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{
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"query": "混沌工程的定义是什么？DataOps是什么？",
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"answer": "混沌工程的定义是：混沌工程是一种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。它旨在提升系统的韧性和可靠性，通过在系统中注入故障或其他扰动，观察系统的反应，从而发现潜在问题并增强系统的稳定性。这种方法不仅包括具体的故障演练，如通过机房断电、断网等手段模拟不可预期的自然灾害或重大故障，还包括更广泛的实验方法，用于探索系统的未知信息。混沌工程的目标是通过实验加深对系统故障场景的理解，提高系统的稳定性和可靠性。\n\nDataOps是一种新兴的数据管理方法，它强调数据管理自动化，将敏捷、精益等理念融入数据开发过程，打破协作壁垒，构建集开发、治理、运营于一体的自动化数据流水线。DataOps旨在提高数据产品交付效率与质量，成为企业数字化转型快速释放数据生产力的最佳方案。它不仅简化了数据交付的周期，还提升了数据生产者与数据消费者的协同效率。DataOps的实施可以帮助企业在数据要素市场中获取竞争优势，并通过数据资源入表等方式，探索数据核算机制，实现高质量的数字化发展。",
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"query_complexity": {
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|||
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"is_complex": true,
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"complexity_level": "complex",
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"confidence": 0.8,
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"reason": "```json\n{\n \"is_complex\": true,\n \"complexity_level\": \"complex\",\n \"confidence\": 0.95,\n \"reason\": \"这是一个复杂查询，因为它包含了两个不同的主题：混沌工程的定义和DataOps的定义。这两个主题分别属于不同的领域（软件工程和数据操作管理），并且可能需要深入的解释和具体的例子来清晰地阐..."
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|||
|
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},
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|||
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|
"is_complex_query": true,
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|||
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|
"retrieval_path": "complex_hipporag",
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|||
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"iterations": 0,
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|||
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"total_passages": 27,
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|||
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"sub_queries": [
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"混沌工程的定义是什么",
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"DataOps是什么"
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],
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"decomposed_sub_queries": [
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"混沌工程的定义是什么",
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"DataOps是什么"
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],
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"initial_retrieval_details": {},
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"sufficiency_check": {
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"is_sufficient": true,
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|||
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"confidence": 0.9,
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|||
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"reason": "事件信息和段落信息包含了回答查询所需的关键内容...",
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|||
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"iteration": 0
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|||
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|
},
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|||
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"current_sub_queries": [],
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"is_sufficient": true,
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|||
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"all_documents": [
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|||
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{
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|||
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"page_content": "故障演练通过机房断电、断网等手段模拟不可预期的自然灾害或重大故障",
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"metadata": {
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|||
