カオスエンジニアリングは、システムの回復力をテストするために意図的に障害を導入する手法です。これは、家のセキュリティシステムをテストするためにプロの泥棒を雇うようなものです。確かに直感に反するかもしれませんが、実際の悪者が弱点を見つける前にそれを特定する最良の方法の一つです。

カオスの誕生

カオスエンジニアリングは、研究室で生まれたわけでも、退屈した開発者が夢見たわけでもありません（それも面白い起源の話になるでしょうが）。実際にはNetflixで考案され、エンジニアたちはクラウドコンピューティングの予測不可能な性質に対応できるようにする方法を必要としていました。彼らはChaos Monkeyというツールを作成し、これは本番環境でランダムにインスタンスを終了させ、システムが障害に耐えられるかをテストします。

"私たちの目標は、顧客に影響を与える異常な行動として現れる前に弱点を特定することでした。" - Netflix Technology Blog

なぜ気にするべきか？

「また新しいバズワードが履歴書に加わるのか」と思うかもしれません。しかし、カオスエンジニアリングは単なる流行語以上のものです。重要な理由は以下の通りです：

  • 回復力の向上: システムの限界を常にテストすることで、より強力で障害に強いアプリケーションを構築します。
  • ダウンタイムの削減: 脆弱性を事前に特定して修正することで、本番環境での驚きを減らします。
  • 理解の向上: カオス実験は、システム内の隠れた依存関係やボトルネックを明らかにすることがよくあります。
  • 自信の向上: システムが障害に耐えられることを知ることで、より速く革新するための安心感を得られます。

カオスを始める

カオスを受け入れる準備はできましたか？ここに始めるための簡単なロードマップがあります：

1. 安定状態を定義する

何かを壊し始める前に、「通常」の状態がどのようなものかを知る必要があります。システムが正しく機能していることを示す主要な指標と行動を定義します。

2. 仮説を立てる

特定の障害を導入したときに何が起こると思いますか？それを書き留めてください。これがあなたの仮説です。

3. 実験を計画する

どのようなカオスを導入するかを決定します。インスタンスを終了させるか、ネットワーク遅延をシミュレートするか、データを破損させるかもしれません。

4. 影響範囲を制限する

小さく始めましょう。実験を本番環境に移行する前に、制御された環境で実行します。目標は学ぶことであり、実際の停止を引き起こすことではありません。

5. 実験を実行する

カオス実験を実行し、何が起こるかを観察します。システムは予想通りに動作しましたか？驚きはありましたか？

6. 分析して学ぶ

結果を仮説と比較します。何を学びましたか？どのような改善ができますか？

ツールの紹介

制御されたカオスを解き放つ準備はできましたか？ここに始めるための人気のあるツールがあります：

  • Chaos Monkey: Netflixのオリジナルカオスツール。本番環境でランダムにインスタンスを終了させます。
  • Gremlin: より高度なプラットフォームで、幅広い障害シナリオを提供します。
  • Chaos Toolkit: コードとしてカオス実験を定義し実行できるオープンソースツール。
  • kube-monkey: Kubernetes環境用のChaos Monkey。

実際のカオスシナリオ

Chaos Toolkitを使用したシンプルなカオス実験を見てみましょう。アプリケーションが突然のCPU負荷の増加にどのように対処するかをテストしたいとします：


{
  "version": "1.0.0",
  "title": "CPUが急上昇したときに何が起こるか？",
  "description": "高いCPU負荷下でのアプリケーションのパフォーマンスを検証します",
  "steady-state-hypothesis": {
    "title": "アプリケーションは応答性がある",
    "probes": [
      {
        "type": "probe",
        "name": "ウェブサイトは応答しなければならない",
        "tolerance": 200,
        "provider": {
          "type": "http",
          "url": "http://example.com"
        }
      }
    ]
  },
  "method": [
    {
      "type": "action",
      "name": "CPUに負荷をかける",
      "provider": {
        "type": "process",
        "path": "stress",
        "arguments": "--cpu 4 --timeout 60s"
      }
    }
  ],
  "rollbacks": []
}

この実験は次のことを行います：

  1. ウェブサイトが通常通り応答しているかを確認します（安定状態）。
  2. 60秒間CPUに負荷をかけます。
  3. 負荷がかかっている間もウェブサイトが応答しているかを検証します。

注意すべき落とし穴

カオスエンジニアリングは非常に強力ですが、リスクも伴います。避けるべき一般的な落とし穴は次の通りです：

  • 急ぎすぎる: 小さく始め、実験の範囲を徐々に拡大します。
  • コミュニケーションの怠り: すべての関係者がカオス実験を認識していることを確認します。
  • ロールバックプランの忘却: 変更を迅速に元に戻す方法を常に持っておきます。
  • 法的およびコンプライアンスの問題を無視する: カオス実験が規制やSLAに違反しないことを確認します。

カオスの未来

システムがますます複雑で分散化するにつれて、カオスエンジニアリングの必要性は増すばかりです。すでに次のようなトレンドが見られます：

  • AI駆動のカオス: 機械学習を使用して最も効果的なカオス実験を特定します。
  • カオスをコード化: カオス実験をCI/CDパイプラインに直接統合します。
  • チーム間のカオス: インフラストラクチャだけでなく、ビジネスプロセスや顧客体験にもカオスの実践を拡張します。

カオスのまとめ

カオスエンジニアリングは最初は直感に反するように思えるかもしれません。結局のところ、私たちの多くはキャリアを通じて障害を防ぐことに努めてきました。しかし、システムがますます複雑で相互接続される世界では、弱点を事前にテストすることは賢明であるだけでなく、不可欠です。

制御されたカオスを受け入れることで、より回復力のあるシステムを構築し、ダウンタイムを減らし、最終的にはユーザーにより良い体験を提供できます。そして正直に言えば、意図的に物を壊すことには何か奇妙な満足感があります。

では、カオスを解き放つ準備はできましたか？大きな力には大きな責任が伴うことを忘れずに。新たに得たカオスの力を賢く使い、システムが失敗するたびに強くなることを願っています！

考えるための材料

行く前に、考えてみるべき質問があります：

  • カオスエンジニアリングの原則を現在のプロジェクトにどのように適用できますか？
  • システムにとって最も重要な障害シナリオは何であり、それをどのようにテストしますか？
  • サーバーレスやエッジコンピューティングアーキテクチャに移行するにつれて、カオスエンジニアリングの実践はどのように進化するでしょうか？

カオスエンジニアリングの世界では、失敗は単なる選択肢ではなく、それが全てのポイントです。ですから、責任を持って物を壊しに行きましょう！