混沌工程:复杂系统韧性实现之道(混沌工程开创者撰写)

前言 1

导言：混沌工程的诞生 5

**部分 搭建舞台 13

第1章 遇到复杂系统 15

1.1 思考复杂性 15

1.2 遇到复杂性 17

1.3 面对复杂性 26

1.4 接纳复杂性 29

第2章 应对复杂系统 30

2.1 动态安全模型 30

2.2 复杂性的经济支柱模型 33

2.3 系统化视角 36

第3章 原则概述 37

3.1 混沌工程是什么 37

3.2 混沌工程不是什么 39

3.3 高级原则 41

3.4 原则的未来 45

第二部分 投入实战 47

第4章 Slack的灾难剧场 49

4.1 旧系统的混沌工程改造 49

4.2 灾难剧场 52

4.3 混沌工程的过程 53

4.4 过程如何演化 59

4.5 获得管理层支持 60

4.6 结果 60

4.7 总结 62

第5章 谷歌DiRT：灾难恢复测试 63

5.1 DiRT测试的生命周期 65

5.2 谷歌的测试范围 77

5.3 总结 79

第6章 微软的多样化故障和实验优先级 81

6.1 为什么一切都如此复杂 81

6.2 实验结果的类别 83

6.3 故障优先级 86

6.4 多样化的程度 87

6.5 大规模部署实验 90

6.6 总结 91

第7章 LinkedIn心中有会员 92

7.1从灾难中学习 93

7.2 细化实验目标 93

7.3 安全地进行大规模实验 95

7.4 LinkedOut实战 96

7.5 总结 105

第8章 采纳并演进混沌工程的**资本金融公司 106

8.1 **资本金融公司案例研究 107

8.2 设计实验时需要注意的事项 109

8.3 工具链 110

8.4 团队结构 111

8.5 传播 112

8.6 总结 113

第三部分 人为因素 115

第9章 先见之明 117

9.1 混沌工程与韧性 118

9.2 混沌工程的步骤 118

9.3 混沌工程实验的工具支持 120

9.4 有效的内部合作 122

9.5 总结 127

第10章 人类系统的混沌 128

10.1 系统中的人 128

10.2 工程师团队的适应能力 130

10.3 付诸实践 132

第11章 决策圈中的人 144

11.1 实验的原因、方法和时机 145

11.2 总结 151

第12章 实验选择问题及解决方案 152

12.1 选择实验 152

12.2 可观测性：机会来了 158

12.3 总结 160

第四部分 商业因素 163

第13章 混沌工程的投资回报率 165

13.1 减少事故所带来的好处转瞬即逝 165

13.2 Kirkpatrick模型 166

13.3 投资回报率替代方案示例 168

13.4 附带投资回报率 169

13.5 总结 170

第14章 将心态、科学和混沌开放 171

14.1 协作心态 171

14.2 开放科学与开放源代码 173

14.3 总结 176

第15章 混沌成熟度模型 177

15.1 采用度 177

15.2 复杂性 182

15.3 总结 186

第五部分 持续演进 189

第16章 持续验证 191

16.1 持续验证从何而来 191

16.2 持续验证系统的类型 193

16.3 持续验证示例：ChAP 194

16.4 持续验证的未来用例 197

第17章 介入信息物理系统 199

17.1 信息物理系统的兴起 200

17.2 功能安全遇上混沌工程 200

17.3 信息物理系统的软件 203

17.4 混沌工程超越FMEA 204

17.5 探针效应 206

17.6 总结 208

第18章 当HOP遇上混沌工程 210

18.1 什么是HOP 210

18.2 HOP的主要原则 210

18.3 HOP遇上混沌工程 212

18.4 总结 215

第19章 数据库的混沌工程 216

19.1 为什么我们需要混沌工程 216

19.2 应用混沌工程 218

19.3 检测故障 222

19.4 自动化混沌工程 223

19.5 总结 226

第20章 安全混沌工程的案例 227

20.1 现代安全手段 228

20.2 安全混沌工程与现有方法 231

20.3 安全Game Day 233

20.4 安全混沌工程工具示例：ChaoSlingr 234

20.5 总结 236

第21章 结语 238

作者简介 241

译者简介 241

封面简介 242