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{
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"query": "什么是RAG系统？",
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"answer": "RAG系统（RPN Assessment and Governance）是一个综合性框架，主要用于评估、管理和治理风险，特别是在混沌工程、故障树分析（FTA）和业务连续性管理（BCM）的背景下。下面我们将详细解答用户关于RAG系统及其应用的几个问题：\n\n### 1. RAG系统是什么？\n\nRAG系统是一个集成平台，旨在通过故障注入、混沌工程、风险评估等手段来提升系统稳定性和业务连续性。它主要由以下部分组成：\n\n- **混沌工程**：通过在生产环境中注入故障，来检测和验证系统在不同故障场景下的表现，以此提升系统的容错能力和快速恢复能力。\n- **故障树分析（FTA）**：一种逻辑因果关系图，用于识别和分析可能导致系统故障的各种因素及其相互作用，从而预测系统的潜在风险。\n- **风险评估（RA）**：评估系统面临的风险等级，包括严重性、可能性、可识别性等方面，以指导资源分配和风险控制措施的制定。\n\n### 2. RAG系统的工作原理是什么？\n\nRAG系统的工作原理主要包括以下几个步骤：\n\n- **风险识别**：通过FTA等方法识别系统可能面临的各种故障场景和潜在风险。\n- **风险评估**：运用RA方法量化这些风险，包括评估风险的严重程度、发生的可能性以及识别难度。\n- **混沌工程实验**：在生产环境中模拟故障场景，观察系统的表现，以此来测试和改进系统的容错性和恢复能力。\n- **优化与改进**：基于混沌工程和风险评估的结果，调整系统设计、测试策略和运维流程，以提升整体稳定性。\n\n### 3. RAG系统在金融云基础设施中的具体应用案例是什么？\n\n金融云基础设施中，RAG系统通常通过以下方式应用：\n\n- **混沌工程平台**：如农行的混沌工程平台，通过适配全栈式异构金融云基础设施，提供故障注入、实验编排、故障演练等能力，支持云上资源的自动化管理，提升应用交付效率。\n- **风险评估模型**：结合BCM RA方法，对资源和业务系统进行风险分析，提前识别威胁和脆弱性，为混沌工程提供目标对象选择依据。\n- **故障树分析**：构建故障树模型，分析关键资源和业务系统面临的风险场景，以制定相应的风险控制和缓解策略。\n\n### 4. RAG系统如何通过混沌工程提高业务连续性和风险管理？\n\n混沌工程通过以下方式提高业务连续性和风险管理：\n\n- **故障模拟**：在生产环境中模拟各种故障场景，评估系统在实际故障情况下的表现，发现潜在问题。\n- **快速响应**：基于混沌工程的反馈，迅速调整系统设计、测试和运维策略，增强系统的弹性和恢复能力。\n- **风险识别与优化**：通过混沌工程和风险评估，识别高风险区域，针对性地加强监控和预防措施，降低业务中断的风险。\n\n### 结论\n\nRAG系统通过混沌工程、FTA和风险评估等手段，为金融云基础设施提供了一套全面的风险管理和业务连续性保障方案。它不仅能够提升系统的稳定性，还能帮助企业有效应对不确定性，确保在面对各种潜在风险时能够保持业务连续性，实现长期可持续发展。",
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"query_complexity": {
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"is_complex": true,
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"complexity_level": "complex",
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"confidence": 0.95,
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"reason": "这是一个复杂查询，因为用户询问了关于RAG系统的定义，这可能涉及到多个方面的知识，例如系统的工作原理、应用场景、技术细节等。为了全面回答这个问题，可能需要生成多个子查询来收集和整合相关信息。"
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|
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},
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|
"is_complex_query": true,
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|||
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"iterations": 1,
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"total_passages": 47,
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"sub_queries": [
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|||
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"RAG系统是什么？",
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"RAG系统的工作原理是什么？",
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"RAG系统在金融云基础设施中的具体应用案例是什么？",
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"RAG系统如何通过混沌工程提高业务连续性和风险管理？"
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|
],
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"decomposed_sub_queries": [
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|||
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|
"RAG系统是什么？",
|
|||
|
|
"RAG系统的工作原理是什么？"
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|||
|
|
],
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|||
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|
"sufficiency_check": {
|
|||
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"is_sufficient": false,
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|||
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"confidence": 0.5,
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|
|
