Azure Chaos Engineering: tworzenie odpornych aplikacji za pomocą usługi Chaos Studio

W świecie zorientowanym na chmurę awarie systemu nie są kwestią tego, czy, ale kiedy.Aby tworzyć naprawdę niezawodne aplikacje, musisz zrozumieć, jak zachowuje się infrastruktura pod wpływem stresu, zanim wystąpi prawdziwy kryzys. Ten kurs wprowadza Cię w dyscyplinę inżynierii chaosu, zapewniając uporządkowane podejście do testowania i poprawy odporności usług opartych na platformie Azure. Zmienisz swoje podejście do niezawodności systemu, ucząc się, jak wstrzykiwać kontrolowane usterki w środowisku.Pod koniec tego kursu będziesz w stanie zaprojektować eksperymenty, które odkryją ukryte luki, pozwalając wzmocnić architekturę i zapewnić wysoką dostępność dla użytkowników. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe zasady inżynierii chaosu i hipotezę stanu ustalonego. - Skonfiguruj Azure Chaos Studio, aby zarządzać celami i uprawnieniami do eksperymentów. - Zaprojektuj eksperymenty, aby symulować opóźnienia sieciowe, skoki procesora i przerwy w dostawie usług. - Analizuj wyniki eksperymentu przy użyciu nowoczesnych praktyk i metryk obserwacji. - Zintegruj zautomatyzowane testowanie chaosu z działaniami GitHub i potokami DevOps. - Zastosuj wzorce odporności, takie jak wyłączniki i ponowne próby oparte na danych eksperymentalnych. - Ćwicz definiowanie promieni wybuchu, aby zapewnić, że eksperymenty pozostają kontrolowane i bezpieczne. Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i filozofii odporności, zanim przejdziemy do praktycznych aspektów tworzenia eksperymentów i interpretowania danych.Zbadasz, jak przejść od ręcznego testowania do ciągłej kultury odporności w cyklu życia rozwoju. Ten kurs jest przeznaczony dla architektów chmury, inżynierów DevOps i programistów, którzy są nowicjuszami w inżynierii chaosu i chcą poprawić swoją infrastrukturę Azure.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z wtryskiem błędów. Zacznij budować bardziej niezawodne i niezawodne aplikacje w chmurze dzięki możliwościom, jakie daje kontrolowany chaos.