Imparare l'ingegneria del caos: Scoprire e superare le debolezze del sistema attraverso la sperimentazione

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce una solida base per i principianti dell'ingegneria del caos, offrendo spiegazioni chiare dei concetti fondamentali e indicazioni pratiche per l'esecuzione di giornate di gioco e l'automazione dei processi. Tuttavia, si concentra molto sugli strumenti specifici dell'autore, cosa che alcuni lettori hanno trovato limitante e hanno preferito un approccio più indipendente dagli strumenti.

⬤ Chiaro e facile da capire
⬤ ottimo per i principianti
⬤ offre una buona base di concetti di ingegneria del caos
⬤ fornisce indicazioni pratiche per i game day e l'automazione.

Fortemente incentrato sugli strumenti specifici dell'autore, il che può limitarne l'applicazione; manca di una prospettiva più ampia e indipendente dagli strumenti.

(basato su 3 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Learning Chaos Engineering: Discovering and Overcoming System Weaknesses Through Experimentation

Contenuto del libro:

La maggior parte delle aziende lavora duramente per evitare guasti costosi, ma nei sistemi complessi un approccio migliore è quello di abbracciarli e imparare da essi. Grazie all'ingegneria del caos, è possibile cercare in modo proattivo le prove delle debolezze del sistema prima che queste scatenino una crisi. Questo libro pratico mostra agli sviluppatori di software e agli amministratori di sistema come pianificare ed eseguire con successo esperimenti di ingegneria del caos.

Le debolezze del sistema vanno al di là dell'infrastruttura, delle piattaforme e delle applicazioni, per includere politiche, pratiche, playbook e persone. L'autore Russ Miles spiega perché, quando e come testare i sistemi, i processi e le risposte dei team utilizzando fallimenti simulati nei Game Day. Imparerete anche a lavorare per il caos continuo attraverso l'automazione, con funzionalità che potrete condividere con il vostro team e la vostra organizzazione.

⬤ Imparate a pensare come un ingegnere del caos.

⬤ Costruire un backlog di ipotesi per determinare cosa potrebbe andare storto nel vostro sistema.

⬤ Sviluppare le ipotesi in esperimenti di ingegneria del caos.

⬤ Scrivere, eseguire e imparare da esperimenti di caos automatizzati utilizzando il Chaos Toolkit open source.

⬤ Trasformare gli esperimenti sul caos in test per confermare il superamento dei punti deboli scoperti.

⬤ Osservare e controllare gli esperimenti automatici sul caos mentre sono in corso.