مهندسی هرج و مرج چیست؟ راهنمای کامل Chaos Engineering

برای این‌که بتوانیم تاب‌آوری سیستم‌های توزیع‌شده را در شرایط واقعی تضمین کنیم، یک راهکار عجیب اما اثبات‌شده وجود دارد که می‌تواند رفتار سیستم را در مواجهه با اختلالات غیرمنتظره ارزیابی کند. برای مثال، تصور کنید یکی از سرویس‌های اصلی شما ناگهان از کار بیفتد یا شبکه برای چند ثانیه دچار اختلال شود؛ آیا سیستم همچنان بدون تأثیر محسوس روی کاربران ادامه می‌دهد؟ یا این‌که کل سرویس دچار فروپاشی می‌شود؟

در این روش، ما به‌جای تلاش برای پیش‌بینی تمام باگ‌های احتمالی یا شناسایی تک‌تک خطاهای بالقوه، رویکرد متفاوتی را در پیش می‌گیریم. به‌صورت کنترل‌شده و برنامه‌ریزی‌شده خطاهایی را در بخش‌های مختلف سیستم تزریق می‌کنیم تا ببینیم سیستم در شرایط غیرعادی چگونه عمل می‌کند. این همان چیزی است که در یک مثال ساده مثل «خاموش‌کردن عمدی یکی از سرورها در یک ساعت کم‌ترافیک» یا «افزایش مصنوعی تأخیر شبکه برای چند سرویس» دیده می‌شود.

به این راهکار مهندسی هرج و مرج (Chaos Engineering) گفته می‌شود. روشی مدرن که در ادامه، بیشتر درباره مبانی، اصول، مراحل اجرا و کاربردهای آن صحبت خواهیم کرد.

مهندسی هرج و مرج (Chaos Engineering) چیست؟

در مهندسی هرج و مرج تلاش می‌کنیم با تزریق عمدی خطاهای کنترل‌شده در سیستم‌های توزیع‌شده، تاب‌آوری آن‌ها را افزایش دهیم و از سلامت، پایداری و قابلیت بازیابی‌شان اطمینان حاصل کنیم. هدف این رویکرد ایجاد امکان مقاومت در برابر شرایط غیرمنتظره و تأیید عملکرد صحیح آن‌ها در دنیای واقعی است.

در معماری‌های مدرن مثل میکروسرویس‌ها و محیط‌های ابری رفتار سیستم‌ها اغلب غیرقابل‌پیش‌بینی است. Chaos Engineering اجازه می‌دهد نقاط ضعف پنهان قبل از وقوع حادثه کشف و برطرف شوند — نه زمانی که کاربران با مشکل مواجه شده‌اند.

ماتریس دانایی (Knowledge Matrix)

Chaos Engineering به کشف ۴ دسته از ناشناخته‌ها کمک می‌کند که آن را ماتریس دانایی می‌نامیم:

دسته	توضیح
معلوم–معلوم‌ها	خطاهایی که می‌دانیم وجود دارند و رفتارشان را می‌فهمیم
معلوم–نامعلوم‌ها	می‌دانیم وجود دارند، اما رفتارشان کاملاً مشخص نیست
نامعلوم–معلوم‌ها	رفتارشان را می‌فهمیم اما از حضورشان در سیستم آگاه نیستیم
نامعلوم–نامعلوم‌ها	خطرناک‌ترین نوع: خطاهایی که نه می‌شناسیم و نه رفتارشان را می‌دانیم

تاریخچه و خاستگاه مهندسی هرج و مرج

مهندسی هرج و مرج ریشه در تلاش‌های Netflix در سال ۲۰۱۰ دارد؛ زمانی که این شرکت زیرساخت خود را از مراکز داده داخلی به AWS منتقل کرد.

چرا این رویکرد ایجاد شد؟ دلایل مختلفی باعث شکل‌گیری آن شدند. اما به‌طور کلی پیچیدگی بالای سیستم‌های توزیع‌شده، افزایش وابستگی به سرویس‌های ابری و نیاز به کاهش ریسک اختلالات باعث شدند نتفلیکس به راهکاری نوآورانه فکر کند.