"reason": "检索信息缺少某些关键内容，具体包括：1) 缺少RAG系统的工作原理；2) 缺少RAG系统在实际应用场景中的例子；3) 缺少与RAG系统相关的详细解释和定义等...",
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"iteration": 1
|
|||
|
|
},
|
|||
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"is_sufficient": false,
|
|||
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|
"supporting_facts": [
|
|||
|
|
[
|
|||
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|
"Fact_1",
|
|||
|
|
"蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
[
|
|||
|
|
"Fact_2",
|
|||
|
|
"进行测试评估模型验证。"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
[
|
|||
|
|
"Fact_3",
|
|||
|
|
"云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
[
|
|||
|
|
"Fact_4",
|
|||
|
|
"滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
[
|
|||
|
|
"Fact_5",
|
|||
|
|
"Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
[
|
|||
|
|
"Fact_6",
|
|||
|
|
"东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
[
|
|||
|
|
"Fact_7",
|
|||
|
|
"进行模型训练。"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
[
|
|||
|
|
"Fact_8",
|
|||
|
|
"平台运维功能需求。"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
[
|
|||
|
|
"Fact_9",
|
|||
|
|
"完善测试评估方法与规则。"
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
[
|
|||
|
|
"Fact_10",
|
|||
|
|
"制定分布实施计划"
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|||
|
|
]
|
|||
|
|
],
|
|||
|
|
"supporting_events": [],
|
|||
|
|
"debug_info": {
|
|||
|
|
"total_time": 0,
|
|||
|
|
"retrieval_calls": 2,
|
|||
|
|
"llm_calls": 7,
|
|||
|
|
"token_usage": {
|
|||
|
|
"has_llm": true,
|
|||
|
|
"has_generator": true,
|
|||
|
|
"last_call": {
|
|||
|
|
"prompt_tokens": 5393,
|
|||
|
|
"completion_tokens": 669,
|
|||
|
|
"total_tokens": 6062
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"total_usage": {
|
|||
|
|
"prompt_tokens": 16431,
|
|||
|
|
"completion_tokens": 959,
|
|||
|
|
"total_tokens": 17390,
|
|||
|
|
"call_count": 6
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"model_name": "qwen2-7b-instruct",
|
|||
|
|
"has_last_usage": true,
|
|||
|
|
"has_total_usage": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
"all_documents": [
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
|
|||
|
|
"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "837914fd192ce24405e505d00bacfc4e7d67581c480a792eab1735ae40034a53",
|
|||
|
|
"graph_node_id": "837914fd192ce24405e505d00bacfc4e7d67581c480a792eab1735ae40034a53",
|
|||
|
|
"node_type": "event",
|
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|
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"ppr_score": 1.078856637985766e-06,
|
|||
|
|
"edge_score": 0.0,
|
|||
|
|
"passage_score": 0.0,
|
|||
|
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"rank": 1,
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|
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
|||
|
|
"source_text_id": "['833310a7d4dc0e345e4e7cde890f7d84f2cf03a07c5e53671fce351e8f941781']",
|
|||
|
|
"evidence": "可观测性技术发展研究报告.md",
|
|||
|
|
"query": "什么是RAG系统？",
|
|||
|
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"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "进行测试评估模型验证。",
|
|||
|
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"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "fa2178eade20caa6435d7969d7e4fc292ae8594fd60266456e076d560770721e",
|
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"graph_node_id": "fa2178eade20caa6435d7969d7e4fc292ae8594fd60266456e076d560770721e",
|
|||
|
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"node_type": "event",
|
