Chaos Engineering : Bâtir la Résilience en Cassant des Choses

La plupart des organisations attendent qu'un désastre survienne pour comprendre comment leurs systèmes échouent. Le Chaos Engineering inverse cette approche : c'est la discipline consistant à expérimenter sur un système pour renforcer la confiance dans sa capacité à résister à des conditions turbulentes en production.

Les Principes du Chaos

1. Établir une hypothèse : "Si nous coupons un nœud du cluster, le trafic basculera vers les autres sans impact pour l'utilisateur."
2. Varier les événements réels : Simulez de la latence réseau, des pannes de disque ou des arrêts de services.
3. Exécuter des expériences en production : Si vous ne testez pas en production, vous ne testez pas le système réel. (Mais commencez d'abord en staging !).
4. Automatiser les expériences : La résilience n'est pas un projet ponctuel.

Pourquoi c'est crucial pour les systèmes distribués

Dans un monde de microservices, les pannes sont inévitables. Le Chaos Engineering vous aide à découvrir la "dette sombre" (dark debt) — des dépendances cachées ou des timeouts mal configurés qui n'apparaissent que lors d'une défaillance partielle.

Comment démarrer sans créer d’incidents

• définir un steady state clair (SLOs, taux d’erreur, latence)
• commencer par des expériences peu risquées (tuer un pod, ajouter de la latence)
• borner le blast radius (un service, un namespace, une région)
• automatiser rollback et conditions d’arrêt

Exemples d’expériences utiles (et réalistes)

Pour éviter le "chaos théâtre", ciblez des scénarios qui arrivent vraiment :

• latence réseau (p95 +200ms) entre deux services critiques : vérifiez timeouts, retries et circuits breakers
• panne partielle (un pod tué, un AZ indisponible) : vérifiez la capacité de failover et la surcharge sur les dépendances
• dégradation d’un service externe (quota API, 429) : vérifiez backoff, mise en cache, mode dégradé

Chaque expérience doit être associée à une hypothèse testable et un indicateur de steady state (SLO, taux d’erreur, latence, saturation).

Garde-fous indispensables

• un runbook prêt (rollback, kill switch, contacts)
• des conditions d’arrêt automatiques (seuils d’erreur/latence)
• un scope clair (service, utilisateurs, région)

Les meilleurs programmes commencent en staging, mais convergent vers la production sur des fenêtres courtes et répétables.

À quoi ressemble un bon résultat

• moins de dépendances inconnues
• runbooks et alerting validés
• recovery plus rapide (MTTR réduit) lors des incidents réels

Conclusion

Le Chaos Engineering ne consiste pas à créer du chaos, mais à révéler le chaos caché qui existe déjà dans vos systèmes. En cassant proactivement des choses de manière contrôlée, vous bâtissez des systèmes réellement résilients et une culture d'ingénierie prête à tout.