first commit
This commit is contained in:
闫旭隆
@ -0,0 +1,130 @@
|
||||
{
|
||||
"query": "混沌工程的定义是什么？DataOps是什么？",
|
||||
"answer": "混沌工程的定义是：一种实验性的方法论，旨在通过引入人为的故障和不稳定因素来测试系统的韧性和弹性，从而发现和修复潜在的问题，提升系统的可靠性和稳定性。\n\nDataOps（数据运营）是一种管理和优化数据生命周期的方法，它结合了数据科学、数据管理与DevOps理念，通过自动化、协作和持续改进的过程，提高数据质量、可访问性以及数据驱动决策的有效性。DataOps强调跨部门合作，确保数据的及时性、一致性和安全性，支持快速响应业务需求。",
|
||||
"query_complexity": {},
|
||||
"is_complex_query": false,
|
||||
"retrieval_path": "simple_vector",
|
||||
"iterations": 0,
|
||||
"total_passages": 3,
|
||||
"sub_queries": [],
|
||||
"decomposed_sub_queries": [],
|
||||
"initial_retrieval_details": {},
|
||||
"sufficiency_check": {},
|
||||
"current_sub_queries": [],
|
||||
"is_sufficient": false,
|
||||
"all_documents": [
|
||||
{
|
||||
"page_content": "混沌工程更广泛地涵盖了通过引入各种不确定性和故障来测试和改进系统的方法和理念, 而故障演练则是其中的一种具体操作手段。 ## （二）混沌工程发展历程 混沌工程的起源可追溯到1970年，硬件工程师将设备暴露在各种有害条件下并观察设备，以确定它们继续运行的情况。这些测试涉及短路引脚之间的连接、产生电磁干扰、中断电源，甚至用辐射轰击 电路等方法实施故障注入。目标是了解此类压力源如何影响设备的运行，确定设备在什么时候会出现故障，并重新设计硬件以使其更具弹性。随着时间的推移，软件故障注入逐步发展，软件工程师可以在他们的应用程序中模拟故障，测试错误和异常处理功能，修改源代码以注入模拟故障（称为编译时注入），并在活跃运行的系统上触发故障（称为运行时注入）。运行时故障注入在管理大型、复杂、分布式系统的公司中变得特别流行。 在 2008 年 8 月 Netflix 遭遇严重的数据库损坏事件, 从那时起 Netflix 决定向云端迁移, 为了能应对云端分布式系统故障, 在架构中贯彻冗余和柔性降级原则的同时, 在 2011 年通过 Chaos Monkey 工具定期“杀死”软件服务的随机实例, 可以测试冗余架构以验证服务器故障不会明显影响客户。随后 Netflix 公司推出了更多的工具、平台和解决方案, 用于在更大规模和跨多个团队中编排实施故障注入。这些工具为我们今天所知的混沌工程奠定了基础。 模式摸索阶段。2010 年 Netflix 提出混沌工程概念，并开发 Chaos Monkey 程序，其主要功能是随机对生产环境的虚拟机实例和容器进行终止操作，从而模拟系统基础设施异常情况，让工程师能够观察服务是否健壮、有弹性，能否容忍计划外的故障。",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"passage_id": "c7cd68334f44bbedbe19e9dac291514f61aff4e90858ef2901d8c3459fc94219",
|
||||
"file_id": "c7cd68334f44bbedbe19e9dac291514f61aff4e90858ef2901d8c3459fc94219",
|
||||
"evidence": "《混沌工程技术实践指南》.md",
|
||||
"score": 0.8648925,
|
||||
"source": "es_vector_search"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"page_content": "这些工具为我们今天所知的混沌工程奠定了基础。 模式摸索阶段。2010 年 Netflix 提出混沌工程概念，并开发 Chaos Monkey 程序，其主要功能是随机对生产环境的虚拟机实例和容器进行终止操作，从而模拟系统基础设施异常情况，让工程师能够观察服务是否健壮、有弹性，能否容忍计划外的故障。2012年Netflix开源了项目SimianArmy, 是首个开源的混沌工程工具集, 这也为后续混沌工程工具的发展拉开了序幕。 理论定义阶段。Netflix在过去三年时间里同稳定性持续战斗的历程中成长起来，每一次故障带来的深度思考，抽象而成的理论和实 践的结合，并于 2015 年 Netflix 正式发布《混沌工程理念》 (Principal of Chaos Engineering)，主要介绍了混沌工程实验的目的、意 义和方法论，将混沌工程标准化为一门学科，并对其理论定义进行了 阐述。 快速发展阶段。