Томас Хелльстром (IDT Corp.): Хаос-инжиниринг выявляет скрытые уязвимости, которые невозможно обнаружить иными методами
По оценкам, в 2025 году объём рынка решений для хаос-инжиниринга достиг 2,15 млрд долларов, а к 2029 году ожидается его увеличение до 3,1 млрд. Особенно востребованы эти методики в отраслях, где неполадки недопустимы: в финансовых технологиях и авиации, где требуется обеспечить доступность систем на уровне 99,9%. Томас Хелльстром, ведущий инженер-разработчик в IDT Corp., на собственном опыте подтверждает эффективность этого подхода: благодаря хаос-инжинирингу ему удалось за два месяца в период пандемии запустить платформу для обмена авиабилетами, избежав срывов при внезапном всплеске трафика. В беседе с CNews Томас объяснил, почему намеренное внесение нестабильности в системы не только допустимо, но и необходимо для обеспечения их отказоустойчивости и способности к масштабированию.
CNews: Томас, поясните, в чём суть хаос-инжиниринга и для чего он применяется? Почему обычные методы тестирования не справляются с подобными сценариями?
Томас Хелльстром: Стандартные тесты — модульные, интеграционные, сквозные — проверяют работу системы в «идеальных условиях»: когда все сервисы функционируют, сеть устойчива, а базы данных отвечают без задержек.
Однако в реальности всё происходит иначе — сервер может выйти из строя, сеть — стать менее стабильной, или кто-то по ошибке развернёт некорректную сборку.
Хаос-инжиниринг как раз имитирует подобные ситуации. Мы сознательно вызываем сбои: останавливаем отдельные серверы, искусственно замедляем работу базы данных, разрываем связь между центрами обработки данных — и наблюдаем за последствиями.
Ключевая задача — не просто удостовериться, что «логика работает», а выяснить, как именно система выходит из строя:
- является ли её поведение предсказуемым;
- локализуются ли ошибки или они вызывают цепную реакцию во всём приложении;
- какова скорость восстановления;
- срабатывают ли оповещения о проблемах;
- и успевает ли команда среагировать согласно регламенту.
По своей сути, хаос-инжиниринг готовит как инфраструктуру, так и специалистов к нештатным ситуациям — до того, как они возникнут в рабочей среде.
CNews: Какие средства и платформы доступны для проверки устойчивости систем к сбоям? Чем отличаются Chaos Monkey, Gremlin, Litmus и Pumba?
Томас Хелльстром: Я рекомендую начинать вообще без специальных платформ. На первых порах достаточно простых сценариев, которые создают сетевые задержки или имитируют отказы внешних сервисов. Ключевое условие — проводить такие проверки управляемо: сначала в изолированной среде, а затем, с осторожностью, в рабочей, например, в периоды минимальной пользовательской активности.
По мере усложнения архитектуры можно подключать готовые решения:
- Chaos Monkey (Netflix)
Минималистичный, но очень наглядный инструмент. Он в случайном порядке останавливает экземпляры сервисов (ноды), тем самым принудительно повышая отказоустойчивость архитектуры. - Pumba
Лёгкий инструмент для работы с Docker-контейнерами. Позволяет моделировать различные сетевые неполадки — потерю пакетов, латентность, обрывы связи. Полезен для тестирования поведения контейнеров в условиях неидеальной сети. - Litmus
Решение с открытым исходным кодом для Kubernetes. Реализует подход chaos as code — сценарии хаоса описываются в виде YAML-манифестов, что позволяет встраивать такие тесты непосредственно в CI/CD-процесс. Это эффективно для команд, стремящихся к автоматизации проверок в облачных развёртываниях. - Gremlin
Коммерческая платформа, предлагающая множество типов воздействий: от нагрузки на процессор до симуляции сбоев DNS. Обладает графическим интерфейсом, аналитикой и технической поддержкой — это серьёзное решение для больших компаний, где критичны масштабируемость и централизованное управление.
CNews: Ваш профессиональный путь начался в стартапах, а затем продолжился в крупных корпорациях. Как опыт работы в проектах разного масштаба повлиял на ваше видение ценности chaos engineering?
Томас Хелльстром: На стадии стартапа или прототипа эксперименты с хаосом практически излишни. Система невелика, изменения вносятся быстро, и любые проблемы можно обнаружить и исправить вручную.
Однако когда продукт становится массовым, сложность резко возрастает: увеличивается нагрузка, множатся интеграции, над системой работают несколько команд — и каждая минута простоя начинает оборачиваться финансовыми потерями.
Именно в этот момент chaos engineering раскрывает свой потенциал. Он позволяет не просто «протестировать надёжность», а получить доказательства того, что система способна пережить реальный инцидент.
