aws_reinvent_recap_chaos_engineering_to_serverless

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morioka shuhei

December 10, 2018
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  1. 2018/12/10 ( 火) AWS re:Invent 報告会 by Yappli そんなに遠くない Chaos

    Engineering 株式会社 Speee 開発基盤ユニット 森岡周平 (@selmertsx)
  2. Chaos Engineering を 聞いたことがある人

  3. Chaos Engineering は 自分には縁遠いと思ってる方

  4. 本日はそういった方を ターゲットにお話をします

  5. 今日のお話 このセッションでChaos Engineering が身近に感じら れたので、その体験をおすそ分けしたい!

  6. 今日の目的 Chaos Engineering とは何か理解できる Serverless の分野に Chaos Engineering を 適用する方法が分かる

    Chaos Engineering がちょびっと身近に感 じられる 気がついたら AWS の話よりもChaos Engineering の話メインに なってしまい、完全に趣味全開のお話になってしまいまし た...!!!
  7. Agenda 自己紹介 Chaos Engineering とは何か Chaos Engineering をServerelss の分野に適用する まとめ

    Chaos Engineering の概念について7 、Serverless での実践事例 が3 くらいの割合で話します。Session の中身を理解しやすくす るためにChaos Engineerings の原則について、セッションで話 されていた内容以外の情報も交えてお話をしていきます。
  8. 自己紹介 名前: 森岡周平 所属部署: 開発基盤ユニット GitHub & Twitter アカウント: @selmertsx

    主業務: IDaaS 関連の諸々をServerless で作る 技術: Ruby/Rails, TypeScript, AWS, GCP 最近の興味: AWS Amplify Console で サービスを作ってみたい
  9. 最近作ってるIDaaS 関連システム 現在、クラウド人材管理ツールが人事マスター 人材管理ツールのデータに応じて、従業員が適切なサービス を適切な権限で見れるように、Serverless で自動化する ※ 人材管理ツールは人数課金で、かつ過去の履歴を保持しないためBigQuery に履歴を残す ※

    人材管理ツールは他社内サービスと密接に関わっており、安易にリプレイスできない
  10. Agenda 自己紹介 Chaos Engineering とは何か Chaos Engineering をServerelss の分野に適用する まとめ

    Chaos Engineering の概念について7 、Serverless での実践事例 が3 くらいの割合で話します。Session の中身を理解しやすくす るためにChaos Engineerings の原則について、セッションで話 されていた内容以外の情報も交えてお話をしていきます。
  11. Chaos Engineering の原則 意訳してみるとこんな感じ Chaos Engineering とは、分散システムが過酷な本番 環境でも耐えられる能力があるという確証を得るため の実験規範

  12. Chaos Engineering の実践方法 Net ix の論文も読んで整理してみた

  13. Net ix における Chaos Engineering 採用背景

  14. Net ix は Microservices を採用してる Effective Interprocess Communications in the

    Cloud: The Pros and Cons of Microservices Architectures AWS re:Invent 2014
  15. Microservices において Net ix が信頼性を高めるため 考えてきたアプローチ

  16. 従来の信頼性向上のためのアプローチ システムへの INPUT (x) を網羅的にリストアップ x に対して適切な OUPUT(y) を実装する 想定される問題に対して、適切な対処を実装する

    ことで障害を回避する f(x) はruntime con g 、機能更新などで動的に変化
  17. Net ix のケース Microservices において、あるシステムのOUTPUT が他のシステムへのINPUT 挙動を網羅的に把握することが困難 「システム単体で正常に動いていること」 よりも 「何かあってもユーザーがコンテンツを視聴でき

    ること」 を実現する設計にしなければならない
  18. Net ix のケース その2 一部のサービスが利用できなくなったとしても 全体としては稼働するサービスを設計していく Chaos Engineering はその教育のための取り組み 過去に障害を起こしたINPUT

    を定期的に再現する VM instance が落ちる (chaos monkey) サービス間のレイテンシー (latency monkey) サービス間のリクエストの失敗 予期しないユーザーからのリクエスト リージョン全体の障害発生 (chaos kong)
  19. Production 環境に 障害(Failure) を注入する実験 = Chaos Experiments

  20. Chaos Engineering 支援ツールGremlin のデモから (re:Invent 2018)

  21. None
  22. None
  23. None
  24. None
  25. None
  26. Chaos Experiments の補足説明 Steady State ( 正常な状態) をどう定義する のか? 実験の影響範囲はどうなっているの?