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|
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"ppr_score": 6.400781511681461e-07,
|
|||
|
|
"edge_score": 0.0,
|
|||
|
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"passage_score": 0.0,
|
|||
|
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"rank": 2,
|
|||
|
|
"source": "hipporag2_langchain_event",
|
|||
|
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"source_text_id": "['4fd368909a072e07e3ec76006abdb20ce37ec52f4d0e3ebf69ea1474d3b6862f']",
|
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|
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"evidence": "PPT_20240326下午-医疗健康行业大模型评价体系研究及测试评估工具研发（E部门-工程技术课题）(1).md",
|
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|
|
"query": "什么是RAG系统？",
|
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|
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"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
|
|||
|
|
"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "52d7ba687569c10025742eed85ffc69d28886cb9a8c5c4403180d85ab77267b2",
|
|||
|
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"graph_node_id": "52d7ba687569c10025742eed85ffc69d28886cb9a8c5c4403180d85ab77267b2",
|
|||
|
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"node_type": "event",
|
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"ppr_score": 4.3418035922489897e-07,
|
|||
|
|
"edge_score": 0.0,
|
|||
|
|
"passage_score": 0.0,
|
|||
|
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"rank": 3,
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"source": "hipporag2_langchain_event",
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|||
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"source_text_id": "['833310a7d4dc0e345e4e7cde890f7d84f2cf03a07c5e53671fce351e8f941781']",
|
|||
|
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"evidence": "可观测性技术发展研究报告.md",
|
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|
|
"query": "什么是RAG系统？",
|
|||
|
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"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用",
|
|||
|
|
"metadata": {
|
|||
|
|
"node_id": "8fadaeeb758ccced65c64b80e2315c1af34ebbbc0b03fcd7535828960b29b20c",
|
|||
|
|
"graph_node_id": "8fadaeeb758ccced65c64b80e2315c1af34ebbbc0b03fcd7535828960b29b20c",
|
|||
|
|
"node_type": "event",
|
|||
|
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"ppr_score": 4.1870812039794013e-07,
|
|||
|
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"edge_score": 0.0,
|
|||
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"passage_score": 0.0,
|
|||
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"rank": 4,
|
|||
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"source": "hipporag2_langchain_event",
|
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|
"source_text_id": "['833310a7d4dc0e345e4e7cde890f7d84f2cf03a07c5e53671fce351e8f941781']",
|
|||
|
|
"evidence": "可观测性技术发展研究报告.md",
|
|||
|
|
"query": "什么是RAG系统？",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查",
|
|||
|
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"metadata": {
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|||
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"node_id": "ccefc8edd9ac190647aaade05325e68f3773c8575a58f689512b7661524ca029",
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"graph_node_id": "ccefc8edd9ac190647aaade05325e68f3773c8575a58f689512b7661524ca029",
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|||
|
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"node_type": "event",