Есть и другой важный аспект — понимание устройства системы.
Пока кодовая база мала, команда полностью её осознаёт. Но с ростом проекта общая картина размывается: становится трудно определить, где находится самое уязвимое место. Chaos engineering восполняет этот пробел — он выявляет слабые точки, которые уже невозможно отследить вручную.
CNews: Как можно обосновать инвестиции в chaos engineering для руководства компании? Какие доводы являются наиболее весомыми?
Томас Хелльстром: Самый убедительный аргумент — это примеры реальных сбоев. Стоит привести в пример недавний инцидент — в вашей компании или в отрасли: какую сумму составили убытки из-за простоя, сколько пользователей было потеряно, как это повлияло на продажи или рейтинг в магазинах приложений.
Рассмотрим пример: финтех-компания обновила платёжный микросервис, и релиз считался удачным — до тех пор, пока неделю спустя не произошёл сбой в стороннем интерфейсе прикладного программирования (API). Это привело к двухчасовой остановке обработки денежных переводов. Команда разработки узнала о проблеме лишь после волны обращений в службу поддержки.
Прямые убытки составили приблизительно 8 миллионов рублей, не учитывая ущерба для деловой репутации. Практика инженерного хаоса (chaos engineering) могла бы предотвратить эту ситуацию: достаточно было бы смоделировать эксперимент с отказом внешнего API, чтобы проверить, как система справляется с таймаутами и повторными попытками запросов.
Ещё один весомый довод — опыт признанных лидеров отрасли. Такие компании, как Netflix, Amazon, Google и Microsoft, уже давно применяют хаос-эксперименты для проверки соответствия соглашениям об уровне обслуживания (SLA) и снижения вероятности серьёзных простоев.
Ключевой момент: для старта не требуются огромные инвестиции. Начать можно с малого — нескольких базовых сценариев, которые дадут команде наглядные результаты и укрепят уверенность в устойчивости системы.
CNews: В период пандемии ваша компания запустила на рынок приложение для обмена авиабилетов всего за два месяца, которое обеспечило многомиллионный оборот. Как chaos-тестирование могло бы повысить безопасность такого стремительного запуска?
Томас Хелльстром: Пандемия нанесла серьёзный удар по авиационной отрасли, и нам потребовались считанные недели, чтобы создать решение, позволяющее пассажирам обменивать билеты на ваучеры. Команды работали параллельно, некоторые интеграции были временно заменены заглушками — скорость была критически важна. Мы выполнили все стандартные виды тестирования: интеграционное, сквозное (E2E) и нагрузочное.
Однако инженерный хаос позволил бы выявить то, что осталось незамеченным при обычном тестировании — каскадный эффект сбоев при замедлении ответов от внешнего сервиса бронирования. В итоге успешные операции бронирования не подтверждались, а клиенты видели сообщение об ошибке.
После проведённого анализа мы изменили архитектуру, переведя запросы из синхронной модели в асинхронную, что устранило риск массовых отказов.
По сути, хаос-тесты помогли бы обнаружить уязвимое место ещё до выхода продукта на рынок и избежать проблем, которые под высокой нагрузкой могли бы обернуться миллионными потерями.
CNews: Вам удалось сократить расходы на 60% благодаря миграции на AWS ECS и внедрению Terraform. Как инженерный хаос дополняет подобные практики для повышения отказоустойчивости и масштабируемости?
Томас Хелльстром: Совершенно верно, мы перенесли нашу инфраструктуру в AWS ECS — это сервис для запуска и оркестрации контейнеров, который избавляет от необходимости управлять собственными серверами. Говоря проще, он автоматизирует развёртывание и управление приложениями, сокращая операционные расходы.
В сочетании с Terraform, который описывает инфраструктуру в виде кода, это обеспечило нам гибкость и прозрачность: среды развёртывания теперь можно создавать и восстанавливать всего несколькими командами.
Но экономия сама по себе не является гарантией устойчивости. Инженерный хаос позволяет проверить, перезапускаются ли контейнеры при сбое, восстанавливает ли Terraform окружение после инцидентов, и не нарушает ли автоматическое масштабирование бизнес-логику приложения.
Подобные тесты доказывают, что система способна выдерживать реальные нагрузки и непредвиденные ситуации, а не просто демонстрирует привлекательные диаграммы в презентациях.
CNews: В микросервисных архитектурах нередки «каскадные отказы», когда падение одного компонента влечёт за собой остальные. Каким образом chaos engineering помогает их предотвращать, в частности, в таких отраслях, как финансы или авиация?
