обмеження охоплення та механізми швидкого відновлення, мінімізує ризики для виробничих систем. Практичний досвід показує, що команди, які регулярно проводять chaos-експерименти, значно покращують відмовостійкість своїх систем та скорочують час реакції на інциденти.

Chaos Engineering — це не просто набір інструментів, а культура постійного вдосконалення та проактивного підходу до надійності систем. Саме тому важливо починати з малих, контрольованих експериментів та поступово розширювати їх масштаб, накопичуючи досвід та впевненість у своїй інфраструктурі.

Щоб дізнатися більше про досвід впровадження Chaos Engineering запрошуємо подивитися запис вебінару. 

Не забувайте слідкувати за нашими новинами, адже в EPAM безліч цікавого й корисного. Робити це зручно на наших сторінках у Facebook,  Telegram або Youtube. А ще радимо заглядати в розклад наших подій на сайті у відповідному розділі — Календар подій.

І, як завжди, дякуємо, що ви з нами!