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|
"node_id": "043c762ea5dec1b35d55a8080c179bf816e47cd937884dc6776ff8c541b2819d",
|
|||
|
|
"node_type": "event",
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|
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"ppr_score": 0.004369464159270286,
|
|||
|
|
"edge_score": 0.0,
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|
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"passage_score": 0.0,
|
|||
|
|
"rank": 1,
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"source": "hipporag2_langchain_event",
|
|||
|
|
"query": "混沌工程的定义是什么",
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|||
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"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
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|||
|
|
},
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|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "故障演练是混沌工程中用于模拟和测试系统故障情况的手段之一",
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|||
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"metadata": {
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|||
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|
"node_id": "577ea3562f0d62b2094e74fb1760debef6c73592e736dbd3da46f8d2a398eaa9",
|
|||
|
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"node_type": "event",
|
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|
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"ppr_score": 0.003746627757319212,
|
|||
|
|
"edge_score": 0.0,
|
|||
|
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"passage_score": 0.0,
|
|||
|
|
"rank": 2,
|
|||
|
|
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
|||
|
|
"query": "混沌工程的定义是什么",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"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",
|
|||
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|
"metadata": {
|
|||
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|
"node_id": "334a48d07c0914a27ecc426a089ed73fcb5f465f60c9c57db080158c5b5dc1e5",
|
|||
|
|
"node_type": "event",
|
|||
|
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"ppr_score": 0.003601276970115762,
|
|||
|
|
"edge_score": 0.0,
|
|||
|
|
"passage_score": 0.0,
|
|||
|
|
"rank": 3,
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|||
|
|
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
|||
|
|
"query": "混沌工程的定义是什么",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "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",
|
|||
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|
"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "3b9d7ac31f5173e8a26e3d7e7bf7a6180999f5822fd26e3a54343e541e63036b",
|
|||
|
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"node_type": "event",
|
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"ppr_score": 0.00289285052058591,
|
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|
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"edge_score": 0.0,
|
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|
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"passage_score": 0.0,
|
|||
|
|
"rank": 4,
|
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|
|
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
|||
|
|
"query": "混沌工程的定义是什么",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "前言撰写",
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|||
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|
"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "ec3b4bff0184984b0518a016093fa923ccc5cd03aca0e118b37e30aa1cb0f633",
|
|||
|
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"node_type": "event",
|
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|
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"ppr_score": 0.0024990060040146612,
|
|||
|
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"edge_score": 0.0,
|
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|
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"passage_score": 0.0,
|
|||
|
|
"rank": 5,
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|
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"source": "hipporag2_langchain_event",
|
|||
|
|
"query": "混沌工程的定义是什么",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "差异性",
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|||
|
|
"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "b713debbc22ddeaaf110dff983fbceef56ecc1daebcf1728ab809d4e5fc17df1",
|
|||
|
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"node_type": "event",
|
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"ppr_score": 0.0020445367054045447,
|
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|
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"edge_score": 0.0,
|
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|
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"passage_score": 0.0,
|
|||
|
|
"rank": 6,
|
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|
|
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
|||
|
|
"query": "混沌工程的定义是什么",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "提升系统的韧性和可靠性",
|
|||
|
|
"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "05be1dc33c0a3caafa37825f719166bf4588f9aa0d2ce14da569ef05350ce241",
|
|||
|
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"node_type": "event",
|
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|
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"ppr_score": 0.0020445367054045447,
|
|||
|
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"edge_score": 0.0,
|
|||
|
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"passage_score": 0.0,
|
|||
|
|
"rank": 7,
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|
|
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
|||
|
|
"query": "混沌工程的定义是什么",
|
|||
|
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"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "寻找软件缺陷",
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|||
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"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "998093bcd258dada1273c091106c37286e30940a8ce4afd7f77d81da54da00ae",
|
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|
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"node_type": "event",
|
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"ppr_score": 0.0020445367054045447,
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"passage_score": 0.0,
|
|||
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"rank": 8,
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"source": "hipporag2_langchain_event",
|
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|
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"query": "混沌工程的定义是什么",
|
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|
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"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "离生产越远的地方进行实验越好",
|
|||
|
|
"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "a80111e3684545d5448adb2427d19e4ff359e529281ebc83573959bb1c341c4d",
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"ppr_score": 0.0020445367054045447,
|
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|
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"edge_score": 0.0,
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"passage_score": 0.0,
|
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"rank": 9,
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"source": "hipporag2_langchain_event",
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|
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"query": "混沌工程的定义是什么",
|
|||
|
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"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
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|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "技术架构、运维流程",
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|||
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"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "8b0a06caa9fffd05e7f8cb1d722c304e9dfdedd6161f509b67972677f91abf54",
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"passage_score": 0.0,
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"rank": 10,
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"source": "hipporag2_langchain_event",
|
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|
|
"query": "混沌工程的定义是什么",
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|||
|
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"pagerank_available": true
|
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|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
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|
{
|
|||
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"page_content": "| 差异性 | 混沌工程 | 传统测试 | 理念 | 对系统未知的信息进行探索 | 基于特定条件的验证 | 目标 | 提升系统的韧性和可靠性 | 验证代码逻辑的正确性 | 范围 | 技术架构、运维流程 | 代码 | 环境 | 离生产越近的地方进行实验越好 | 寻找软件缺陷要离生产越远越好 | 执行人员 | 任何关注系统韧性和可靠性的人员，如测试人员、运维人员、开发人员、项目经理等 | 测试人员 | 结果 | 特定的断言，测试会产生二元的结果，非真即假 | 系统架构不同，实验千变万化，结果不同 ### 3.混淆工程与故障演练：故障演练是混沌工程的具体 实践 故障演练是较为正式的，低频的一种演练活动，通过机房断电、 断网等手段模拟不可预期的自然灾害或重大故障，来测试系统的恢复 能力和故障转移能力。故障演练的整体计划性较强，演练前会先制定 整体的演练方案和应急方案；演练时，往往需要协调业务、IT 等多方 参与，并在每次演练时需要组织相关的会议，按照预先设置的应急方 案执行。灾备演练是最常见的一种故障演练的方式。 对比故障演练，混沌工程的组织方式更加灵活，可以按照组织架 构以租户的方式进行，是一种非正式的活动。混沌工程以进行实验的 方式来对系统注入故障或其他的扰动，由于其进行过程成本较低，涉 及相关方较少，因此可以高频进行。 故障演练是混沌工程的一种具体实践, 它是混沌工程中用于模拟和测试系统故障情况的手段之一。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。",
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"metadata": {
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"node_id": "731fddc36b520d361923cb5c3ecfa7dffdc396ef5ce67e35b1c3598744056a52",
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"rank": 11,
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"source": "hipporag2_langchain_text",
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"query": "混沌工程的定义是什么",
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"pagerank_available": true
|
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|
|
}
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},
|
|||
|
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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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"metadata": {
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"node_id": "eaebc2c5bb1aed205038d18eeeee4dd33ab7318e1cbda9d54c2f8a9795e73d28",
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}
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},
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{
|
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"page_content": "以混沌工程为抓手推动整个稳定性保障体系 能力提升。 # 三、混沌工程技术应用 ## （一）混沌工程开展基础 团队拥抱失败的文化基础。实施混沌工程，坚实的文化基础与技 术基础设施一样重要。首先需要领导团队承认系统固有的复杂性，而不 是一味要求工程师“不能也不该出现失误”此外，需要主动性和创 造性的企业文化，来促进工程师更主动的探索与发现潜在的、未知的 风险。如果每个人都忙于他们的日常工作而无暇做其他事情，混沌工 程很可能失败。理想情况下，混沌工程会揭示目标系统未知的一些故 障方面，混沌工程因此需要协作、持续的进行，并且具有挑战性。 系统具备一定的韧性。如果目标系统的应用系统和基础设施不具备一定的高可用、弹性和自愈设计，存在明显的单点故障，那么此时进行混沌工程的价值有限, 应首先完善系统的设计后再开展混沌工程的实现。 明确的业务目标。混沌工程实验在每次开展前，一是需要明确本 次实验针对哪个业务系统（即实验目标）；二是明确哪些外部因素是 本次实验的变量；三是需要明确实验的步骤；四是能够说明本次实验 能对业务系统带来哪些收益并得到业务系统负责人的认可。 目标系统的可观测性基础。混沌工程是一种基于实验的实践，因此需要能够监测控制组和实验组之间的差异。如果没有适当的工具来检测任何差异，例如服务降级，那么就无法了解实验产生的影响。目标系统应该具备基本的日志记录和监控能力让维护者了解实验是否对目标系统产生了影响。",
|
|||
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"metadata": {
|
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"node_id": "eaabafd56e1ad979fc78f6aedce2330e9a7897435612ec4190c1964208e49e0b",
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}
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},
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{
|
|||
|
|
"page_content": "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。混沌工程对于测试团队而言，可以通过混沌工程全面提升系统的 可靠性测试能力，更丰富的故障场景库，打破传统的“一对一”的、有什么特性就测什么用例的情况，可以更全的覆盖历史发生过的问题或可能发生的问题场景，帮助系统将问题拦截在上线前。 混沌工程对于运维团队而言, 是运维工程师的绝对利器, 困扰运维工程师最大的问题就是不知道系统什么时候会出现问题? 系统会出现哪些问题? 当前有没有自愈手段? 应急预案是否完备? 而混沌工程正好帮忙解决了这个问题, 通过对系统进行故障场景分析及历史问题分析, 用注入故障手段快速模拟故障的发生, 观察系统的反应、对业务的影响、以及当前的应急预案完备性, 最终帮助运维人员对系统建立起稳定性信心。 ### 3.混淆工程业务价值 通过混沌工程实验对现网事件进行复盘演练（治已病）或对系统 可靠性进行主动探索演练（治未病），以期降低已知缺陷的复发率、 提升潜在缺陷的拦截率、降低MTTR，因此可以通过如下维度衡量混 淀工程的业务价值： ### 1、已知缺陷复发率 混沌工程应用于现网事件时，就是要通过对事件进行根因梳理改 进、混沌实验验证，解决现存缺陷的同时保障不再重犯。",
|
|||
|
|
"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "21a18ce91b1e9504b6073e2982bd9941adb8e4618a13d9a4db018bb28c57c3d0",
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"source": "hipporag2_langchain_text",
|
|||
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"query": "混沌工程的定义是什么？DataOps是什么？",
|
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"pagerank_available": true
|
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}
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},
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{
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"page_content": "DataOps作为一种新兴的数据管理方法",
|
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"metadata": {
|
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"node_id": "680b2a6330d156d3853a42fa00e510355f92a08a8a568b3adf5d556f8913fa8a",
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"page_content": "数据资源入表是指将企业数据资源在财务报表层面真实反应其价值和成本投入。",
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"page_content": "《暂行规定》根据企业使用数据目的的不同，区分为无形资产类数据资产和存货类数据资产。",
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"page_content": "数据分析技术不断发展，包括数据挖掘、预测分析、文本分析等。",
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"page_content": "通用人工智能的发展为 DataOps 注入了智能化的血液",
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|
"page_content": "DataOps作为一种新兴的数据管理 方法，强调数据管理自动化，既能为数据工作者提供敏捷的数据开发支持，同时也简 化了数据交付的周期，提升数据成产者与数据消费者的协同效率，成为企业数字化转 型快速释放数据生产力的最佳方案。 充分利用AI和大模型技术优化数据策略。AI技术可以通过机器学习和深度学习算 法，自动化地处理和分析大规模的数据，发现数据中的隐藏模式和趋势，为企业提供 更准确、实时的决策支持。数据分析技术也将不断发展，包括数据挖掘、预测分析、 文本分析等，通过对数据的深入分析，帮助企业更好地理解和利用数据。 ## （五）以数据入表为抓手，探索数据核算机制 2023年8月，财政部正式发文《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（下称 “暂行规定”），标志着我国数据资源入表正式落地，探索数据资源入表的基础制度和 会计制度，对于释放数据要素价值、推动市场建设、优化资源配置具有重要意义。数 据资源入表是指将企业数据资源在财务报表层面真实反应其价值和成本投入，向企业 董事会、管理层和投资方充分披露公司对于数据的重视程度和数据带来的实际价值。 《暂行规定》根据企业使用数据目的的不同，区分为无形资产类数据资产和存 货类数据资产，并分别要求企业参照《企业会计准则第6号——无形资产》和《企业 会计准则第1号——存货》进行处理，同时也要求企业按照规定强制和自愿披露相关 数据资源信息。在《暂行规定》的指导要求下，企业过往在数据建设领域的部分投资 费用可以得到资本化处理，进而改善企业资产负债结构、经营利润等财务数据，同 时，也会进一步激发、促进企业加速完善数据管理体系的建设意愿与进程。",
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"page_content": "## （三）参与数据要素市场，获取数据竞争优势 加强数据生态系统的建设，鼓励实现数据开放共享。数据生态系统是一个以数 据为核心，由各种数据参与方（企业、组织、个人等）构成的复杂网络，涵盖数据的 生产、流通、利用等环节。通过构建数据生态系统，企业能够更好地进行数据合作与 共享，并参与生态系统的协同治理，推动数据的价值最大化。 加大数据内外部推广，丰富数据生态体系，积极参与数据要素市场建设。“数据 二十条”的提出旨在健全数据产权制度，建立数据流通交易制度，鼓励数据的共享和 交易，有效推动数据资源的高效利用和流动，为数字经济的发展创造良好的环境。随 着数据要素流通政策的不断完善，要素市场的健康有序发展，为企业开展数据流通服 务创造了良好的环境，越来越多的企业利用自身数据积累优势和服务能力优势，深入 调研数据需求方的核心业务痛点，形成可流通交易的数据产品，提供针对性的数据产 品与解决方案，推进形成各类数据产品的权责范围、供求关系、使用场景、定价策略 等，完善数据产品全流程合规管理，充分实现数据赋能发展。 ## （四）加深新型技术使用，提高数据运营效率 随着数据需求种类日益丰富，服务交付时效性重要性逐渐凸显，提升数据服务 开发效率是关键。数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的新范式，将敏 捷、精益等理念融入数据开发过程，通过对数据相关人员、工具和流程的重新组织， 打破协作壁垒，构建集开发、治理、运营于一体的自动化数据流水线，不断提高数据 产品交付效率与质量，实现高质量数字化发展。DataOps作为一种新兴的数据管理 方法，强调数据管理自动化，既能为数据工作者提供敏捷的数据开发支持，同时也简 化了数据交付的周期，提升数据成产者与数据消费者的协同效率，成为企业数字化转 型快速释放数据生产力的最佳方案。 充分利用AI和大模型技术优化数据策略。",
|
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"page_content": "# DataOps 实践典型误区\\n\\nDataOps 作为一种新的数据开发范式正在越来越多的行业和企业中落地，然而，能力建设并非一朝一夕，其实施过程中亦面临重重困难。\\n\\n为帮助即将或正在建设 DataOps 体系的企业进行“避雷”，我们将当前产业在实践过程中走过的弯路和遇到的问题进行了提炼。\\n\\n## 误区 1：盲目跟风，没有“量体裁衣”\\n\\n* **DataOps 理念过热期**\\n\\n+ 领头企业成功案例催化\\n\\n+ 忽略不同企业实施复杂性和差异性\\n\\n## 误区 2：决策机制模糊，导致资源浪费或投入不足\\n\\n* **投入不足**\\n\\n* DataOps 被视为 IT/ 数据部门专项工作\\n\\n* 高层的参与度不足\\n\\n* 业务部门缺乏主动性和创新性\\n\\n* 企业缺少战略耐心\\n\\n* **浪费**\\n\\n* 在立项或采购阶段好大求全，导致项目实施周期增加、成本提高、实施复杂度提升，后续利用度低\\n\\n## 误区 3：过度依赖技术解决所有问题\\n\\n* **高估技术的影响力，忽略业技融合**\\n\\n+ 忽视企业流程、管理、协作和数据文化上的不足\\n\\n## 误区 4：追求短期收益\\n\\n* **市场竞争和业务压力，更关注短期收益和业绩目标的实现**\\n\\n+ 缺乏长远的眼光和战略决心，变革初期的数据质量、交付效率提升只是管中窥豹\\n\\n## 解决思路：急用先行，把握节奏\\n\\n* 考虑自身需求、痛点和技术架构\\n\\n* 综合考量自身与领先企业的差异性\\n\\n* 分阶段、分步骤地推进\\n\\n## 解决思路：定权责、常沟通、重反馈、建流程、勤宣贯\\n\\n* 明确 DataOps 建设目标，定义各部门和个人的责任和角色\\n\\n* 建立定期的沟通反馈机制\\n\\n* 构建规范和流程，减少决策混乱\\n\\n* 培养数据文化，提高员工对 DataOps 的认知和参与度\\n\\n## 解决思路：业务导向，“组织、流程、技术”三位一体共同推进\\n\\n* 围绕业务目标，借助组织变革建立跨部门的团队\\n\\n* 建立标准化的工作流\\n\\n* 选择合适的系统工具\\n\\n## 解决思路：长短结合，久久为功，控制预期，革新认知\\n\\n* 前期拉齐团队和领导层认知\\n\\n* 辅助以可见收益的短期项目，增强信心\\n\\n* 不断加深认知，厘清阶段重点，主动关注行业中的新方向",
|
|||
|
|
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|
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|
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|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
"all_passages": [
|
|||
|
|
"故障演练通过机房断电、断网等手段模拟不可预期的自然灾害或重大故障",
|
|||
|
|
"故障演练是混沌工程中用于模拟和测试系统故障情况的手段之一",
|
|||
|
|
"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",
|
|||
|
|
"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",
|
|||
|
|
"前言撰写",
|
|||
|
|
"差异性",
|
|||
|
|
"提升系统的韧性和可靠性",
|
|||
|
|
"寻找软件缺陷",
|
|||
|
|
"离生产越远的地方进行实验越好",
|
|||
|
|
"技术架构、运维流程",
|
|||
|
|
"| 差异性 | 混沌工程 | 传统测试 | 理念 | 对系统未知的信息进行探索 | 基于特定条件的验证 | 目标 | 提升系统的韧性和可靠性 | 验证代码逻辑的正确性 | 范围 | 技术架构、运维流程 | 代码 | 环境 | 离生产越近的地方进行实验越好 | 寻找软件缺陷要离生产越远越好 | 执行人员 | 任何关注系统韧性和可靠性的人员，如测试人员、运维人员、开发人员、项目经理等 | 测试人员 | 结果 | 特定的断言，测试会产生二元的结果，非真即假 | 系统架构不同，实验千变万化，结果不同 ### 3.混淆工程与故障演练：故障演练是混沌工程的具体 实践 故障演练是较为正式的，低频的一种演练活动，通过机房断电、 断网等手段模拟不可预期的自然灾害或重大故障，来测试系统的恢复 能力和故障转移能力。故障演练的整体计划性较强，演练前会先制定 整体的演练方案和应急方案；演练时，往往需要协调业务、IT 等多方 参与，并在每次演练时需要组织相关的会议，按照预先设置的应急方 案执行。灾备演练是最常见的一种故障演练的方式。 对比故障演练，混沌工程的组织方式更加灵活，可以按照组织架 构以租户的方式进行，是一种非正式的活动。混沌工程以进行实验的 方式来对系统注入故障或其他的扰动，由于其进行过程成本较低，涉 及相关方较少，因此可以高频进行。 故障演练是混沌工程的一种具体实践, 它是混沌工程中用于模拟和测试系统故障情况的手段之一。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。",
|
|||
|
|
"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。",
|
|||
|
|
"以混沌工程为抓手推动整个稳定性保障体系 能力提升。 # 三、混沌工程技术应用 ## （一）混沌工程开展基础 团队拥抱失败的文化基础。实施混沌工程，坚实的文化基础与技 术基础设施一样重要。首先需要领导团队承认系统固有的复杂性，而不 是一味要求工程师“不能也不该出现失误”此外，需要主动性和创 造性的企业文化，来促进工程师更主动的探索与发现潜在的、未知的 风险。如果每个人都忙于他们的日常工作而无暇做其他事情，混沌工 程很可能失败。理想情况下，混沌工程会揭示目标系统未知的一些故 障方面，混沌工程因此需要协作、持续的进行，并且具有挑战性。 系统具备一定的韧性。如果目标系统的应用系统和基础设施不具备一定的高可用、弹性和自愈设计，存在明显的单点故障，那么此时进行混沌工程的价值有限, 应首先完善系统的设计后再开展混沌工程的实现。 明确的业务目标。混沌工程实验在每次开展前，一是需要明确本 次实验针对哪个业务系统（即实验目标）；二是明确哪些外部因素是 本次实验的变量；三是需要明确实验的步骤；四是能够说明本次实验 能对业务系统带来哪些收益并得到业务系统负责人的认可。 目标系统的可观测性基础。混沌工程是一种基于实验的实践，因此需要能够监测控制组和实验组之间的差异。如果没有适当的工具来检测任何差异，例如服务降级，那么就无法了解实验产生的影响。目标系统应该具备基本的日志记录和监控能力让维护者了解实验是否对目标系统产生了影响。",
|
|||
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"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。混沌工程对于测试团队而言，可以通过混沌工程全面提升系统的 可靠性测试能力，更丰富的故障场景库，打破传统的“一对一”的、有什么特性就测什么用例的情况，可以更全的覆盖历史发生过的问题或可能发生的问题场景，帮助系统将问题拦截在上线前。 混沌工程对于运维团队而言, 是运维工程师的绝对利器, 困扰运维工程师最大的问题就是不知道系统什么时候会出现问题? 系统会出现哪些问题? 当前有没有自愈手段? 应急预案是否完备? 而混沌工程正好帮忙解决了这个问题, 通过对系统进行故障场景分析及历史问题分析, 用注入故障手段快速模拟故障的发生, 观察系统的反应、对业务的影响、以及当前的应急预案完备性, 最终帮助运维人员对系统建立起稳定性信心。 ### 3.混淆工程业务价值 通过混沌工程实验对现网事件进行复盘演练（治已病）或对系统 可靠性进行主动探索演练（治未病），以期降低已知缺陷的复发率、 提升潜在缺陷的拦截率、降低MTTR，因此可以通过如下维度衡量混 淀工程的业务价值： ### 1、已知缺陷复发率 混沌工程应用于现网事件时，就是要通过对事件进行根因梳理改 进、混沌实验验证，解决现存缺陷的同时保障不再重犯。",
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"DataOps作为一种新兴的数据管理方法",
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"企业数字化转型快速释放数据生产力的最佳方案",
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"将敏捷、精益等理念融入数据开发过程，打破协作壁垒，构建集开发、治理、运营于一体的自动化数据流水线。",
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"数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的新范式，将敏捷、精益等理念融入数据开发过程，打破协作壁垒，构建集开发、治理、运营于一体的自动化数据流水线，不断提高数据产品交付效率与质量，实现高质量数字化发展。",
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"DataOps成为企业数字化转型快速释放数据生产力的最佳方案。",
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"DataOps作为一种新兴的数据管理方法，强调数据管理自动化。",
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"数据资源入表是指将企业数据资源在财务报表层面真实反应其价值和成本投入。",
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"《暂行规定》根据企业使用数据目的的不同，区分为无形资产类数据资产和存货类数据资产。",
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"数据分析技术不断发展，包括数据挖掘、预测分析、文本分析等。",
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"通用人工智能的发展为 DataOps 注入了智能化的血液",
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"DataOps作为一种新兴的数据管理 方法，强调数据管理自动化，既能为数据工作者提供敏捷的数据开发支持，同时也简 化了数据交付的周期，提升数据成产者与数据消费者的协同效率，成为企业数字化转 型快速释放数据生产力的最佳方案。 充分利用AI和大模型技术优化数据策略。AI技术可以通过机器学习和深度学习算 法，自动化地处理和分析大规模的数据，发现数据中的隐藏模式和趋势，为企业提供 更准确、实时的决策支持。数据分析技术也将不断发展，包括数据挖掘、预测分析、 文本分析等，通过对数据的深入分析，帮助企业更好地理解和利用数据。 ## （五）以数据入表为抓手，探索数据核算机制 2023年8月，财政部正式发文《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（下称 “暂行规定”），标志着我国数据资源入表正式落地，探索数据资源入表的基础制度和 会计制度，对于释放数据要素价值、推动市场建设、优化资源配置具有重要意义。数 据资源入表是指将企业数据资源在财务报表层面真实反应其价值和成本投入，向企业 董事会、管理层和投资方充分披露公司对于数据的重视程度和数据带来的实际价值。 《暂行规定》根据企业使用数据目的的不同，区分为无形资产类数据资产和存 货类数据资产，并分别要求企业参照《企业会计准则第6号——无形资产》和《企业 会计准则第1号——存货》进行处理，同时也要求企业按照规定强制和自愿披露相关 数据资源信息。在《暂行规定》的指导要求下，企业过往在数据建设领域的部分投资 费用可以得到资本化处理，进而改善企业资产负债结构、经营利润等财务数据，同 时，也会进一步激发、促进企业加速完善数据管理体系的建设意愿与进程。",
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"## （三）参与数据要素市场，获取数据竞争优势 加强数据生态系统的建设，鼓励实现数据开放共享。数据生态系统是一个以数 据为核心，由各种数据参与方（企业、组织、个人等）构成的复杂网络，涵盖数据的 生产、流通、利用等环节。通过构建数据生态系统，企业能够更好地进行数据合作与 共享，并参与生态系统的协同治理，推动数据的价值最大化。 加大数据内外部推广，丰富数据生态体系，积极参与数据要素市场建设。“数据 二十条”的提出旨在健全数据产权制度，建立数据流通交易制度，鼓励数据的共享和 交易，有效推动数据资源的高效利用和流动，为数字经济的发展创造良好的环境。随 着数据要素流通政策的不断完善，要素市场的健康有序发展，为企业开展数据流通服 务创造了良好的环境，越来越多的企业利用自身数据积累优势和服务能力优势，深入 调研数据需求方的核心业务痛点，形成可流通交易的数据产品，提供针对性的数据产 品与解决方案，推进形成各类数据产品的权责范围、供求关系、使用场景、定价策略 等，完善数据产品全流程合规管理，充分实现数据赋能发展。 ## （四）加深新型技术使用，提高数据运营效率 随着数据需求种类日益丰富，服务交付时效性重要性逐渐凸显，提升数据服务 开发效率是关键。数据研发运营一体化（DataOps）是数据开发的新范式，将敏 捷、精益等理念融入数据开发过程，通过对数据相关人员、工具和流程的重新组织， 打破协作壁垒，构建集开发、治理、运营于一体的自动化数据流水线，不断提高数据 产品交付效率与质量，实现高质量数字化发展。DataOps作为一种新兴的数据管理 方法，强调数据管理自动化，既能为数据工作者提供敏捷的数据开发支持，同时也简 化了数据交付的周期，提升数据成产者与数据消费者的协同效率，成为企业数字化转 型快速释放数据生产力的最佳方案。 充分利用AI和大模型技术优化数据策略。",
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"# DataOps 实践典型误区\\n\\nDataOps 作为一种新的数据开发范式正在越来越多的行业和企业中落地，然而，能力建设并非一朝一夕，其实施过程中亦面临重重困难。\\n\\n为帮助即将或正在建设 DataOps 体系的企业进行“避雷”，我们将当前产业在实践过程中走过的弯路和遇到的问题进行了提炼。\\n\\n## 误区 1：盲目跟风，没有“量体裁衣”\\n\\n* **DataOps 理念过热期**\\n\\n+ 领头企业成功案例催化\\n\\n+ 忽略不同企业实施复杂性和差异性\\n\\n## 误区 2：决策机制模糊，导致资源浪费或投入不足\\n\\n* **投入不足**\\n\\n* DataOps 被视为 IT/ 数据部门专项工作\\n\\n* 高层的参与度不足\\n\\n* 业务部门缺乏主动性和创新性\\n\\n* 企业缺少战略耐心\\n\\n* **浪费**\\n\\n* 在立项或采购阶段好大求全，导致项目实施周期增加、成本提高、实施复杂度提升，后续利用度低\\n\\n## 误区 3：过度依赖技术解决所有问题\\n\\n* **高估技术的影响力，忽略业技融合**\\n\\n+ 忽视企业流程、管理、协作和数据文化上的不足\\n\\n## 误区 4：追求短期收益\\n\\n* **市场竞争和业务压力，更关注短期收益和业绩目标的实现**\\n\\n+ 缺乏长远的眼光和战略决心，变革初期的数据质量、交付效率提升只是管中窥豹\\n\\n## 解决思路：急用先行，把握节奏\\n\\n* 考虑自身需求、痛点和技术架构\\n\\n* 综合考量自身与领先企业的差异性\\n\\n* 分阶段、分步骤地推进\\n\\n## 解决思路：定权责、常沟通、重反馈、建流程、勤宣贯\\n\\n* 明确 DataOps 建设目标，定义各部门和个人的责任和角色\\n\\n* 建立定期的沟通反馈机制\\n\\n* 构建规范和流程，减少决策混乱\\n\\n* 培养数据文化，提高员工对 DataOps 的认知和参与度\\n\\n## 解决思路：业务导向，“组织、流程、技术”三位一体共同推进\\n\\n* 围绕业务目标，借助组织变革建立跨部门的团队\\n\\n* 建立标准化的工作流\\n\\n* 选择合适的系统工具\\n\\n## 解决思路：长短结合，久久为功，控制预期，革新认知\\n\\n* 前期拉齐团队和领导层认知\\n\\n* 辅助以可见收益的短期项目，增强信心\\n\\n* 不断加深认知，厘清阶段重点，主动关注行业中的新方向"
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],
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"passage_sources": [
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"子查询1-event-043c762ea5dec1b35d55a8080c179bf816e47cd937884dc6776ff8c541b2819d",
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|||
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"子查询1-event-577ea3562f0d62b2094e74fb1760debef6c73592e736dbd3da46f8d2a398eaa9",
|
|||
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"子查询1-event-334a48d07c0914a27ecc426a089ed73fcb5f465f60c9c57db080158c5b5dc1e5",
|
|||
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"子查询1-event-3b9d7ac31f5173e8a26e3d7e7bf7a6180999f5822fd26e3a54343e541e63036b",
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|||
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|
"子查询1-event-ec3b4bff0184984b0518a016093fa923ccc5cd03aca0e118b37e30aa1cb0f633",
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"子查询1-event-b713debbc22ddeaaf110dff983fbceef56ecc1daebcf1728ab809d4e5fc17df1",
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"子查询1-event-05be1dc33c0a3caafa37825f719166bf4588f9aa0d2ce14da569ef05350ce241",
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"子查询1-event-998093bcd258dada1273c091106c37286e30940a8ce4afd7f77d81da54da00ae",
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|||
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|
"子查询1-event-a80111e3684545d5448adb2427d19e4ff359e529281ebc83573959bb1c341c4d",
