Chaos Mesh 的基本功能，包括故障注入、混沌实验场景、可视化操作、安全保障。故障注入故障注入是混沌实验的核心。Chaos Mesh 充分考虑分布式系统可能出现的故障，提供全面、细粒度的故障类型，分为基础资源类型故障、平台类型故障和应用层故障三大类。基础资源类型故障：PodChaos：模拟 Pod 故障，例如 Pod 节点重启、Pod 持续不可用，以及特定 Pod 中的某些容器故障。NetworkChaos：模拟网络故障，例如网络延迟、网络丢包、包乱序、各类网络分区。DNSChaos：模拟 DNS 故障，例如 DNS 域名解析失败、返回错误 IP 地址。HTTPChaos：模拟 HTTP 通信故障，例如 HTTP 通信延迟。StressChaos：模拟 CPU 抢占或内存抢占场景...阅读全文
Chaos Mesh 是社区驱动的项目，项目的迭代和演进离不开社区。开源以来，Chaos Mesh 迅速成为了混沌工程领域最耀眼的开源项目之一，并且在短短的一年，在 Github 上积累了 3k+ star，吸引了 70+ 贡献者，以及吸引腾讯、小鹏汽车、Dailymotion、网易伏羲实验室、JuiceFS、APISIX、美团等在内的数十家知名用户。...阅读全文
一、当 Kubernetes 成为云原生事实标准，可观测性挑战随之而来当前，云原生技术以容器技术为基础，通过标准可扩展的调度、网络、存储、容器运行时接口来提供基础设施。同时，通过标准可扩展的声明式资源和控制器来提供运维能力，两层标准化推动了开发与运维关注点分离，各领域进一步提升规模化和专业化，达到成本、效率、稳定性的全面优化。在这样的大技术背景下，越来越多的公司引入了云原生技术来开发、运维业务应用。正因为云原生技术带来了越发纷繁复杂的可能性，业务应用出现了微服务众多、多语言开发、多通信协议的鲜明特征。同时，云原生技术本身将复杂度下移，给可观测性带来了更多挑战：1、混沌的微服务架构，多语言和多网络协议混杂业务架构因为分工问题，容易出现服务数量多，调用协议和关系非常复杂的现象，导致的常见问题...阅读全文