اولین ابزار این حوزه، Chaos Monkey بود؛ برنامه‌ای که به‌طور تصادفی ماشین‌های مجازی را خاموش می‌کرد تا مقاومت سرویس در برابر خطاها بررسی شود. بعدها نتفلیکس مجموعه‌ای از ابزارها را با نام Simian Army معرفی کرد. امروزه، و در سال ۲۰۲۶، این رویکرد توسط شرکت‌هایی مانند آمازون، گوگل، فیسبوک، مایکروسافت و حتی صنایع مالی، سلامت و مخابرات استفاده می‌شود.

اصول بنیادین مهندسی هرج و مرج

مهندسی هرج و مرج شش اصل بنیادین دارد که در ادامه مورد بررسی قرار می‌گیرند.

۱. تعریف حالت پایدار (Steady State)

قبل از هر آزمایش باید مشخص شود که رفتار طبیعی و سالم سیستم چیست. یعنی مثلاً باید بدانیم نرخ خطا در حالت عادی چقدر است یا چه میزان تأخیر قابل‌قبول محسوب می‌شود.

مثال شاخص‌ها:

• نرخ خطا
• تاخیر پاسخ
• حجم درخواست
• سلامت سرویس‌ها

۲. فرضیه‌سازی

دومین اصل فرضیه‌سازی است. یعنی پیش‌بینی رفتار سیستم برای یک اختلال مشخص. در این مرحله باید مشخص کنیم اگر بخشی از سیستم دچار خرابی شود، انتظار داریم چه اتفاقی بیفتد.

مثال: «اگر یک سرور از کار بیفتد، ترافیک باید به سرورهای جایگزین منتقل شود و عملکرد کمتر از ۱۰٪ کاهش یابد.»

۳. اجرای آزمایش کنترل‌شده

سومین اصل، اجرای آزمایش کنترل‌شده است و در این بخش باید یکی از اختلالات زیر (یا نمونه‌های مشابه) اعمال شود:

• از دست رفتن بسته‌های شبکه
• خاموش شدن یک سرویس
• اشباع CPU

۴. آزمایش در محیط واقعی تولید

اصل چهارم تاکید می‌کند که بهترین نتایج در محیط واقعی تولید (Production) به‌دست می‌آید. البته در این مرحله باید به نکات زیر توجه شود:

• محدود کردن شعاع انفجار (Blast Radius)
• زمان‌بندی مناسب
• امکان Rollback سریع

۵. اندازه‌گیری و تحلیل

پنجمین اصل مهندسی هرج و مرج بر اندازه‌گیری دقیق و تحلیل داده‌ها تأکید دارد. یعنی باید رفتار سیستم قبل، حین و بعد از آزمایش ثبت شود تا مشخص شود آیا فرضیه درست بوده یا خیر.

۶. اتوماسیون و تکرار

آخرین اصل مهندسی هرج و مرج می‌گوید که آزمایش‌ها باید تکرارپذیر، خودکار و بخشی از فرآیند CI/CD باشند تا سیستم همیشه در برابر خطاهای جدید آماده باشد.

مراحل اجرای یک آزمایش Chaos Engineering

مهندسی هرج و مرج به‌طور کلی طی مراحل زیر انجام می‌شود:

۱. تعریف هدف

تعیین کنید کدام جنبه سیستم را می‌خواهید بررسی کنید:

• تحمل خطا
• بازیابی
• مقیاس‌پذیری
• رفتار تحت بار

۲. فرضیه‌سازی

سپس باید پیش‌بینی کنید که سیستم در مواجهه با اختلال موردنظر چه رفتاری نشان خواهد داد.

۳. طراحی آزمایش

پس از تعریف فرضیه باید به سراغ طراحی آزمایش بروید. در این قسمت می‌توانید نوع خطا و محدوده آزمایش را مشخص کنید.

۴. آماده‌سازی زیرساخت

در این مرحله باید ابزارهای تست، محیط آزمایشی، داشبوردهای نظارتی و مکانیزم بازگشت را آماده کنید.

۵. اجرا و نظارت

پس از آماده‌سازی زیرساخت‌ها، حالا باید آزمایش را اجرا کنید و رفتار سیستم را لحظه‌به‌لحظه زیر نظر بگیرید.