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"子查询1-event-8b0a06caa9fffd05e7f8cb1d722c304e9dfdedd6161f509b67972677f91abf54",
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"子查询1-text-731fddc36b520d361923cb5c3ecfa7dffdc396ef5ce67e35b1c3598744056a52",
|
|||
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|
"子查询1-text-eaebc2c5bb1aed205038d18eeeee4dd33ab7318e1cbda9d54c2f8a9795e73d28",
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"子查询1-text-eaabafd56e1ad979fc78f6aedce2330e9a7897435612ec4190c1964208e49e0b",
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|||
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"原始查询-text-21a18ce91b1e9504b6073e2982bd9941adb8e4618a13d9a4db018bb28c57c3d0",
|
|||
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|
"子查询2-event-680b2a6330d156d3853a42fa00e510355f92a08a8a568b3adf5d556f8913fa8a",
|
|||
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|
"子查询2-event-d691625bd46a5a8840368fcc0f2456ee067bedde79a397596cf3cd225cacb0fc",
|
|||
|
|
"子查询2-event-f81ab568ce6cfce72175a1087db911f899752c622460211efdc350d6c3167149",
|
|||
|
|
"子查询2-event-774a6133f9a25821d10ebab0d1745ac30d14a4016da4d3548b102f265e633a22",
|
|||
|
|
"子查询2-event-0b602ca1699621754c4663ee33fbd14c65e56f98f892a180bf49d5c5d4bb45c3",
|
|||
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|
"子查询2-event-1578f029da85aa8bf25b11ce5f36f1ce67b9ae446cddd2266825a5881685226a",
|
|||
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|
"子查询2-event-906b983ee258a3aaea1ec75ccd919654a2c047c3c87d0dd2b44782f34b86b544",
|
|||
|
|
"子查询2-event-3c4decad0a4395c99e0d18a68ef47b38736c6f45cd561022ad7c4f317e850d65",
|
|||
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|
"子查询2-event-d206958c818bcbb6acc67cd59c8b3b442d2352d3c740fd6a3319f57a4dc81ced",
|
|||
|
|
"子查询2-event-c9742cba92598eed28ba36b049ac0e5f07c662764f5466218959605695b8a530",
|
|||
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|
"子查询2-text-114fe591e33e8bff142be610475d8035339e334932dc35fd2e89ff078d10fe52",
|
|||
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|
"子查询2-text-da7aaabf868de83a9fc286404d784e30982b7ba7a5e56c5c1707922e5e39dcf1",
|
|||
|
|
"子查询2-text-9c60e1d67a9be847f2b2e95f859a18bf9940b7854a020b276d921f9caa0bc7a6"
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|
],
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|||
|
|
"pagerank_data_available": true,
|
|||
|
|
"pagerank_summary": {},
|
|||
|
|
"concept_exploration_results": {},
|
|||
|
|
"exploration_round": 0,
|
|||
|
|
"debug_info": {
|
|||
|
|
"total_time": 22.091371059417725,
|
|||
|
|
"retrieval_calls": 1,
|
|||
|
|
"llm_calls": 4,
|
|||
|
|
"langsmith_project": "rag-api-service",
|
|||
|
|
"token_usage_summary": {
|
|||
|
|
"has_llm": true,
|
|||
|
|
"has_generator": true,
|
|||
|
|
"last_call": {
|
|||
|
|
"prompt_tokens": 3570,
|
|||
|
|
"completion_tokens": 228,
|
|||
|
|
"total_tokens": 3798
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"total_usage": {
|
|||
|
|
"prompt_tokens": 4157,
|
|||
|
|
"completion_tokens": 251,
|
|||
|
|
"total_tokens": 4408,
|
|||
|
|
"call_count": 2
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"model_name": "qwen-plus",
|
|||
|
|
"has_last_usage": true,
|
|||
|
|
"has_total_usage": true
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"complexity_analysis": {
|
|||
|
|
"is_complex": true,
|
|||
|
|
"complexity_level": "complex",
|
|||
|
|
"confidence": 0.8,
|
|||
|
|
"reason": "```json\n{\n \"is_complex\": true,\n \"complexity_level\": \"complex\",\n \"confidence\": 0.95,\n \"reason\": \"这是一个复杂查询，因为它包含了两个不同的主题：混沌工程的定义和DataOps的定义。这两个主题分别属于不同的领域（软件工程和数据操作管理），并且可能需要深入的解释和具体的例子来清晰地阐..."
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"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...",
|
|||
|
|
"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 + 2 个子查询",
|
|||
|
|
"passages_count": 27,
|
|||
|
|
"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": 438
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
]
|
|||
|
|
}
|