Томас Хелльстром: В распределённых системах эффект домино проявляется особенно ярко: стоит отказать одному сервису — и остальные следуют за ним. Chaos engineering позволяет своевременно разорвать эту цепь. Специальные тесты искусственно вызывают задержки, ошибки или отключения сервисов, чтобы проверить корректность работы защитных механизмов — таких как ограничения времени ожидания, автоматические выключатели, повторные попытки и резервная обработка.
Для финансового сектора это крайне важно: если, например, сервис противодействия мошенничеству перестанет отвечать, нельзя допустить остановки всех транзакций. При недоступности одного провайдера система обязана автоматически переключиться на альтернативного.
В авиационной сфере ситуация схожа: сбой в системе бронирования не должен приводить к остановке всего рабочего процесса. Chaos engineering помогает обнаружить слабые места, где необходимы дополнительные защитные барьеры, и гарантировать, что система сохраняет работоспособность даже в случае внезапных неполадок.
CNews: Какие шаблоны обеспечения отказоустойчивости — Circuit Breaker, Retry, Bulkhead, Timeout — являются наиболее значимыми, и как chaos engineering способствует их проверке?
Томас Хелльстром: Выбор зависит от конкретной ситуации, однако существует набор базовых «предохранителей» для микросервисов:
- Timeout — устанавливает лимит времени на получение ответа от сервиса, предотвращая блокировку всей системы из-за одного медленного запроса.
- Circuit Breaker — временно изолирует нестабильный сервис при повторных сбоях, чтобы избежать распространения проблемы по цепочке зависимостей.
- Retry — повторяет запрос при возникновении временных ошибок. Эффективен только в сочетании с таймаутом, иначе может усугубить ситуацию.
- Bulkhead — разделяет ресурсы между различными модулями, чтобы изоляция сбоя в одном из них не влияла на общую работоспособность системы.
Chaos engineering позволяет убедиться, что эти шаблоны реально функционируют, а не просто упомянуты в документации. Эксперименты моделируют настоящие сбои и показывают, где защита срабатывает, а где требуется её усилить.
CNews: Что подразумевается под термином «blast radius» (область воздействия эксперимента) и как обеспечить, чтобы тестирование не привело к полному отказу системы?
Томас Хелльстром: Blast radius — это та часть системы, на которую направлено воздействие в ходе хаос-эксперимента. Говоря проще, это та область, которую вы намеренно «нарушаете», чтобы оценить устойчивость архитектуры.
- Если область воздействия слишком велика, эксперимент способен спровоцировать масштабный сбой: одновременный отказ нескольких сервисов, ошибки для пользователей и финансовые потери для бизнеса.
- Если область слишком мала, вы не исследуете реальные угрозы, и тест теряет свою практическую ценность.
На практике рекомендуется стартовать с минимального масштаба: один контейнер, один сервис, тестовое окружение. По мере роста уверенности команды, область эксперимента можно постепенно расширять — например, на определённый процент рабочего трафика.
Такой метод даёт возможность учиться на ошибках, не подвергая риску полную остановку системы, и поэтапно укреплять доверие к её стабильности.
CNews: Как грамотно настроить мониторинг и алерты, чтобы отличать плановый эксперимент от реальной аварии? На какие метрики стоит обращать внимание в первую очередь?
Томас Хелльстром: Перед началом хаос-тестирования необходимо уведомить команду и инженеров SRE: это предотвратит ситуацию, когда тест ошибочно примут за настоящий инцидент.
Каждый эксперимент должен оставлять чёткий «след»: запись в логах, пометку на дашборде, специальный тег или метку, которые сразу указывают на тестовый характер событий.
Ключевые метрики включают стандартные для SRE показатели:
- задержки (время отклика сервисов);
- ошибки;
- трафик;
- загрузку ресурсов.
Но также критично отслеживать бизнес-метрики: число успешных транзакций, передачу данных, подтверждённые бронирования — иначе сбой может пройти незамеченным для бизнес-процессов.
В ходе эксперимента фиксируется состояние системы до, в процессе и после теста. Любые отклонения от ожидаемого поведения отмечаются как задачи для доработки системы — это и есть главная ценность хаос-инжиниринга.
CNews: Вы поддерживаете TDD и добились роста покрытия тестами, снизив количество ошибок в production. Как TDD взаимодействует с chaos engineering для повышения надёжности систем?
Томас Хелльстром: TDD (Разработка через тестирование) защищает бизнес-логику: если тест проходит, модуль функционирует согласно спецификации. Однако TDD проверяет систему в «идеальных условиях» — когда все сервисы доступны, сеть надёжна, данные корректны.