2016 年起迎来了爆发式增长，商业化方面，国外 的混沌工程商业公司 Gremlin 成立，国内的阿里云也推出了商业化产 品 AHAS；开源方面，国外有开源产品 LitmusChaos，国内也有 ChaosBlade、Chaos Mesh 等；企业方面，吸引了银行、证券、保险、 互联网、通信及制造业等行业公司进行混沌工程的落地。 标准化建设阶段。2021 年时，“混沌工程”成为了信通院发布的十 大关键词之一，同年由信通院牵头成立了“混沌工程实验室”，并制 定了如《混沌工程平台能力要求》、《混沌工程成熟度模型》、《分布式 系统稳定性度量模型》等一系列行业标准，极大促进了混沌工程的行 业落地和发展。 ## （三）混沌工程的价值 ### 1.",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"passage_id": "a38b1d447417584c13da770b732849229b69464f902d44fa772fca81d5a49905",
|
||||
"file_id": "a38b1d447417584c13da770b732849229b69464f902d44fa772fca81d5a49905",
|
||||
"evidence": "《混沌工程技术实践指南》.md",
|
||||
"score": 0.8632407,
|
||||
"source": "es_vector_search"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"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。",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"passage_id": "eaebc2c5bb1aed205038d18eeeee4dd33ab7318e1cbda9d54c2f8a9795e73d28",
|
||||
"file_id": "eaebc2c5bb1aed205038d18eeeee4dd33ab7318e1cbda9d54c2f8a9795e73d28",
|
||||
"evidence": "《混沌工程技术实践指南》.md",
|
||||
"score": 0.85697556,
|
||||
"source": "es_vector_search"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"all_passages": [
|
||||
"混沌工程更广泛地涵盖了通过引入各种不确定性和故障来测试和改进系统的方法和理念, 而故障演练则是其中的一种具体操作手段。 ## （二）混沌工程发展历程 混沌工程的起源可追溯到1970年，硬件工程师将设备暴露在各种有害条件下并观察设备，以确定它们继续运行的情况。这些测试涉及短路引脚之间的连接、产生电磁干扰、中断电源，甚至用辐射轰击 电路等方法实施故障注入。目标是了解此类压力源如何影响设备的运行，确定设备在什么时候会出现故障，并重新设计硬件以使其更具弹性。随着时间的推移，软件故障注入逐步发展，软件工程师可以在他们的应用程序中模拟故障，测试错误和异常处理功能，修改源代码以注入模拟故障（称为编译时注入），并在活跃运行的系统上触发故障（称为运行时注入）。运行时故障注入在管理大型、复杂、分布式系统的公司中变得特别流行。 在 2008 年 8 月 Netflix 遭遇严重的数据库损坏事件, 从那时起 Netflix 决定向云端迁移, 为了能应对云端分布式系统故障, 在架构中贯彻冗余和柔性降级原则的同时, 在 2011 年通过 Chaos Monkey 工具定期“杀死”软件服务的随机实例, 可以测试冗余架构以验证服务器故障不会明显影响客户。随后 Netflix 公司推出了更多的工具、平台和解决方案, 用于在更大规模和跨多个团队中编排实施故障注入。这些工具为我们今天所知的混沌工程奠定了基础。 模式摸索阶段。2010 年 Netflix 提出混沌工程概念，并开发 Chaos Monkey 程序，其主要功能是随机对生产环境的虚拟机实例和容器进行终止操作，从而模拟系统基础设施异常情况，让工程师能够观察服务是否健壮、有弹性，能否容忍计划外的故障。",
|
||||
"这些工具为我们今天所知的混沌工程奠定了基础。 模式摸索阶段。2010 年 Netflix 提出混沌工程概念，并开发 Chaos Monkey 程序，其主要功能是随机对生产环境的虚拟机实例和容器进行终止操作，从而模拟系统基础设施异常情况，让工程师能够观察服务是否健壮、有弹性，能否容忍计划外的故障。2012年Netflix开源了项目SimianArmy, 是首个开源的混沌工程工具集, 这也为后续混沌工程工具的发展拉开了序幕。 理论定义阶段。Netflix在过去三年时间里同稳定性持续战斗的历程中成长起来，每一次故障带来的深度思考，抽象而成的理论和实 践的结合，并于 2015 年 Netflix 正式发布《混沌工程理念》 (Principal of Chaos Engineering)，主要介绍了混沌工程实验的目的、意 义和方法论，将混沌工程标准化为一门学科，并对其理论定义进行了 阐述。 快速发展阶段。2016 年起迎来了爆发式增长，商业化方面，国外 的混沌工程商业公司 Gremlin 成立，国内的阿里云也推出了商业化产 品 AHAS；开源方面，国外有开源产品 LitmusChaos，国内也有 ChaosBlade、Chaos Mesh 等；企业方面，吸引了银行、证券、保险、 互联网、通信及制造业等行业公司进行混沌工程的落地。 标准化建设阶段。2021 年时，“混沌工程”成为了信通院发布的十 大关键词之一，同年由信通院牵头成立了“混沌工程实验室”，并制 定了如《混沌工程平台能力要求》、《混沌工程成熟度模型》、《分布式 系统稳定性度量模型》等一系列行业标准，极大促进了混沌工程的行 业落地和发展。 ## （三）混沌工程的价值 ### 1.",