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"ppr_score": 3.7074606527733825e-07,
|
|||
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"edge_score": 0.0,
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"passage_score": 0.0,
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|||
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"rank": 5,
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"source": "hipporag2_langchain_event",
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"source_text_id": "['833310a7d4dc0e345e4e7cde890f7d84f2cf03a07c5e53671fce351e8f941781']",
|
|||
|
|
"evidence": "可观测性技术发展研究报告.md",
|
|||
|
|
"query": "什么是RAG系统？",
|
|||
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|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
|
|||
|
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"metadata": {
|
|||
|
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"node_id": "71c47e73feef6d66dc478cad69c4ad58a0b3ecfd04f09a1b00fa42decb9e9294",
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|||
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"graph_node_id": "71c47e73feef6d66dc478cad69c4ad58a0b3ecfd04f09a1b00fa42decb9e9294",
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"node_type": "event",
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"ppr_score": 3.694064809279057e-07,
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|||
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"edge_score": 0.0,
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|
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"passage_score": 0.0,
|
|||
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"rank": 6,
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"source": "hipporag2_langchain_event",
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"source_text_id": "['8b1e94cfe88e0fe9aa73611eca98b04567db8253ed068692a2deb64af2c5107e']",
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|
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"evidence": "88-《公共数据授权运营发展洞察（2023）》定稿印刷0102.md",
|
|||
|
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"query": "什么是RAG系统？",
|
|||
|
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"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
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"page_content": "进行模型训练。",
|
|||
|
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"metadata": {
|
|||
|
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"node_id": "df605b303a0d8bb54f4aeac641c0dcf0c128e34c544e0193d9c8bfa9e7719d9f",
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|||
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"graph_node_id": "df605b303a0d8bb54f4aeac641c0dcf0c128e34c544e0193d9c8bfa9e7719d9f",
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|||
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|
|||
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"passage_score": 0.0,
|
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"rank": 7,
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"source": "hipporag2_langchain_event",
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"source_text_id": "['4fd368909a072e07e3ec76006abdb20ce37ec52f4d0e3ebf69ea1474d3b6862f']",
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"evidence": "PPT_20240326下午-医疗健康行业大模型评价体系研究及测试评估工具研发（E部门-工程技术课题）(1).md",
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"query": "什么是RAG系统？",
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"pagerank_available": true
