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"query": "混沌工程的定义是什么？DataOps是什么？",
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"answer": "【检索结果汇总】\n\n查询问题：混沌工程的定义是什么？DataOps是什么？\n\n检索到 13 个相关段落：\n\n【事件信息】\n\n事件1：混沌工程成为生产环节中不可或缺的一部分\n\n事件2：整个研发运营体系\n\n事件3：将混沌工程活动内建到现有流程\n\n事件4：运维团队利用混沌工程解决系统问题预测与应对\n\n事件5：开发团队利用混沌工程从开发阶段考虑故障场景\n\n事件6：首先完善系统的设计后再开展混沌工程的实现\n\n事件7：将混沌工程活动内建到现有的组织流程制度中\n\n事件8：混沌工程实验自动化、智能化水平提升\n\n事件9：长期来看，使用者更关注被测目标的风险本身。\n\n事件10：提出混沌工程落地模型以提升行内稳定性保障技术和IT运营能力\n\n\n\n【段落信息】\n\n段落1：混沌工程管理逐步组织化。除了传统的烟囱型组织(有的团队只 关注应用、有的团队只关注中间件、有的团队只关注基础设施……）， IT 部门将建设横向拉通团队：负责稳定性标准的制定、混沌工程实施 规划、可用性结果的观测和验收，对稳定性达成的路径负责，对稳定 性结果负责。 混沌工程实施模式趋向集中化。混沌工程实施模式由分散式向集 中式转变，混沌工程发展初期主要是组织内单点团队自驱式地尝试或 正式采纳混沌工程，随着混沌工程价值认可度的提高，未来将成为生 产环节中不可或缺的一部分，融合入整个研发运营体系，并获得组织 的集中推进和管理，即实现在测试、预发、灰度的各环节，无缝集成 混沌工程系统，使混沌工程方法有机会参与到UT、冒烟测试、端到 端测试、性能测试、灰度发布的各个环节。 混沌工程实验将由手动、人工操作为主向自动化、智能化发展。 混沌工程实验的自动化和智能化水平将得到进一步提升，可体现 在混沌工程平台的编排、注入、结果分析等各环节。这包括异构架构的拓 扑、注入点的智能选择、场景和参数的智能设置、结果的智能分析、 风险库的智能建设等。短期来看，就是逐渐的增加自动化、减少人工 的参与，长期来看，是让使用者更关注被测目标的风险本身，而非工 具平台的使用。 附件：案例 # 一、华泰证券混沌工程实践案例 ## （一）背景介绍 应用系统在生产环境长期运行过程中,会受到各种不可预知的事 件的影响，例如配置参数修改、软件代码缺陷、负载流量增加、硬件 网络故障，异常数据引入等，有些业务场景会随着影响的引入而逐渐 失效。\n\n段落2：混沌工程提供了同一个认知体系内的方法论，将架构、开发、测 试、运维等团队之间工作推动盘活起来。比如通过开展故障演练、 GameDay 等活动，将各个团队介入进来，根据历史发生过的或可能发 生的故障场景，对业务进行注入故障、故障排查、复盘，提升对故障 事件的应急处理能力，增强对系统抵御故障场景的信息，通过混沌工 程来加深各部门之间的沟通合作。 混沌工程提升了工程师的响应能力。工程师也是系统的一部分,混沌工程通过混沌实验为工程师构建了一个非确定性、非周期性的故障环境, 剥离工程师对初始条件的敏感依赖, 进而提升了工程师对故障防御的设计能力、故障事件的构建能力、故障问题的描述能力以及故障应对的组织协调能力。其实是通过混沌工程的能力, 让工程师更多认识故障及其对业务的影响, 从以前的 “被动响应” 到 “主动防御”。 混沌工程对于架构团队而言，最大的价值是在系统设计之初就将 可能发生的、尽量全的故障场景考虑进去，不至于在系统架构非常臃 肿时再想去提升稳定性，在一个业务复杂的系统中考虑<EFBFBD>
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"query_complexity": {
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"is_complex_query": true,
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"混沌工程的定义是什么？DataOps是什么？"
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"page_content": "混沌工程提供了同一个认知体系内的方法论，将架构、开发、测 试、运维等团队之间工作推动盘活起来。比如通过开展故障演练、 GameDay 等活动，将各个团队介入进来，根据历史发生过的或可能发 生的故障场景，对业务进行注入故障、故障排查、复盘，提升对故障 事件的应急处理能力，增强对系统抵御故障场景的信息，通过混沌工 程来加深各部门之间的沟通合作。 混沌工程提升了工程师的响应能力。工程师也是系统的一部分,混沌工程通过混沌实验为工程师构建了一个非确定性、非周期性的故障环境, 剥离工程师对初始条件的敏感依赖, 进而提升了工程师对故障防御的设计能力、故障事件的构建能力、故障问题的描述能力以及故障应对的组织协调能力。其实是通过混沌工程的能力, 让工程师更多认识故障及其对业务的影响, 从以前的 “被动响应” 到 “主动防御”。 混沌工程对于架构团队而言，最大的价值是在系统设计之初就将 可能发生的、尽量全的故障场景考虑进去，不至于在系统架构非常臃 肿时再想去提升稳定性，在一个业务复杂的系统中考虑稳定性设计是 异常难的，难分析、难改动、难优化。 混沌工程对于开发团队而言，可以通过混沌工程能力从开发之初 或开发时就可以将由于开发或引入的组件导致的故障场景考虑进去， 从故障场景分析如何增强问题的快速定位、防护、跟踪等能力。",