۶. تحلیل داده‌ها و بهبود

در ششمین مرحله باید نتایج به‌دست‌آمده را تحلیل کنید، فرضیه را تأیید یا رد کنید و بر اساس یافته‌ها اقدامات اصلاحی انجام دهید.

۷. مستندسازی و تکرار

در آخرین مرحله نیز باید نتایج را مستند کنید، تجربیات را با تیم به اشتراک بگذارید و آزمایش را برای حالت‌های جدید تکرار کنید.

انواع رایج آزمایش‌های هرج و مرج

مهندسی هرج و مرج در اشکال مختلف اجرا می‌شود:

۱. خرابی زیرساخت

برای بررسی واکنش سیستم هنگام از دست دادن منابع فیزیکی یا هسته‌ای زیرساخت:

• خاموش کردن سرور
• قطع برق شبیه‌سازی‌شده
• خرابی دیسک یا سخت‌افزار

۲. اختلالات شبکه

برای آزمایش رفتار سرویس هنگام مشکلات ارتباطی:

• افزایش Latency
• Packet Loss
• قطع اتصال شبکه

۳. خرابی‌های سطح برنامه

برای بررسی پایداری کد و سرویس‌های داخلی:

• پایان دادن به Processها
• شبیه‌سازی Memory Leak
• تزریق Exception

۴. خرابی وابستگی‌ها

جهت ارزیابی واکنش سرویس هنگام خرابی سرویس‌های خارجی یا داخلی:

• قطع سرویس API خارجی
• محدود کردن ترافیک (Throttling)
• خرابی سرویس احراز هویت

۵. خرابی منابع

برای بررسی مدیریت منابع سیستم در شرایط بحرانی:

• پر شدن دیسک
• اشباع CPU یا RAM
• Failover اجباری پایگاه داده

۶. آزمایش قناری (Canary Release)

برای انتشار آزمایشی یک ویژگی جدید به درصد کمی از کاربران و بررسی پایداری آن پیش از انتشار گسترده.

مزایا و ارزش‌های کسب‌شده از Chaos Engineering

سازمان‌هایی که به سمت مهندسی هرج و مرج حرکت می‌کنند، می‌توانند به یک سری دستاوردها برسند:

• افزایش قابل‌اعتماد بودن سیستم

پیشگیری از Single Point of Failure و افزایش تاب‌آوری.

• کاهش زمان خرابی و هزینه Outage

طبق برخی گزارش‌ها شرکت‌ها تا ۲۰٪ کاهش MTTR داشته‌اند.

• بهبود تجربه کاربری

سرویس پایدارتر = رضایت بیشتر مشتری.

• افزایش امنیت اطلاعات

آشکار شدن نقاط قابل سوءاستفاده توسط مهاجمان.

• تغییر فرهنگ سازمانی

از «سرزنش خطا» به «یادگیری از خطا».

• آمادگی عملیاتی بیشتر

بهبود Runbookها و افزایش سرعت واکنش تیم‌ها.

موانعی حاضر در مسیر مهندسی هرج و مرج

اگر تصمیم به استفاده از مهندسی هرج و مرج گرفته‌اید، باید بدانید که این مسیر بدون چالش نیست:

۱. مقاومت فرهنگی

ترس از آزمایش روی سیستم‌های واقعی.

۲. ریسک تأثیر روی کاربران

آزمایش‌های بد طراحی‌شده می‌توانند outage واقعی ایجاد کنند.

۳. پیچیدگی اجرا

سیستم‌های توزیع‌شده طراحی دقیق نیاز دارند.

۴. نیاز به ابزار و متخصص

برخی ابزارها هزینه‌بر هستند و نیاز به دانش فنی دارند.

۵. دشواری در تعریف حالت پایدار

۶. محدودیت در شبیه‌سازی همه سناریوها

۷. محدودیت‌های قانونی

مثلاً در داده‌های حساس مالی یا سلامت.

