Chaos Monkey es una herramienta software que de forma aleatoria detiene instancias y contenedores que están ejecutándose en el entorno de
producción. El objetivo es exponer a los sistemas a fallos para ayudar a los
ingenieros a proveer servicios que sean capaces de reaccionar a caídas
y otros problemas inesperados.
La herramienta es de uso libre y se puede descargar en https://github.com/Netflix/chaosmonkey
Gareth Bowles, antiguo empleado de Netflix, en su presentación de 2015 "I Don't Test Often ... But When I Do, I Test in Production" que se puede consultar en https://www.youtube.com/watch?v=xkP70Zhhix4 explica los motivos que condujeron a Netflix a desarrollar una herramienta basada en la ingeniería del caos.
Gareth explica que debido a las características del servicio que proporciona Netflix, se hacía muy difícil probar en un entorno que no fuese el de producción. A veces la cuota de internet que ocupan los clientes de Netflix supone hasta un 34% del total del tráfico de Internet. Simular esto en un entorno de pruebas era imposible.
Entonces se les ocurrió que podían hacer varias cosas:
- Chaos Monkey
- Coverage en producción
- Canary deployment
1. Chaos Monkey
Es una herramienta software que provoca la caída de servicios en producción. De esta forma los ingenieros pueden experimentar las consecuencias de la caída y aprender a que hacer para preveer los efectos no deseados de la caída. Las caídas provocadas se hacen a horas de trabajo, donde todos los ingenieros están en la oficina y pueden ponerse manos a la obra para arreglar los problemas inmediatamente. Esto es una ventaja frente a caídas fuera de horas, que hacen que los desarrolladores y operadores tengan que salir corriendo y trabajar a deshoras o en jornadas interminables.
Cómo Chaos Monkey funcionó bien, se decidieron a desarrollar otros monkeys: Chaos Gorilla simula la caida de una zona completa de servidores y Chos Kong de una región que agrupa zonas.
También idearon otros monkeys que por ejemplo degradan el tiempo de respuesta Latency Monkey o simulan que un servidor no cumple los estándares de configuración Conformity Monkey.
Estas mediciones permiten saber cúal es la parte de código que se debe de probar más porque se ejercita más veces. Es decir, se pueden planificar, construir y ejecutar pruebas más efectivas.
Se trata de desplegar software inicialmente en solo algunos servidores. Con este despliegue se comprueba si el nuevo software responde a las expectativas: funciona bien, no degrada el servicio, los usuarios lo encuentran útil, etc. El nombre de este tipo de despliegue proviene del uso de canarios en las minas para controlar la calidad del aire. En el caso de que el canario se viese afectado por la calidad del aire, las personas tenían tiempo de escapar antes de que la mala calidad del aire les afectase a ellos.
Una vez comprobado que el software cumple con las expectativas se procede a desplegarlo en el resto de los servidores. O no desplegarlo si no cumplió las expectativas.
2. Coverage en producción
Es una forma de telemetría, en la que se mide que líneas de código se ejecutan en producción y cuantas veces se ejecutan.Estas mediciones permiten saber cúal es la parte de código que se debe de probar más porque se ejercita más veces. Es decir, se pueden planificar, construir y ejecutar pruebas más efectivas.
3. Canary deployment
Se trata de desplegar software inicialmente en solo algunos servidores. Con este despliegue se comprueba si el nuevo software responde a las expectativas: funciona bien, no degrada el servicio, los usuarios lo encuentran útil, etc. El nombre de este tipo de despliegue proviene del uso de canarios en las minas para controlar la calidad del aire. En el caso de que el canario se viese afectado por la calidad del aire, las personas tenían tiempo de escapar antes de que la mala calidad del aire les afectase a ellos.
Una vez comprobado que el software cumple con las expectativas se procede a desplegarlo en el resto de los servidores. O no desplegarlo si no cumplió las expectativas.
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