План для DevOps переехал сюда: devops.md
Основные термины
| Термин | Значение |
|---|---|
| SLI | Текущий показатель обслуживания — 99.9% успешных запросов или 99.9% запросов обрабатываются менее чем за 1 секунду |
| SLO | Цель уровня обслуживания — приложение отвечает быстрее 1 секунды в 99% случаев или сервис доступен 99,5% времени в году |
| SLA | Документально утвержденная договоренность об уровне обслуживания с потребителями сервиса аналогична SLO, с возможными санкциями за нарушение или премиями за соблюдение |
| Error Budget | Бюджет проблем - соотношение SLI к SLO которое помогает разработчикам планировать выполнение задач по улучшению показателей устойчивости и задач с добавлением или изменением функциональности в сервис. Если это соотношение меньше 100%, то в приоритете проблемы с доступностью или производительностью |
| Инцидент | Ситуация при которой сервис выходит из нормального (стабильного) состояния, например диск базы данных заполняется с значительно большей скоростью чем раньше и на нем не останется места через 1 месяц, время ответа возросло с 1 сек до 2 сек, процент ошибок стал 0.4% вместо 0.06% |
| Postmortem | Проработка после инцидента — это анализ произошедшего и планирование мероприятий по предотвращению повторения подобного или уменьшению его последствий |
| MTTD | Время с начала инцидента до его обнаружения (командой мониторинга, сработавшее оповещение и т. д.) |
| MTTR | Время с начала инцидента до полного устранения его влияния и восстановления нормальной работы сервиса |
| MTTM | Время устранения влияния отличается от MTTR тем, что, возможно, есть поломка, но пользователи или партнеры не имеют проблем с нашим сервисом |
1. Степень риска действий принимаемых по устранению инцидента не должна быть выше степени влияния инцидента
- Необходимо оценить текущую ситуацию. Чтобы было понимание, насколько все плохо, сколько пользователей и систем затронуто, ситуация стабильна или ухудшается.
- Для ответа на вопрос, насколько всё плохо, помогут золотые сигналы SRE
- Задержка — время ответа, проще замерять в перцентилях
- Ошибки нужно замерять относительно общего числа запросов и определять их в количественном соотношении. Также следует использовать инструменты вроде трейсинга или специализированные системы управления ошибками, например Sentry
- Частота запросов — измеряется в количестве запросов в секунду (желательно выводить, разделяя по кодам ответа или отдельно для ошибок и успешных запросов)
- Насыщенность — процент использования ресурсов: оперативной памяти или подключений к базе данных, троллинга ЦП, нагрузки на I/O, которые используются для прогнозов
- Требуется предоставить данные о количестве пользователей, у которых возникают ошибки, а также информацию о функциональности, работа которой нарушена. Необязательно сообщать о всех проблемах, главное – выявить критичные для бизнеса
- Ситуация считается стабильной, когда, например, частота ошибок остается постоянной на уровне 10% запросов или когда время отклика на уровне 99-го перцентиля превышает SLO, но остается стабильным на уровне 95-го перцентиля
- Для ответа на вопрос, насколько всё плохо, помогут золотые сигналы SRE
- Чтобы предотвратить подобные инциденты, надо реализовать планы реагирования и восстановления, о которых будет рассказано ниже.