    なぜ実験を自動化しProduction 環境で行う のか?
  27. 正常な状態 (Steady State) の定義 Steady State とは 「ユーザーから見えるサービス が正常に動作していることを示す指標」 Net

    ix では SPS (stream starts per second) で表現 障害が発生しても SPS に影響を与えないよう サー ビス全体を設計する
  28. 実験の影響範囲を設定 Chaos Experiments は全ユーザに行う訳ではない 実験は一部のユーザーのみ抽出 して行う ( 実験群) 実験を受けないユーザーを 統制群

    と呼ぶ 実験結果を、実験群と統制群で比較させる 比較する数値は主に SPS を利用する
  29. Production で行う & 自動化する Net ix では 1 日に100 回程度デプロイ

    をしている ユーザーの振る舞いを指標としているので、コー ドで実現されたインテグレーションテストでは代 替できない デプロイの度に、テスターによるリグレッション テストをすることは難しい
  30. Chaos Engineering まとめ Microservices 下の複雑化したシステムにおいては従来の方 法では安定性を保つことは困難である 過去、障害の原因となった外乱を自動で定期的にINPUT し それにサービスが耐え続けられるように設計・実装し続ける このときサービス1つ1つが正しく動いている

    より ユーザーが正常にサービスを利用できる を優先する これらの取り組みが Chaos Engineering である
  31. この話を聴いて、思っていた よりも Chaos Engineering は 突飛な話じゃないと思った人

  32. Agenda 自己紹介 Chaos Engineering とは何か Chaos Engineering をServerelss の分野に適用する まとめ

    Chaos Engineering の概念について7 、Serverless での実践事例 が3 くらいの割合で話します。Session の中身を理解しやすくす るためにChaos Engineerings の原則について、セッションで話 されていた内容以外の情報も交えてお話をしていきます。
  33. Serverless で Chaos Engineering Serverless こそ Chaos Engineering が重要である Auth

    0 、DynamoDB などの外部サービスと連携す ることが多い 依存する外部要素が増えると、Latency の影響を受 ける機会も多くなる Lambda A からLambda B を呼び出すとき、両方 cold 状態であったら実行に非常に時間が掛かる
  34. 対象のサービス (sample) 注入する障害 (Failure) Latency Injection Error Injection https://github.com/theburningmonk/lambda-latency-injection-demo

  35. Latency Injection の実装 HTTP Request の処理を上記のようにラップする con g はSSM Parameter

    Store に格納 デプロイなしで即座に反映が可能 API Gateway のCanary release を使って影響範囲を制御して も良さそうに見える ( 資料にはない)
  36. Error Injection HTTP 5xx Amazon DynamoDB の throughput を超える AWS

    Lambda の同時起動数を超える Injection のやり方 management console 上でLambda の同時期同数を 設定する
  37. Chaos Experiments にあたっての注意 Staging 環境で十分にテストすること マスキングした顧客データを持ってきてテスト することは可能である ロールバックプランを必ず用意しておくこと 必ず定時の中でやること 重要な日は避けること

  38. Agenda 自己紹介 Chaos Engineering とは何か Chaos Engineering をServerelss の分野に適用する まとめ

    Chaos Engineering の概念について7 、Serverless での実践事例 が3 くらいの割合で話します。Session の中身を理解しやすくす るためにChaos Engineerings の原則について、セッションで話 されていた内容以外の情報も交えてお話をしていきます。
  39. まとめと所感 Chaos Engineering をServerless の分野に適用した まだまだ手探り・力技感はあるものの、実現する ための肌感はつかめた 今後の予定 僕たちのServerless サービスでもエッセンスを取り

    入れていく 障害を引き起こしたINPUT を保持しておいて、再 発しないようリグレッションテストをするなど 近いうちにそんな話しが出来たらいいっすな!