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chaos engineering

La semana pasada por Genbeta (ES) recordaban aquella pieza que a finales de 2010 Netflix publicó sobre las lecciones aprendidas migrando a Amazon Web Service (EN), con un repaso a dos problemáticas muy habituales en el escalado de servicios digitales:

  • El cómo una empresa de sus dimensiones necesitaba la nube para poder seguir creciendo y, de paso,
  • La preocupación de cómo iban asegurar que todo funcionará bien teniendo ya decenas de servicios distribuidos y deslocalizados de sus data centers.

La solución que encontraron fue crear una serie de herramientas denominadas más tarde «Chaos Monkey» que tenían como único objetivo poner a prueba la infraestructura de red que estaban creando por ver por dónde fallaba.

El nombre, por cierto, viene de la idea de intentar crear una infraestructura de red en la organización «que fuera capaz de sobrevivir a cientos de monos quitando y poniendo claves sin criterio aparente».

Que el objetivo no era por tanto esperar que todo funcionase igual si parte de la red estaba caída o si el hardware fallase, sino más bien tener una capacidad predictiva para tomar acción antes de que el efecto, al usuario final, le llegase:


Así, si el sistema de recomendaciones se caía, ellos podrían redirigir ese tráfico a algo más estático como el listado de de series más populares. O si el sistema de streaming de la plataforma fallaba podría empezar a ajustar la calidad de la reproducción hasta estabilizar la plataforma, de modo que el usuario pudiera seguir usándolo sin cortes. En ningún caso, si la base de datos de recomendaciones falla debería afectar a otro servicio aislado como el servicio de streaming. Si esto sucediera tendríamos un problema, probablemente una dependencia mal configurada totalmente innecesaria.

La metodología que promueve Chaos Engineering es simple en concepto, pero complicada de ejecutar. Si los test unitarios son la parte más “micro” centrada en que nuestro código haga lo que dice que hace, entonces Chaos Engineering se puede considerar perfectamente como la parte “macro” para asegurar el correcto funcionamiento en conjunto de toda nuestra infraestructura (en producción).

Chaos engineering

Y es ese con el concepto que quiero que te quedes.

Que todo este ecosistema de auditorías as a service no lo están intentando «vender» los consultores para sacar los cuartos a las empresas, sino que bien implementado es la diferencia entre ofrecer un buen servicio sujeto a las esperables eventualidades informáticas y humanas, a ofrecer el mejor servicio del mercado. A ser capaces de minimizar el impacto de riesgos que están, algunas veces, fuera de nuestro control.

Soy consciente de que algo así para una PYME es puramente utopía, pero lo cierto es que de ahí viene la importancia de apostar por servicios en la nube ya tan extendidos como puede ser GSuite, AWS o Azure (Microsoft).

A fin de cuentas, ahí estamos pagando para que en las tripas se aplique todo el conocimiento predictivo de estos sistemas de chaos engineering.

Que apostar por la nube no es un salto al vacío que se lleva a cabo únicamente porque es tendencia, sino porque a la hora de elegir, hay menos probabilidad de riesgo en un sistema de este estilo que en un servidor físico en nuestra oficina. Y que en todo caso una cosa no quita la otra, pudiendo implementar sistemas híbridos que minimicen el riesgo previo estudio e implantación de la estrategia de datos adecuada.


Si te interesa profundizar en el tema, puedes consultar el proyecto open source en Github de SimianArmy (EN) y su migración dentro de la infraestructura de CI de Spinnaker (EN). También hay algunos proyectos como Gremlin (EN) que intenta ofrecen sistemas de Chaos Engineering a como plataforma a terceros.

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