Was ist Chaos Engineering?

 

Chaos Engineering ist ein Disziplin um Software zu Testen. Dabei wird das zu untersuchende Software System auf bekannte und unbekannte Fehler getestet. Das Ziel ist es, die Fehlertoleranz oder Robustheit von Software oder Software Systemen zu erhöhen und die Auswirkung von Fehlern zu begrenzen. Gesteht wir in der Regel das Produktionssystem oder äquivalente Produktions-ähnliche Systeme.

Geschichte

Mit dem Aufkommen von verteilten Software-Systemen und anderen komplexen Micro-Service-Systemen war es notwendig, die Zuverlässigkeit dieser Systeme zu erhöhen. Das war die Geburtsstunde des Chaos Testens. Bekanntester Vorreiter war Netflix 2011. Das Chaos Testen ist ein Vorläufer des Chaos Engineerings. Bekanntester Vertreter ist der Chaos Monkey von Netflix. Parallel zu diesen Entwicklungen wurde seit 2013 auch in Deutschland Chaos Engineering eingesetzt (Otto Group).

Systeme

Auswahl:

1. Chaos Monkey
2. Toxi Proxy
3. Chaos Mesh

Literatur

1. Casey Rosenthal, Lorin Hochstein, Aaron Blohowiak, Nora Jones, Ali Basiri: Chaos Engineering. Building Confidence in System Behavior through Experiments, O’Reilly Media, Inc, 2017
2. Mikolaj Pawlikowski: Chaos Engineering. Site reliability through controlled disruption, Manning Publications, 2021 (angekündigt)
3. Laine Campbell, Charity Majors: Database Reliability Engineering, O’Reilly Media, 2107

Links

1. Principles of Chaos Engineering
2. Validating the resiliency of networked applications
3. Infrastructure : quelles méthodes pour s'adapter aux nouvelles architectures Cloud
4. Netflix Chaos Monkey Upgraded
   
5. Gremlin raises $18 million to expand 'failure-as-a-service' testing platform
   
6. https://mikro-on-software.blogspot.com

Gitlab Badges for Maven Jacocoo Test Coverage

1. Integrate Jacoco into your Maven pom.xml.
2. Add into your file .gitlab-ci.yml: echo -n "Total:" ; cat target/site/jacoco/index.html | grep -o 'Total[^%]*%' | grep -o -E '[0-9]+%$
3. Add Badge in Gitlab under Setting.
4. Gitlab scan the console for the Regex you given in Point 3.

Jeder Incident - ein neuer Test

Bad Code sind negativ Beispiele wie man nicht programmieren sollte. Aber wie macht man es dann richtig? Die Antwort ist Good Code, eine Sammlung bewährter Software Muster:

1. Jeder Bug wird behoben und führt zu einer Code Verbesserung die über die Bug Behebung hinausgeht oder einem neuen Test.
2. Jeder Incident führ zu einem neuen Test.