Chaos engineering тестирует систему в реалиях эксплуатации: что происходит при отказе узлов, перегрузке сети или сбоях сторонних сервисов.
Вместе они формируют двойную защиту:
- TDD выявляет логические ошибки на уровне кода;
- Chaos engineering обнаруживает непредвиденные сбои в инфраструктуре.
Итог: меньше дефектов, меньше неожиданных инцидентов и более устойчивая система.
CNews: Как облачные платформы AWS, GCP, Azure меняют подходы к тестированию отказоустойчивости? Какие новые перспективы они предлагают?
Томас Хелльстром: Раньше инженерам приходилось вручную отключать серверы или имитировать неполадки. Сегодня AWS, GCP и Azure предоставляют встроенные инструменты — AWS Fault Injection Simulator, Azure Chaos Studio и Google DiRT — которые позволяют безопасно проводить хаос-тесты в рабочей среде, контролируя масштаб воздействия и отслеживая результаты в реальном времени.
Эти инструменты позволяют отключать отдельные серверы или целые регионы доступности, искусственно создавать сетевые задержки, тестировать механизмы отказоустойчивости, автомасштабирования и самовосстановления. Их ключевое достоинство — возможность легко и воспроизводимо моделировать целевые сбои в распределённой облачной среде с помощью простых конфигураций. Дополнительный бонус — реализация через принципы "инфраструктуры как кода", что минимизирует ручные операции и делает тестирование более контролируемым.
Облачные платформы позволяют отслеживать поведение системы в условиях стресса и при отказах, находить уязвимые места и совершенствовать архитектуру задолго до возникновения реальных критических ситуаций.
CNews: Как внедрить философию «отказы — это естественно» в организации, где ценят тотальный контроль? С каким противодействием обычно сталкиваются команды?
Томас Хелльстром: Противодействие чаще всего основано на опасениях. Специалисты беспокоятся: «мы утратим управление» или «проблем и так достаточно». Эти страхи обоснованы, особенно в крупных корпорациях с высокими требованиями к надёжности сервисов.
Выход — двигаться постепенно. Первый шаг — открыто признать: сбои неизбежны даже в безупречно настроенной системе. Chaos engineering позволяет перенести этот хаос в контролируемое русло: мы сами решаем, когда и где «тестировать на прочность» инфраструктуру, и учимся спокойно, без ажиотажа, реагировать на возникающие ошибки.
Начните со стендовой среды, затем переходите к осторожным экспериментам в рабочем окружении, например, затрагивая лишь малую долю трафика.
На практике такой метод помогает преодолеть страх: команда наглядно видит преимущества. Ошибки перестают быть пугающими, превращаясь в источник ценной информации, которая выявляет слабые звенья системы и позволяет их устранить заблаговременно.
Я часто привожу простые и понятные аналогии. Стандартные тесты проверяют автомобиль на сухом асфальте, а хаос-инжиниринг — на обледенелой или мокрой дороге. На воркшопах я имитирую реальные инциденты и ставлю перед участниками практический вопрос: «Допустим, база данных перестала отвечать. Каковы ваши действия?»
Основные компоненты обучения включают:
- Анализ сценариев реагирования — какие защитные механизмы активируются, где обнаруживаются уязвимости.
- Наглядные метафоры — сравнение с дорожной обстановкой, погодными условиями, вождением автомобиля.
- Закрепление навыков на практике — начинающие разработчики понимают, для чего нужны таймауты, повторные запросы и автоматические выключатели, и учатся действовать хладнокровно.
Подобный опыт формирует понимание ценности подхода значительно эффективнее, чем любая теоретическая лекция.
CNews: Какую роль в chaos engineering играет машинное обучение? Способен ли искусственный интеллект прогнозировать и предотвращать отказы?
Томас Хелльстром: Сегодня ИИ помогает анализировать происшествия и выявлять скрытые взаимосвязи, которые трудно заметить человеку. К примеру, алгоритмы могут обнаружить, что определённые сочетания высокой нагрузки и сетевых латентностей с большей вероятностью приводят к нарушениям в работе.
В перспективе искусственный интеллект сможет целенаправленно проводить хаос-эксперименты именно в тех областях, где вероятность сбоев максимальна, а не действовать случайным образом. Более того, благодаря машинному обучению системы смогут автоматически распознавать отклонения от нормальной работы и мгновенно на них реагировать.
Chaos engineering в этом контексте выступает в роли «наставника»: мы моделируем неполадки, система анализирует полученный опыт и со временем становится более устойчивой и способной предвидеть проблемы. Это приближает нас к возможности прогнозировать и устранять инциденты ещё до того, как они затронут конечных пользователей.
