NetEase Fuxi AI Lab est la première institution de recherche professionnelle en IA pour jeux en Chine. Les chercheurs utilisent notre plateforme Danlu basée sur Kubernetes pour le développement d'algorithmes, l'entraînement et le réglage, ainsi que la publication en ligne. Grâce à l'intégration avec Kubernetes, notre plateforme est beaucoup plus efficace. Cependant, en raison de problèmes liés à Kubernetes et aux microservices, nous testons et améliorons constamment notre plateforme pour la rendre plus stable.

« La nécessité est mère de l'invention » ; de même, Netflix n'est pas seulement une plateforme de streaming média. Netflix a donné naissance à l'ingénierie du chaos par nécessité.

Chaos Mesh est fier de participer au Hacktoberfest 2020 !

Organisé par DigitalOcean, Intel et DEV, Hacktoberfest est une célébration open source ouverte à toute notre communauté mondiale. Cet événement d'un mois (du 1er au 31 octobre) encourage chacun à contribuer à la croissance de l'open source et à apporter sa pierre à une communauté en plein essor, que vous soyez développeur expérimenté ou débutant en open source. Si vous soumettez 4 PR avant le 31 octobre, vous pourrez recevoir un T-shirt édition limitée (70 000 disponibles, premier arrivé premier servi) !

Aujourd'hui, nous sommes fiers d'annoncer la disponibilité générale de Chaos Mesh 1.0, suite à son entrée au CNCF en tant que projet sandbox en juillet 2020.

Chaos Mesh est une plateforme de tests de chaos cloud-native qui orchestre le chaos dans les environnements Kubernetes. Bien qu'elle soit bien accueillie par la communauté grâce à ses nombreux types d'injection de fautes et son tableau de bord facile à utiliser, son intégration aux tests de bout en bout ou au processus d'intégration continue (CI) était difficile. Par conséquent, les problèmes introduits pendant le développement du système ne pouvaient pas être détectés avant la mise en production.

Dans cet article, je vais partager comment nous utilisons chaos-mesh-action, une action GitHub pour intégrer Chaos Mesh dans le processus CI.

Chaos Mesh est une plateforme open source d'ingénierie du chaos pour Kubernetes. Bien qu'elle offre des capacités étendues pour simuler des conditions système anormales, elle ne résout qu'une partie du puzzle de l'ingénierie du chaos. Au-delà de l'injection de fautes, une application complète d'ingénierie du chaos implique de formuler des hypothèses autour d'états stables définis, d'exécuter des expériences en production, de valider le système via des cas de test et d'automatiser les tests.

Cet article décrit comment nous utilisons TiPocket, un framework de test automatisé pour construire une boucle complète de test d'ingénierie du chaos pour TiDB, notre base de données distribuée.

Nous sommes ravis d'annoncer que Chaos Mesh est désormais officiellement accepté comme projet Sandbox du CNCF. En tant que mainteneurs de Chaos Mesh, nous tenons à remercier tous les contributeurs et utilisateurs. Ce succès n'aurait pas été possible sans votre confiance, votre soutien et vos contributions.

Chaos Mesh, plateforme open source de chaos engineering cloud-native facile à utiliser pour Kubernetes (K8s), propose une nouvelle fonctionnalité : TimeChaos, qui simule le phénomène de décalage d'horloge. Habituellement, lorsqu'on modifie les horloges d'un conteneur, on souhaite un rayon d'impact minimal sans affecter les autres conteneurs du nœud. En réalité, implémenter cela s'avère plus complexe qu'il n'y paraît. Comment Chaos Mesh résout-il ce problème ?

Le Chaos Engineering permet de tester la robustesse d'un système logiciel en production en simulant des conditions inhabituelles ou perturbatrices. Cependant, pour beaucoup, le passage de l'apprentissage à la pratique sur leurs propres systèmes semble intimidant. Cela ressemble à l'une de ces grandes idées nécessitant une équipe complète pour planifier à l'avance. Pourtant, ce n'est pas forcément le cas. Pour vous lancer dans l'expérimentation du chaos, il vous suffit peut-être simplement d'une plateforme adaptée.

Pourquoi Chaos Mesh ?​

Dans l'univers du calcul distribué, des défaillances peuvent survenir dans vos clusters de manière imprévisible, n'importe quand et n'importe où. Traditionnellement, nous utilisons des tests unitaires et d'intégration pour garantir qu'un système est prêt pour la production, mais ceux-ci ne couvrent que la partie émergée de l'iceberg à mesure que les clusters grandissent, que les complexités s'accumulent et que les volumes de données atteignent des pétaoctets. Pour mieux identifier les vulnérabilités des systèmes et améliorer leur résilience, Netflix a inventé Chaos Monkey et injecte divers types de défaillances dans l'infrastructure et les systèmes métier. C'est ainsi qu'est née l'ingénierie du chaos.