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"page_content": "要达到以上目标有三个关键点，其一是混沌工程活动内建到现有 流程，其二是通过工具化提高自动化水平，使之无额外的工作，其三 是能够真正的帮助大家改进系统稳定性，提升SLA。 ### 1.混混沌工程流程内建 不管企业组织执行的是什么样的开发流程,传统的软件工程或者是 DevOps 等,正常的软件开发流程都包括需求分析、设计、编程、 软件测试、软件交付、验收和维护等几个重要阶段。将混沌工程中关键步骤与软件开发流程映射起来,在该流程步骤中自然的添加混沌工程活动要求, 即可完成流程的内建: 1）将需求分析与混沌工程的“挖掘故障场景”相对应，在需求分 析过程中的“异常分析”拓展成“挖掘故障场景”，完成原有流程对混沌 工程要求的承接； 2）同理在设计阶段将“演练方案设计”和“观测指标设计”活动收 入其中，程序设计应包含对各种异常场景的应对和处理； 3）在编程和软件测试阶段实施“在研发/测试环境执行混沌工程 故障注入实验”的活动，作为进入下一阶段的先决条件； 4）软件的交付与验收一般对应版本发布或系统割接，将“混沌工 程故障注入”作为验收测试的一种测试手段，由验收方执行； 5）最后，在维护阶段，将传统的应急演练和灾备演练按照“生产 环境故障注入实验”的要求进行改造并例行执行。 综上，混沌工程相关的所有活动都可以通过流程 Build-in 入原有 的流程，达到不额外添加工作环节，自然执行的效果。 ### 2.混淆工程工具自动化 传统的混沌工程工具平台都很重视工程化能力，但随着云原生和 微服务架构推广，海量服务上限，故障场景呈几何倍数增长，演练过 程工作量变得非常巨大，这个时候比如持续推进混沌工程工具平台向 自动化和智能化方向发展，以减轻混沌工程实验参与者的工作量。",
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"首先完善系统的设计后再开展混沌工程的实现",
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"将混沌工程活动内建到现有的组织流程制度中",
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"混沌工程实验自动化、智能化水平提升",
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"长期来看，使用者更关注被测目标的风险本身。",
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"提出混沌工程落地模型以提升行内稳定性保障技术和IT运营能力",
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"混沌工程管理逐步组织化。除了传统的烟囱型组织(有的团队只 关注应用、有的团队只关注中间件、有的团队只关注基础设施……）， IT 部门将建设横向拉通团队：负责稳定性标准的制定、混沌工程实施 规划、可用性结果的观测和验收，对稳定性达成的路径负责，对稳定 性结果负责。 混沌工程实施模式趋向集中化。混沌工程实施模式由分散式向集 中式转变，混沌工程发展初期主要是组织内单点团队自驱式地尝试或 正式采纳混沌工程，随着混沌工程价值认可度的提高，未来将成为生 产环节中不可或缺的一部分，融合入整个研发运营体系，并获得组织 的集中推进和管理，即实现在测试、预发、灰度的各环节，无缝集成 混沌工程系统，使混沌工程方法有机会参与到UT、冒烟测试、端到 端测试、性能测试、灰度发布的各个环节。 混沌工程实验将由手动、人工操作为主向自动化、智能化发展。 混沌工程实验的自动化和智能化水平将得到进一步提升，可体现 在混沌工程平台的编排、注入、结果分析等各环节。这包括异构架构的拓 扑、注入点的智能选择、场景和参数的智能设置、结果的智能分析、 风险库的智能建设等。短期来看，就是逐渐的增加自动化、减少人工 的参与，长期来看，是让使用者更关注被测目标的风险本身，而非工 具平台的使用。 附件：案例 # 一、华泰证券混沌工程实践案例 ## （一）背景介绍 应用系统在生产环境长期运行过程中,会受到各种不可预知的事 件的影响，例如配置参数修改、软件代码缺陷、负载流量增加、硬件 网络故障，异常数据引入等，有些业务场景会随着影响的引入而逐渐 失效。",
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"混沌工程提供了同一个认知体系内的方法论，将架构、开发、测 试、运维等团队之间工作推动盘活起来。比如通过开展故障演练、 GameDay 等活动，将各个团队介入进来，根据历史发生过的或可能发 生的故障场景，对业务进行注入故障、故障排查、复盘，提升对故障 事件的应急处理能力，增强对系统抵御故障场景的信息，通过混沌工 程来加深各部门之间的沟通合作。 混沌工程提升了工程师的响应能力。工程师也是系统的一部分,混沌工程通过混沌实验为工程师构建了一个非确定性、非周期性的故障环境, 剥离工程师对初始条件的敏感依赖, 进而提升了工程师对故障防御的设计能力、故障事件的构建能力、故障问题的描述能力以及故障应对的组织协调能力。其实是通过混沌工程的能力, 让工程师更多认识故障及其对业务的影响, 从以前的 “被动响应” 到 “主动防御”。 混沌工程对于架构团队而言，最大的价值是在系统设计之初就将 可能发生的、尽量全的故障场景考虑进去，不至于在系统架构非常臃 肿时再想去提升稳定性，在一个业务复杂的系统中考虑稳定性设计是 异常难的，难分析、难改动、难优化。 混沌工程对于开发团队而言，可以通过混沌工程能力从开发之初 或开发时就可以将由于开发或引入的组件导致的故障场景考虑进去， 从故障场景分析如何增强问题的快速定位、防护、跟踪等能力。",
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"要达到以上目标有三个关键点，其一是混沌工程活动内建到现有 流程，其二是通过工具化提高自动化水平，使之无额外的工作，其三 是能够真正的帮助大家改进系统稳定性，提升SLA。 ### 1.混混沌工程流程内建 不管企业组织执行的是什么样的开发流程,传统的软件工程或者是 DevOps 等,正常的软件开发流程都包括需求分析、设计、编程、 软件测试、软件交付、验收和维护等几个重要阶段。将混沌工程中关键步骤与软件开发流程映射起来,在该流程步骤中自然的添加混沌工程活动要求, 即可完成流程的内建: 1）将需求分析与混沌工程的“挖掘故障场景”相对应，在需求分 析过程中的“异常分析”拓展成“挖掘故障场景”，完成原有流程对混沌 工程要求的承接； 2）同理在设计阶段将“演练方案设计”和“观测指标设计”活动收 入其中，程序设计应包含对各种异常场景的应对和处理； 3）在编程和软件测试阶段实施“在研发/测试环境执行混沌工程 故障注入实验”的活动，作为进入下一阶段的先决条件； 4）软件的交付与验收一般对应版本发布或系统割接，将“混沌工 程故障注入”作为验收测试的一种测试手段，由验收方执行； 5）最后，在维护阶段，将传统的应急演练和灾备演练按照“生产 环境故障注入实验”的要求进行改造并例行执行。 综上，混沌工程相关的所有活动都可以通过流程 Build-in 入原有 的流程，达到不额外添加工作环节，自然执行的效果。 ### 2.混淆工程工具自动化 传统的混沌工程工具平台都很重视工程化能力，但随着云原生和 微服务架构推广，海量服务上限，故障场景呈几何倍数增长，演练过 程工作量变得非常巨大，这个时候比如持续推进混沌工程工具平台向 自动化和智能化方向发展，以减轻混沌工程实验参与者的工作量。"
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],
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"passage_sources": [
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"原始查询-event-bbafacb2fbab1c313ce9fcd99ac571007f3f91ecee85b607bb31b6d20cd2968d",
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"原始查询-event-2eea011f02cbb2c630a9ceb88eff5d196905d5900753e10c89a98513ea53cbf6",
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"原始查询-event-8a187f19d1b4d17e1ace47081dba5a272e954caea20040906f9ccabd8a3f671d",
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"原始查询-event-25ba0eefeb995a74ce9bed17d84d561f6f0597458a4721f3bbf63f041e2516b4",
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"原始查询-event-4d96d92b372fd515ce7bb6b1ded75477a18f10d8e4151f80b5c442ec7552665d",
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"原始查询-event-92d78aa097eb511ca0f15e515012d51fdd537f52d2682933bff6c53a139f4c8f",
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|||
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"原始查询-event-aaafdc4d591a4665152df8aec79acc8497ec8afe1c527dae16dad2f475cc53e3",
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"原始查询-event-78f1d6beb0d1500ef08b9b5ef032839c2eb7bcb907b0e4ce57b5f666eaef527f",
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|||
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"原始查询-event-55741738de0a05d7245ec70ab61264c783aa181cb08ef7eba684959a293c9654",
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"原始查询-event-b49135d8c6481172812d533f3d6981f36b3b7d94123428328eb3592a60b7301c",
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|||
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"原始查询-text-642245580fe314e42f194a64fa2561ff3672b4838567a4ac666124e949586827",
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|||
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"原始查询-text-eaebc2c5bb1aed205038d18eeeee4dd33ab7318e1cbda9d54c2f8a9795e73d28",
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"原始查询-text-81c4166b930e81ff256cac64028f4b2c6b5e1b35f6902e6eb6a5f283796f0e1a"
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|||
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],
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|||
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|
"pagerank_data_available": true,
|
|||
|
|
"pagerank_summary": {},
|
|||
|
|
"concept_exploration_results": {},
|
|||
|
|
"exploration_round": 0,
|
|||
|
|
"debug_info": {
|
|||
|
|
"total_time": 12.033899307250977,
|
|||
|
|
"retrieval_calls": 1,
|
|||
|
|
"llm_calls": 3,
|
|||
|
|
"langsmith_project": "rag-api-service",
|
|||
|
|
"token_usage_summary": {
|
|||
|
|
"has_llm": true,
|
|||
|
|
"has_generator": true,
|
|||
|
|
"last_call": {
|
|||
|
|
"prompt_tokens": 1624,
|
|||
|
|
"completion_tokens": 48,
|
|||
|
|
"total_tokens": 1672
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"total_usage": {
|
|||
|
|
"prompt_tokens": 2040,
|
|||
|
|
"completion_tokens": 151,
|
|||
|
|
"total_tokens": 2191,
|
|||
|
|
"call_count": 2
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"model_name": "qwen2-7b-instruct",
|
|||
|
|
"has_last_usage": true,
|
|||
|
|
"has_total_usage": true
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"complexity_analysis": {
|
|||
|
|
"is_complex": true,
|
|||
|
|
"complexity_level": "complex",
|
|||
|
|
"confidence": 0.95,
|
|||
|
|
"reason": "这是一个复杂查询，因为它包含了两个独立但相关的问题：混沌工程的定义和DataOps的定义。这两个问题分别属于不同的领域（软件工程和数据管理），并且都要求提供详细的解释。因此，为了全面回答这些问题，可能需要生成并回答两个子查询，每个子查询专注于各自的定义。"
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"debug_mode_analysis": {
|
|||
|
|
"debug_mode": "0",
|
|||
|
|
"debug_override": {},
|
|||
|
|
"path_override_applied": false
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"sufficiency_analysis": {
|
|||
|
|
"final_sufficiency": true,
|
|||
|
|
"sufficiency_check_details": {
|
|||
|
|
"is_sufficient": true,
|
|||
|
|
"confidence": 0.9,
|
|||
|
|
"reason": "事件信息和段落信息包含了回答查询所需的关键内容，包括混沌工程的定义和DataOps的概念。",
|
|||
|
|
"iteration": 0
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"iteration_sufficiency_history": [],
|
|||
|
|
"sufficiency_progression": {
|
|||
|
|
"status": "no_sufficiency_checks"
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"routing_analysis": {
|
|||
|
|
"total_routing_decisions": 1,
|
|||
|
|
"sub_query_generation_count": 0,
|
|||
|
|
"parallel_retrieval_count": 0,
|
|||
|
|
"pagerank_collection_count": 0
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"concept_exploration_analysis": {
|
|||
|
|
"exploration_enabled": false,
|
|||
|
|
"exploration_rounds": 0,
|
|||
|
|
"pagerank_nodes_analyzed": 0,
|
|||
|
|
"successful_branches_total": 0,
|
|||
|
|
"total_branches_attempted": 0
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"iteration_history": [
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"iteration": 0,
|
|||
|
|
"query": "并行检索: 原始查询 + 0 个子查询",
|
|||
|
|
"passages_count": 13,
|
|||
|
|
"action": "retrieval"
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"iteration": 0,
|
|||
|
|
"action": "sufficiency_check",
|
|||
|
|
"is_sufficient": true,
|
|||
|
|
"confidence": 0.9,
|
|||
|
|
"sub_queries_count": 0
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"iteration": 0,
|
|||
|
|
"action": "final_answer_generation",
|
|||
|
|
"answer_length": 2583
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
]
|
|||
|
|
}
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