|
||||
"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。"
|
||||
],
|
||||
"passage_sources": [
|
||||
"简单检索-c7cd68334f44bbedbe19e9dac291514f61aff4e90858ef2901d8c3459fc94219",
|
||||
"简单检索-a38b1d447417584c13da770b732849229b69464f902d44fa772fca81d5a49905",
|
||||
"简单检索-eaebc2c5bb1aed205038d18eeeee4dd33ab7318e1cbda9d54c2f8a9795e73d28"
|
||||
],
|
||||
"pagerank_data_available": false,
|
||||
"pagerank_summary": {},
|
||||
"concept_exploration_results": {},
|
||||
"exploration_round": 0,
|
||||
"debug_info": {
|
||||
"total_time": 3.844823122024536,
|
||||
"retrieval_calls": 1,
|
||||
"llm_calls": 0,
|
||||
"langsmith_project": "rag-api-service",
|
||||
"token_usage_summary": {
|
||||
"has_llm": true,
|
||||
"has_generator": true,
|
||||
"last_call": {
|
||||
"prompt_tokens": 164,
|
||||
"completion_tokens": 113,
|
||||
"total_tokens": 277
|
||||
},
|
||||
"total_usage": {
|
||||
"prompt_tokens": 164,
|
||||
"completion_tokens": 113,
|
||||
"total_tokens": 277,
|
||||
"call_count": 1
|
||||
},
|
||||
"model_name": "qwen2-7b-instruct",
|
||||
"has_last_usage": true,
|
||||
"has_total_usage": true
|
||||
},
|
||||
"complexity_analysis": {
|
||||
"is_complex": false,
|
||||
"complexity_level": "unknown",
|
||||
"confidence": 0,
|
||||
"reason": ""
|
||||
},
|
||||
"debug_mode_analysis": {
|
||||
"debug_mode": "0",
|
||||
"debug_override": {},
|
||||
"path_override_applied": false
|
||||
},
|
||||
"sufficiency_analysis": {
|
||||
"final_sufficiency": false,
|
||||
"sufficiency_check_details": {},
|
||||
"iteration_sufficiency_history": [],
|
||||
"sufficiency_progression": {
|
||||
"status": "no_sufficiency_checks"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"routing_analysis": {
|
||||
"total_routing_decisions": 0,
|
||||
"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": "混沌工程的定义是什么？DataOps是什么？",
|
||||
"passages_count": 3,
|
||||
"action": "retrieval"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"iteration": 0,
|
||||
"action": "final_answer_generation",
|
||||
"answer_length": 214
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
Reference in New Issue
Block a user