Chaos Engineering: 5 strumenti open source

Principi Fondamentali del Chaos Engineering

Il Chaos Engineering evidenzia quindi le debolezze nascoste e garantisce un funzionamento ottimale anche in condizioni avverse. Di seguito, analizziamo nel dettaglio i principi chiave che guidano il Chaos Engineering:

Definizione dello “Stato Stabile” (Steady State)

Il primo passo per avviare un approccio di Chaos Engineering consiste nel definire lo “stato stabile” del sistema, ovvero il comportamento normale e atteso in condizioni operative di routine. Questa definizione si basa su indicatori di performance (KPI) che riflettono la reale esperienza dell’utente e la funzionalità complessiva del sistema. Tra le metriche più significative troviamo:

• Throughput: quantità di lavoro gestito in un determinato intervallo di tempo.
• Latenza: tempo necessario per completare una richiesta o un’operazione.
• Tasso di errori: frequenza degli errori rilevati durante l’operatività.
• Utilizzo delle risorse: consumo di CPU, memoria e altre risorse critiche.
• Completamento del percorso utente: percentuale di utenti che riescono a completare azioni specifiche.
• Tempo di risposta: durata che il sistema impiega per fornire una risposta.
• Disponibilità: percentuale di tempo in cui il sistema è operativo e accessibile agli utenti.

È anche necessario selezionare metriche che rispecchino l’esperienza degli utenti, piuttosto che misurazioni puramente tecniche (ad esempio, il carico della CPU). Queste metriche fungono da benchmark per valutare l’impatto degli esperimenti e determinare se il sistema si comporta come previsto.

Formulazione di un’Ipotesi sul Comportamento del Sistema

Una volta definito lo stato stabile, il passo successivo consiste nel formulare un’ipotesi riguardante il comportamento del sistema in situazioni di stress. L’ipotesi deve essere chiara e guidare la progettazione degli esperimenti, specificando:

• Aspettative: come ci si aspetta che il sistema reagisca sia in condizioni normali sia in condizioni di stress.
• Obiettivi del test: quali aspetti della resilienza si intendono verificare.
• Variabili controllate: quali condizioni e parametri saranno manipolati durante l’esperimento.

L’ipotesi deve essere specifica, misurabile, raggiungibile, rilevante e temporizzata (SMART). Per esempio, si potrebbe ipotizzare che un servizio continui a fornire risposte entro un determinato intervallo di latenza anche quando uno dei suoi server viene spento.

Introduzione di Variabili di “Eventi Reali”

Questo principio si basa sulla simulazione controllata di eventi reali che potrebbero verificarsi in un ambiente di produzione. Questi eventi possono includere, ad esempio:

• Guasti hardware: arresti anomali dei server, malfunzionamenti di dischi rigidi o problemi con l’alimentazione.
• Problemi di rete: interruzioni di connettività, ritardi nella trasmissione dei dati o perdita di pacchetti.
• Picchi di traffico: incrementi improvvisi e massicci nel numero di richieste.
• Dati malformati: inserimento di input o messaggi non conformi agli standard.
• Errori di configurazione: utilizzo di parametri errati o non ottimali.
• Esaurimento delle risorse: simulazioni di consumo eccessivo di CPU o memoria.

L’introduzione di tali variabili deve essere eseguita in maniera controllata, definendo un “blast radius” ( o raggio d’azione) limitato per minimizzare i potenziali danni. L’obiettivo è ricreare condizioni il più possibile simili a quelle reali, garantendo al contempo la sicurezza e la stabilità del sistema durante gli esperimenti.

Esecuzione degli Esperimenti in Produzione

Per ottenere risultati affidabili, gli esperimenti devono essere condotti in produzione o in ambienti che ne riproducano fedelmente le caratteristiche. Testare il sistema con traffico e utenti reali permette di identificare problematiche che non emergerebbero in ambienti isolati o di pre-produzione.
Tuttavia, l’esecuzione in produzione richiede:

• Pianificazione accurata: definizione chiara degli obiettivi e dei possibili scenari.
• Controlli di sicurezza robusti: meccanismi di rollback e procedure per interrompere rapidamente gli esperimenti in caso di criticità.
• Evoluzione graduale: inizialmente, l’approccio manuale per poi passare all’automazione, integrando gli esperimenti nel ciclo di vita del software (CI/CD).

Questa prassi consente di rilevare e correggere in anticipo eventuali anomalie, garantendo una maggiore resilienza operativa.

Automazione Continua degli Esperimenti

Questo principio del Chaos Engineering garantisce che gli esperimenti vengano eseguiti regolarmente e che i risultati siano validi nel tempo.
I benefici dell’automazione includono:

• Verifica costante: assicurarsi che il sistema mantenga la resilienza anche dopo aggiornamenti e modifiche.
• Riduzione dell’intervento manuale: minimizzare il carico operativo e l’errore umano.
• Integrazione nel ciclo di sviluppo: incorporare gli esperimenti come parte integrante dei processi CI/CD.
• Adattamento dinamico: gestire in modo proattivo l’evoluzione delle infrastrutture e dei servizi.

L’automazione può essere realizzata mediante strumenti di orchestrazione, script personalizzati o piattaforme dedicate di Chaos Engineering, garantendo così una validità costante dei test nel tempo.