- Многие инженеры в состоянии стресса могут начать беспорядочно дергать за «рычаги», что может привести к еще более критическим последствиям. Например, когда ошибка была обнаружена во время запуска нового экземпляра приложения, инженер может принять решение перезапустить все экземпляры приложения, что приведет к каскадному сбою, поскольку ошибка была обнаружена в зависимой службе, которая требовалась только при запуске приложения (реплики, которые были созданы ранее, работали исправно). В такой ситуации может оказаться более полезным изучить сообщение об ошибке в журналах, а далее изучить проблему в другой службе, которую необходимо запустить, чтобы устранить проблему
2. Регулярно тестируйте планы по восстановлению и реагированию на инциденты
- Уменьшите порог оповещения и следите за временем реагирования и действиями команд
- Инструкции должны быть простыми и понятными, вплоть до фразы «нажми зеленую кнопку» (пункт 4 ниже)
- Необходимо учесть временные показатели MTTD, MTTR и MTTM
- После принятия мер по предотвращению или уменьшению влияния сымитируйте инцидент в тестовой среде, чтобы проверить, насколько они эффективны
3. Изменения, по возможности, должны применяться постепенно, используйте канареечные релизы
- Удобно реализовать canary в Kubernetes можно с помощью проекта Flagger. Но в нем есть нерешенные проблемы, которые способны привести к неполадкам.
- A/B-тестирование позволяет перенаправлять определенный трафик на новую версию приложения (на основе определенного заголовка или исходящего от пользователей Android)
4. Должна быть "большая красная кнопка" которая просто и быстро отменит изменения, которые привели к инциденту
- В шаге deploy есть кнопка отката helm-релиза или подготовленный запрос на слияние для восстановления предыдущего состояния
- Кнопка запуска пайплайна, который перенаправит трафик напрямую в кластер, если WAF будет недоступен
- В DRP рекомендуется использовать такие кнопки для автоматизации действий при инциденте
5. Проводить интеграционные тесты, наблюдая за тем, как наши изменения встариваются в общую архитектуру и взаимодействуют с другими компонентами
6. Необходимы резервные каналы связи в случае сбоя в основных каналах
- Канал в другом мессендежере при отказе основного, несколько каналов связи с сотрудником помимо мобильного номера
- Необходимо тестировать резервные каналы связи раз в квартал и иногда целенаправленно использовать один из них для экстренных оповещений
7. Предоставлять минимальную функциональность при ухудшении режима работы
- Сервис может предоставлять шаблонные ответы и частично искать данные из базы в ответах на запросы
- Например, режим авторизации позволяет авторизовать существующих пользователей без поддержки нескольких вариантов входа
- Выдача пользователям данным из резервной копии их списка избранных фильмов, но без возможности добавления новых
- Кешированный контент можно отдавать для части системы в случае проблем с backend-запросами, но только до восстановления его работоспособности
8. Хаос тестирование и тестирование катастрофоустойчивости
9. Автоматизация реагирования на сбои, которые мы можем предвидеть
- Этот пункт можно рассматривать как подпункт четвёртого из-за того, что «красная кнопка» автоматически сработает, когда известно, как решить проблему с симптомами А с помощью события B. Например, для менеджера пакетов Helm это предполагает автоматический откат выпуска при установке флага
--atomic. В Kubernetes (k8s) автоматически завершение отправки запросов к pod с ReadinessProbe в статусе failed. SRE-инженеры, например, могут автоматизировать:- Канареечные релизы с помощью сторонних утиилит (flagger от flux etc.) или вручную балансировать тафик, например на virtualService от istio выставляя "вес" для различных версий приложения
- В случае возникновения определенных симптомов (ошибки, долгое время ответа) сервис может быть переведен в режим ограниченной функциональности (например, он может предоставлять шаблонные ответы на определенные запросы и только частичный поиск данных из базы данных для других запросов)
10. По возможности чаще выпускать релизы что приведет к меньшему количеству инцидентов
- Установите бюджет ошибок, чтобы определить приоритеты задач. Если бюджет превышается, сосредоточьтесь на доработке и исправлении
11. Альтернативное решение для критически важных систем, которое их заменит в случае если в основной системе инцидент
- Нужно создавать несколько пулов node в Kubernetes. Таким образом, сбой в OS компонента узла/узлов приведет к частичной потере доступности.
- Делать резервные копии и репозиториев кода, и документации
Обновляемый перевод: https://sre.google/resources/practices-and-processes/twenty-years-of-sre-lessons-learned/
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent