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作者同创永益·2022-04-11 14:33
其它·北京同创永益科技发展有限公司

同创永益CTO郑阳受邀在清华MEM大讲堂分享“混沌工程在复杂业务稳定性中的应用”

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2022年3月30日下午,清华MEM大讲堂第65期在线上举行,同创永益CTO郑阳受邀在大讲堂详细分享企业数字化转型过程中“混沌工程在复杂业务稳定性中的应用”。清华MEM大讲堂是清华MEM信息联创社群为促进交流和合作而推出系列分享交流活动平台。定期邀不同行业人士进行分享交流,通过更精品、更贴近、更深入的方式进一步拓宽对于相关行业和相关领域的深入认知和了解,助力MEM大讲堂每一个人转型成为懂技术、懂管理、懂营销、懂行业、有前瞻力、创新力和影响力的复合型人才。

根据混沌工程实验室在《中国混沌工程调查报告》数据显示,目前国内 25.89%的服务每个月发生超过 5 个严重性事故,意味着约 1/4 的产品每年会发生至少 60 次严重性事故。混沌工程通过在生产环境中执行探索性测试以发现系统中的隐藏问题,在软件系统稳定性维护上展现出巨大价值。

其中,提升服务可用性及降低故障修复时间是混沌工程两大主要收益。

65%的用户认为采用混沌工程提升了服务可用性,49.85%的用户认为混沌工程帮助降低了MTTR。混沌工程是提升产品可用性的有效手段,也是建立稳定性优先战略的技术核心。

面对日益复杂的IT系统架构以及逐步提升的用户期望,基于云计算的分布式架构已成为越来越多企业应用构建的首选方案。

在企业数字化转型过程中,通过云原生等技术实现分布式高可用、敏捷响应、弹性伸缩、灰度发布等能力的同时,也带来了运维和管理的高复杂度。业务应用系统的稳定性保障能力成为企业关注的重点。

如何在数字化转型过程中构建一套稳定性保障机制,确保数字化转型顺利推进,是需要探讨的问题。传统的稳定性保障措施侧重点在于如何防范已知范围内系统缺陷,对于需要特定外界特定条件才能触发的故障,缺乏测试方法论和测试工具,应对往往捉襟见肘,成本不可控。而混沌工程故障演练很好地解决了这方面的问题。

同创永益混沌工程故障演练平台是一套完整的混沌工程实践,提供丰富的故障注入手段,通过对业务系统进行平台、中间件、应用等层次的故障注入演练,帮助企业发现更多未知的影响业务稳定性的隐患与问题有效提升软件系统稳定性。在此基础之上,配合使用可观测性平台、容量管理、全链路压测等工具或技术,组合搭建系统稳定性保障体系,全方位保障软件系统可用性。

同创永益混沌工程演练平台具备如下优势:

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丰富的可扩展的故障库: 除提供所有基础的,基本上涵盖所有的已知故障外,还支持自定义来扩展故障库。

良好的实验防护: 提供完善的业务保护方式,对演练环境快速进行恢复,同时提供业务沙盘功能,在充分模拟真实环境的隔离环境下进行演练,增强演练安全性。

专业的全栈故障场景: 基于内部故障演练经验,平台提供丰富的,预定义故障场景,涵盖基础服务,微服务治理,云原生容器编排,备份容灾等场景;用户可以轻松对场景进行扩展,或将历史实验沉淀为场景库。

灵活的故障演练编排: 基于工作流引擎的场景编排,支持并行、串行的组合,以及定时自动执行的流程定义,演练过程灵活可控,可随时终止演练。

在此次讲座尾声之际,同创永益CTO郑阳对线上观众提出问题,进行了系统的解答。他认为许多企业都以不让测试太难为目标进行自我测试,但真正的问题发生时不太可能那么体贴。混沌工程是业务韧性的未来,是找出系统是否可以真正恢复的一种现实方法。

此次同创永益和清华MEM大讲堂携手合作,通过更精品、更贴近、更深入的方式进一步拓宽对于相关行业和相关领域的深入认知和了解,拟更好为各高校的同学提供学习交流、创新创业、合作共赢的平台。

同创永益简介

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同创永益总部位于北京,业务网点辐射全国,并在上海、武汉、成都、广州、郑州、南京、重庆等地设有分支机构。公司业务覆盖金融、交通、政务云、能源、制造、医疗医保等多个领域,典型客户包括中国人民银行、中国银行、中国建设银行、中国人民保险、太平保险、中国海洋石油、国家电网、南瑞集团、航天科工、潍柴动力、万达集团、京东方、国网英大、万华化学等。秉承“客户为先 扁平开放 直接务实 谦虚远见”的企业理念,同创永益将进一步把握发展机遇,携手众多优秀合作伙伴搭建完善的产业生态,推动数字产业新一轮升级,为企业和政务客户的数字化转型保驾护航。标准参与方面,公司参与标准编制多项,部分内容如下:

与中信银行合作编写《商业银行业务连续性管理探索》
参与编写 ITSS《信息技术服务数据中心业务连续性等级评价准则》
参与编制中国计算机用户协会《金融业务连续性管理能力成熟度模型与评估》
参与制定四川省银保监局《业务连续性管理评估体系标准》
参与编写工信部中国信通院《可信云·云容灾解决方案能力要求》
参与编写工信部中国信通院《面向能源领域的工业互联网平台数据安全技术要求》
参与编写工信部 中国信通院《云原生能力成熟度模型》

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