|
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"page_content": "平台运维功能需求。",
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"node_id": "3bf8041501694e4cb799bdd944dc7cdb9d70423f7339d81cb2bfee76e1de7052",
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"graph_node_id": "3bf8041501694e4cb799bdd944dc7cdb9d70423f7339d81cb2bfee76e1de7052",
|
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|
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"node_type": "event",
|
|||
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"ppr_score": 3.2003907558407303e-07,
|
|||
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"edge_score": 0.0,
|
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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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|
"source_text_id": "['4fd368909a072e07e3ec76006abdb20ce37ec52f4d0e3ebf69ea1474d3b6862f']",
|
|||
|
|
"evidence": "PPT_20240326下午-医疗健康行业大模型评价体系研究及测试评估工具研发（E部门-工程技术课题）(1).md",
|
|||
|
|
"query": "什么是RAG系统？",
|
|||
|
|
"pagerank_available": true
|
|||
|
|
}
|
|||
|
|
},
|
|||
|
|
{
|
|||
|
|
"page_content": "完善测试评估方法与规则。",
|
|||
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|
"metadata": {
|
|||
|
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"page_content": "故障场景随机能力。故障场景随机能力 RA_FS（Random Ability of Fault Scenario），用于衡量应用对特定故障场景的时间随机能力的支持程度，从任意时间随机到不支持随机能力分为 4 个等级，如果系统不涉及该故障场景，则不计算得分，计算公式详情如下: RA_FS = { 100: 任意时间随机； 60: 交易日特定时间随机； 30: 非交易日随机； 0: 不支持； NA: 不涉及； } 部署单元双随机成熟度。部署单元双随机成熟度 DRD_DU( Dual Random Degree of Deployment Unit )：用于衡量系统下特定部署单元 的双随机能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ D U } = \\frac { 1 } { n } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { n } W _ { i } * \\mathrm { D R A \\_ F S P } _ { i } } nd{array} $$ 注：$W_{i}$为部署单元第i个故障场景的权重。 系统双随机成熟度。系统双随机成熟度 DRD_AS（Dual Random Degree of Application System）用于衡量应用系统整体的双随机能力， 评估应用系统的整体风险防控能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ A S } = \\frac { 1 } { m } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { m } W _ { i } * \\mathrm { D R D \\_ D U } _ { i } } nd{array} $$ 注： $W_{i}$ 为第 $\\mathrm{i}$ 个部署单元在整个应用系统中所占的权重。 评估双随机能力。针对每个故障场景组织业务各个角色一起评估 时间随机能力等级，如果不能支持任意时间随机，则需要业务进行改 进，待改进完毕之后，进入检验环节。 检验双随机能力。对于双随机场景矩阵中每个故障场景的评估结论，需要通过故障演练进行检验，确保评估结论与实际效果一致，如果检验结论与实际效果有偏差，则需要进行业务改进和重新评估。 例行检验能力。双随机能力检验通过之后，需要配置定期例行检 验任务，确保双随机能力持续有效。",
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"page_content": "评估关键资源所面临的风险及风险等级，并针对高风 险等级事项提出风险处置建议。 在进行混沌工程前可以利用RA风险评估方法对资源和业务系统 进行风险分析，利用风险评估模型提早识别出威胁和脆弱性，计量出 风险分值之后，按照分值从高到底排序，在混沌工程开展时，风险分 值比较高的资源和业务系统作为重点实验对象。混沌工程前利用BCM 中的RA 方法进行自检的价值：建立对业 务运行环境的整体认识，了解业务连续运行所面临的各类潜在风险因 素，识别影响业务大范围中断的关键风险场景；分析各业务系统运行 所面临的首要风险场景，识别风险发生的可能性，并定性描述可能造 成的损失；根据风险评估结果，对关键风险场景提出风险管控措施， 对于处置后仍在不可接受范围内的残余风险提出进一步处置策略，可 围绕评估出的关键风险场景，在专项预案编制过程中有针对性的进行 应急处置流程设计，同时可以作为混沌工程实验的重点。 ### 3.FTA 故障树是一种特殊的倒立树状的逻辑因果关系图。故障树分析（Fault Tree Analysis, FTA）是以一个不希望发生的产品故障事件或灾害性危险事件即顶事件作为分析的对象，通过由上向下的严格按层次 的故障因果逻辑分析，逐层找出故障事件的必要而充分的直接原因，画出故障树，最终找出导致顶事件发生的所有可能原因和原因组合，在有基础数据时可计算出顶事件发生的概率和底事件重要度。  1961 年, FTA 由美国贝尔电话研究室的华特先生首先提出的。",
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|
|
"page_content": "jpg) 包括：DNS服务器、负载均衡器、交换机等 该平台具有以下几个特点： （1）适配全栈式异构金融云基础设施 完成了跨平台及“一体多芯”式的混编架构中故障注入体系的建 设，提供云上资源自助、自动构建、自动发布、自动运维、快速扩容、 多环境一致等场景，实现流程自动化，使开发人员能够更多地专注在 业务功能的实现和创新上，大幅提高了应用的交付效率，提升了业务 产品推出效率和竞争力。（2）引入“一隔离，两最小化”，实现权限隔离和管控 通过 RBAC 实现不同应用系统间沙箱容器的混沌故障隔离；引入 k8s Operator 机制，根据演练需求为沙箱容器进行权限控制，实现 权限最小化，同时通过集群调度限制混沌环境的范围，实现爆炸半径 最小化。分布式系统及微服务架构下，实现更细粒度的权限控制，有 效避免了不同应用系统同时实施混沌工程造成“环境污染”的风险， 同时也保障了不同应用系统间故障注入的原子能力。 (3) 混淆工具链与异构环境相融合 将四类主流混沌工具引入到异构金融云环境中，全栈式适配底层 复杂基础设施，解决了工具集合的离线部署、内核及版本不兼容、混 淀工具与多种操作系统及容器云运行时适配等疑难问题。同时将混沌 工具链融合在异构环境中，提供更多样化的故障类型，能够针对不同 的故障类型，推荐使用适配的注入工具，使故障注入更加精准化。",
