混沌工程：复杂系统韧性实现之道

前言 1
导言：混沌工程的诞生 5
第一部分 搭建舞台 13
第1章 遇到复杂系统 15
1.1 思考复杂性 15
1.2 遇到复杂性 17
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前言 1
导言：混沌工程的诞生 5
第一部分 搭建舞台 13
第1章 遇到复杂系统 15
1.1 思考复杂性 15
1.2 遇到复杂性 17
1.3 面对复杂性 26
1.4 接纳复杂性 29
第2章 应对复杂系统 30
2.1 动态安全模型 30
2.2 复杂性的经济支柱模型 33
2.3 系统化视角 36
第3章 原则概述 37
3.1 混沌工程是什么 37
3.2 混沌工程不是什么 39
3.3 高级原则 41
3.4 原则的未来 45
第二部分 投入实战 47
第4章 Slack的灾难剧场 49
4.1 旧系统的混沌工程改造 49
4.2 灾难剧场 52
4.3 混沌工程的过程 53
4.4 过程如何演化 59
4.5 获得管理层支持 60
4.6 结果 60
4.7 总结 62
第5章 谷歌DiRT：灾难恢复测试 63
5.1 DiRT测试的生命周期 65
5.2 谷歌的测试范围 77
5.3 总结 79
第6章 微软的多样化故障和实验优先级 81
6.1 为什么一切都如此复杂 81
6.2 实验结果的类别 83
6.3 故障优先级 86
6.4 多样化的程度 87
6.5 大规模部署实验 90
6.6 总结 91
第7章 LinkedIn心中有会员 92
7.1从灾难中学习 93
7.2 细化实验目标 93
7.3 安全地进行大规模实验 95
7.4 LinkedOut实战 96
7.5 总结 105
第8章 采纳并演进混沌工程的第一资本金融公司 106
8.1 第一资本金融公司案例研究 107
8.2 设计实验时需要注意的事项 109
8.3 工具链 110
8.4 团队结构 111
8.5 传播 112
8.6 总结 113
第三部分 人为因素 115
第9章 先见之明 117
9.1 混沌工程与韧性 118
9.2 混沌工程的步骤 118
9.3 混沌工程实验的工具支持 120
9.4 有效的内部合作 122
9.5 总结 127
第10章 人类系统的混沌 128
10.1 系统中的人 128
10.2 工程师团队的适应能力 130
10.3 付诸实践 132
第11章 决策圈中的人 144
11.1 实验的原因、方法和时机 145
11.2 总结 151
第12章 实验选择问题及解决方案 152
12.1 选择实验 152
12.2 可观测性：机会来了 158
12.3 总结 160
第四部分 商业因素 163
第13章 混沌工程的投资回报率 165
13.1 减少事故所带来的好处转瞬即逝 165
13.2 Kirkpatrick模型 166
13.3 投资回报率替代方案示例 168
13.4 附带投资回报率 169
13.5 总结 170
第14章 将心态、科学和混沌开放 171
14.1 协作心态 171
14.2 开放科学与开放源代码 173
14.3 总结 176
第15章 混沌成熟度模型 177
15.1 采用度 177
15.2 复杂性 182
15.3 总结 186
第五部分 持续演进 189
第16章 持续验证 191
16.1 持续验证从何而来 191
16.2 持续验证系统的类型 193
16.3 持续验证示例：ChAP 194
16.4 持续验证的未来用例 197
第17章 介入信息物理系统 199
17.1 信息物理系统的兴起 200
17.2 功能安全遇上混沌工程 200
17.3 信息物理系统的软件 203
17.4 混沌工程超越FMEA 204
17.5 探针效应 206
17.6 总结 208
第18章 当HOP遇上混沌工程 210
18.1 什么是HOP 210
18.2 HOP的主要原则 210
18.3 HOP遇上混沌工程 212
18.4 总结 215
第19章 数据库的混沌工程 216
19.1 为什么我们需要混沌工程 216
19.2 应用混沌工程 218
19.3 检测故障 222
19.4 自动化混沌工程 223
19.5 总结 226
第20章 安全混沌工程的案例 227
20.1 现代安全手段 228
20.2 安全混沌工程与现有方法 231
20.3 安全Game Day 233
20.4 安全混沌工程工具示例：ChaoSlingr 234
20.5 总结 236
第21章 结语 238
作者简介 241
译者简介 241
封面简介 242
· · · · · · (收起)