工行金融业务高可用流水线建设-杨卓俊-工商(2021 QECon全球软件质量&效能大会上海站).pdf
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主办方: 9月25-26日|上海 杨卓俊 中国工商银行软件开发中心,技术测试专家
嘉宾照片 中国工商银行软件开发中心技术测试专家,近10年测试开发经验,负责性能、安全、稳 定性及可靠性等非功能性测试领域的测试技术研究及效能工具研发工作,拥有丰富的开发、 测试、运维及技术管理经验 1 背景介绍 2 高可用流水线
目录 Contents 3 最佳实践 4 未来展望
01 背景介绍 痛点
金融生产安 手工成本高
全形势严峻 且测试复杂 整体研发 监管安全 流程割裂 要求高 混沌工程发展历程 Netflix Eng Tools团队开发 出了Chaos Monkey。 Netflix往AWS迁移,为了保 Netflix 释放出 ChAP 证AWS实例故障不会给 Chaos Monkey的升级版 (混沌实验自动平台), 混沌工程 (Chaos
Netflix的用户体验造成影响, Netflix开源 本FIT诞生,实现微服务级 可视为应用故障注入测 Engineering)成为CNCF 开发了这个工具测试系统 Chaos Monkey 别的故障注入 试 (FIT)的加强版 的一个新的技术领域 2010 2012 2014 2017 2018 2011 2014 2016 2017 2019 Simian Army诞生,在 Netflix团队创建了一种新 Netflix 和社区正式提出混沌 由Netflix前混沌工程师撰 阿里开源混沌工程工具 Chaos Monkey基础上 的角色,叫作混沌工程师 工程的指导思想 – 写 《Chaos Engineering》 ChaosBlade 增加故障注入模式,支 Principles of Chaos 在网上出版 持更多故障场景 Engineering https://
02 高可用流水线 全流程混沌工程体系 混沌工程左移 混沌工程管控 混沌工程右