Что такое Chaos Engineering?

Chaos Engineering — это методология тестирования систем, которая помогает создавать устойчивые к сбоям приложения. Вместо того чтобы ждать, когда что-то сломается в продакшене, ты намеренно вводишь хаос в систему. Например, замедляешь скорость ответа страницы на 5 секунд, или выключаешь один из серверов.

Chaos Engineering — это подход, при котором (нефункциональные) требования к системе превращаем в эксперименты, а затем проверяем как по факту система работает.

Зачем нужен Chaos Engineering

Редкий софт полностью автономен, часто, для ускорения разработки, упрощения поддержки, используем готовые решения: базы данных, очереди, диски, сервера, применяем различные паттерны и решения: микросервисы, облачные платформы, контейнеризация — все это создает множество точек отказа.

Исследование от New relic говорит:

50% компаний сталкиваются с инцидентами каждую неделю
Средняя стоимость простоя составляет $5,600 в минуту
80% сбоев происходят из-за непредвиденных взаимодействий между компонентами

Chaos Engineering помогает выявить эти проблемы заранее, в безопасной среде.

Хаос инжиниринг позволяет перевести "да очевидно будет работать, если" в эксперимент и проверить

Chaos Engineering

Особенности подхода

Контролируемость. Цель не просто сломать, а получить представление об ограничениях решения. Нужно начать с описания ожиданий.
Постепенное увеличение сложности. Можно и стоит начать с наиболее очевидных кейсов - простой рестарт back-end приложения.
Воспроизводимость и автоматизация. Как и с другими тестами, один и тот же эксперимент нужно запускать одинаково.
Безопасность. Стоит проводить эксперименты на тестовой среде (по крайней мере по началу), чтобы научиться мониторить сбои, откатывать

Мы используем chaos engineering в тренажере IT-инцидентов — проверь себя на самой распространенной ошибке Запустить дему-тренировку

Практические примеры использования

Пример 1: Тестирование отказоустойчивости базы данных

Гипотеза: При отказе основной БД система должна переключиться на реплику за 30 секунд.

Эксперимент: Отключаем основную БД и измеряем время переключения.

Результат: Система вообще не переключается — нужно чинить.

Пример 2: Проверка обработки высокой нагрузки

Гипотеза: При 10x увеличении трафика система должна сохранить время отклика < 200ms.

Эксперимент: Генерируем искусственную нагрузку и мониторим метрики.

Результат: Время отклика растет до 2 секунд — требуется масштабирование.

Пример 3: Тестирование Out of Memory сценариев

Гипотеза: При нехватке памяти система должна корректно обработать ошибку и не упасть полностью.

Эксперимент: Ограничиваем доступную память и наблюдаем за поведением.

Результат: Система падает без graceful degradation — нужно добавить обработку OOM.

Как применять Chaos Engineering

Шаг 1: Определи стабильное состояние

Сначала нужно понять, как твоя система работает в нормальных условиях. Определи ключевые метрики: время отклика, пропускная способность, количество ошибок. Если руководитель их не знает — можешь найти benchmarks в гугле.

Шаг 2: Сформулируй гипотезу

Предположи, что произойдет при определенном сбое. Например: "Если упадет база данных, система должна переключиться на резервную и продолжать работать".

Шаг 3: Проведи эксперимент

Введи контролируемый хаос: отключи сервис, увеличь нагрузку, симулируй сетевые проблемы. Наблюдай за поведением системы.

Шаг 4: Проанализируй результаты

Сравни реальное поведение с ожидаемым. Если гипотеза не подтвердилась, найди и исправь проблему.

Типичные ошибки при внедрении

1. Слишком агрессивные эксперименты

Начинать с отключения критически важных компонентов — плохая идея. Начни с малого. Не торопись всё сломать. Это придет.

2. Отсутствие мониторинга

Без качественного мониторинга ты не сможешь понять, что происходит во время эксперимента. Строй мониторинг исходя из принципа 4 золотых сигналов или RED.

3. Игнорирование команды

Без понимания и согласия коллег эксперименты могут восприниматься как угроза. Объясни цели и преимущества Chaos Engineering.

4. Недостаточное планирование

Каждый эксперимент должен иметь четкий план, включая критерии успеха и план восстановления. Ломать не строить.

FAQ

Что такое Chaos Engineering простыми словами?

Chaos Engineering — это метод намеренного создания проблем в системе, чтобы найти слабые места до того, как они приведут к реальным сбоям. Это как тренировка пожарных — ты не ждешь пожара, а регулярно проводишь учения.

Как часто нужно проводить эксперименты?

Рекомендуется проводить эксперименты регулярно — например, раз в 2 недели, перед релизом. Частота зависит от сложности системы и критичности сервиса. Главное — делать это систематически. Здесь также можно нарваться на "флапающее" состояние, поэтому регулярность важна.

Можно ли проводить Chaos Engineering в продакшене?

Да, но очень осторожно. Многие компании (включая Netflix, Amazon, Google) проводят эксперименты в продакшене. Ключевые принципы:

Начинай с неважных сервисов
Проводи эксперименты в нерабочее время
Имей план быстрого восстановления
Предупреждай команду заранее

Какие метрики важно отслеживать во время экспериментов?

Ключевые метрики, которые ты выбрал для SLO. Например:

Время отклика (latency)
Пропускная способность (throughput)
Количество ошибок (error rate)
Доступность сервисов (availability)
Использование ресурсов (CPU, память, диск)

Что такое Game Day в контексте Chaos Engineering?

Game Day — это практика проведения запланированных тренировок команды по реагированию на инциденты. Это может быть как автоматизированный эксперимент, так и ручная симуляция сбоя. Цель — проверить не только техническую готовность системы, но и готовность команды к реагированию.

Готов к практике? Изучи реальные сценарии инцидентов и научись их решать в Incidenta. Твоя команда будет благодарна за подготовку к реальным проблемам.

Chaos Engineering: как тренировать отказоустойчивость систем

Это практика, которая помогает выявлять слабые места в IT-системах до реальных сбоев