ابزارهای رایج در مهندسی هرج و مرج

برای مهندسی هرج و مرج، مجموعه‌ای از ابزارها وجود دارد که هرکدام کاربرد مشخصی دارند:

ابزار	کاربرد
Chaos Monkey	خاموش کردن تصادفی Instanceها در AWS
Gremlin	پلتفرم تجاری امن و جامع برای اجرای آزمایش‌ها
AWS FIS	شبیه‌سازی خطا در سرویس‌های AWS
Chaos Mesh	ابزار مخصوص Kubernetes
LitmusChaos	چارچوب متن‌باز برای CI/CD
Chaos Toolkit	تعریف آزمایش‌ها با فایل‌های ساده JSON/YAML
Pumba	تزریق خطا در کانتینرهای Docker

بهترین روش‌ها برای پیاده‌سازی موفق Chaos Engineering

اگر می‌خواهید بیشترین ارزش را از مهندسی هرج و مرج به‌دست بیاورید، نکات زیر را رعایت کنید:

• با آزمایش‌های کوچک شروع کنید
• شاخص‌ها و داشبوردهای نظارتی مناسب ایجاد کنید
• برنامه Rollback آماده داشته باشید
• تیمی چند تخصصی (DevOps، SRE، امنیت) تشکیل دهید
• از انجام آزمایش در ساعات اوج ترافیک اجتناب کنید
• آزمایش‌ها را در CI/CD ادغام کنید
• نتایج هر آزمایش را مستندسازی و اشتراک‌گذاری کنید

Chaos Engineering در محیط ابری و مدل مسئولیت مشترک

مهندسی هرج و مرج در محیط‌های ابری اهمیت بیشتری پیدا می‌کند و کمک می‌کند تا تاب‌آوری سرویس در معماری‌های پیچیده ابری تضمین شود. در این مسیر، دو مفهوم باید در نظر گرفته شوند:

تاب‌آوری ابر (Resilience of the Cloud)

این بخش مربوط به مسئولیت ارائه‌دهنده سرویس ابری است، یعنی مواردی مثل:

• شبکه
• سخت‌افزار
• دیتاسنتر
• سرویس‌های پایه‌ای

ارائه‌دهنده باید تضمین کند که این زیرساخت، همواره پایدار و مقاوم است.

تاب‌آوری در ابر (Resilience in the Cloud)

این بخش به عهده مشتری است. یعنی باید معماری، تنظیمات، دسترس‌پذیری و نحوه استفاده از سرویس‌ها طوری طراحی شوند که حتی در زمان اختلال، سرویس همچنان فعال بماند.

نگاهی به تفاوت‌های مهندسی هرج و مرج با تست‌های سنتی

در آخرین قسمت تفاوت رویکرد Chaos Engineering با تست‌های سنتی را بررسی می‌کنیم:

ویژگی	تست‌های سنتی	مهندسی هرج و مرج
رویکرد	واکنشی	پیش‌نگرانه
حالت سیستم	حالت کنترل‌شده	حالت واقعی و پویا
دامنه	وسیع	محدود و هدفمند
تناوب	سالانه یا فصلی	مستمر و خودکار
هدف	بررسی بازیابی پس از فاجعه	کشف ناشناخته‌ها

سخن پایانی

مهندسی هرج و مرج راه‌حلی است که سال‌ها متخصصان حوزه قابلیت‌اعتماد به‌دنبالش بودند. این رویکرد توانسته است بسیاری از مشکلات پنهان سیستم‌های توزیع‌شده را آشکار کند و تاب‌آوری واقعی سرویس‌ها را افزایش دهد.

اگر در حوزه نرم‌افزار، DevOps، SRE، زیرساخت ابری یا امنیت فعالیت دارید، همین امروز می‌توانید با به‌کارگیری آزمایش‌های کوچک Chaos Engineering، قدمی در جهت افزایش پایدار‌ی سرویس‌های خود بردارید.

سوالات متداول (FAQ)

آیا مهندسی هرج و مرج خطرناک است؟

اگر با برنامه‌ریزی دقیق و کنترل شعاع انفجار انجام شود، ریسک آن بسیار کم است.

آیا باید حتماً در محیط تولید آزمایش انجام داد؟

برای بهترین نتایج، بله. اما باید از محیط‌های غیرتولیدی شروع کرد.

برای شروع به چه ابزارهایی نیاز داریم؟

ابزارهای متن‌باز مثل Chaos Mesh یا Chaos Toolkit برای شروع کافی هستند.

این رویکرد برای سیستم‌های کوچک هم مناسب است؟

بله؛ حتی سرویس‌های کوچک نیز ممکن است دارای نقاط شکست پنهان باشند.