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|||
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"page_content": "蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
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"evidence": "PPT_20240326下午-医疗健康行业大模型评价体系研究及测试评估工具研发（E部门-工程技术课题）(1).md",
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"query": "RAG系统如何通过混沌工程提高业务连续性和风险管理？",
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"page_content": "云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
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"evidence": "可观测性技术发展研究报告.md",
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"query": "RAG系统如何通过混沌工程提高业务连续性和风险管理？",
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},
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"page_content": "滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用",
|
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"page_content": "Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查",
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"page_content": "东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
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"evidence": "88-《公共数据授权运营发展洞察（2023）》定稿印刷0102.md",
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"query": "RAG系统如何通过混沌工程提高业务连续性和风险管理？",
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|
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|
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"evidence": "PPT_20240326下午-医疗健康行业大模型评价体系研究及测试评估工具研发（E部门-工程技术课题）(1).md",
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"query": "RAG系统如何通过混沌工程提高业务连续性和风险管理？",
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"evidence": "PPT_吴倩琳-2023云和软件安全大会-零信任分论坛-零信任成熟度.md",
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"page_content": "同时，理论联系实际，提出包含支撑能力、评价体系、团 队文化的混沌工程落地模型，用于体系地提升行内稳定性保障技术能 力和IT运营能力。 ## （一）实践原则 Netflix 和社区于2015 年提出了混沌工程的基本原则，也即我们 常讨论的5 大原则：生产环境运行实验、真实事件、建立稳态假说、 自动化运营实验、最小化爆炸半径。该原则通用性很强，但落地门槛 较高。在遵从“5 大原则”的基础上，农行基于前期调研情况以及我 国金融业业务连续性高、监管要求高、资金敏感度高、声誉风险大的 特点，从研发管理流程、实验成本和风险控制等因素，扩展为“8 大 原则”，供金融企业落地实践参考。  ## （二）战略规划 混沌工程并不是简单地工具和手段的应用，而是包含了工具、人、 流程的综合体系。这需要将混沌工程应用的战略顶层设计与实际底层 实践相结合，有组织、有规划地制定混沌工程发展战略、落地规划与 评价机制。农行将技术风险管理的诉求归纳为三有诉求：有能力、有 评价、有文化，基于这3 点核心诉求，推导出混沌工程落地的“三有 模型”，以混沌工程这一工具为抓手，体系性提升技术风险管理水平。  ## （三）能力体系 ### 1.",
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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。",
|
|||
|
|
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|
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"page_content": "要将实验后果最小化并加以控制，会使用到根因分析算法（包含时间、注入IP、调用链等），同时，混沌工程可作为一种主动制造故障的方式，还可以验证与提升根因分析算法的准确率与召回率。 ### 2.混沌工程组织价值 通常企业的 IT 部门中架构、开发、测试、运维团队都是各司其 职，完成指定的相关领域工作。架构团队从各种不同架构角度设计审 视核心系统，包括组件、技术选型等，也会关注少部分的系统稳定性 相关能力；而开发主要是则一般是单纯按照技术文档实现相应功能， 一般很少主动关注所开发组件的稳定性，除非需要开发相关特性或有 成熟的能力；测试团队以功能测试和性能测试为主，可靠性测试还是 以系统中的可靠性特性做有针对性的测试，不会进行故障场景的深挖； 运维团队往往是对系统稳定性了解最清楚的，因为他们遇到的软硬件 问题是最多的，他们最大的问题就是不知道系统中都会存在哪些故障？ 如何快速处理？只能堆人力解决问题，是最不高效的一种方式。 我们需要将业务系统的稳定性问题分解出来，各个团队需要认识 到各种故障场景对业务的影响是什么？是否有监控恢复手段？应急 预案是否完备？那么就需要有改变。 混沌工程改变了企业 IT 团队的思考方式，促使各团队在设计、 开发、测试等过程中增加了对故障的考虑：在架构设计的时候考虑一 类故障的监控、恢复、业务的 HA；开发过程中审视出现故障时故障 的快速跟踪定位；测试需要覆盖的故障场景更加全面；运维清楚在出 现某种故障时业务的表现是什么，应该如何进行恢复，应急预案是否 完备。 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。",
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"page_content": "青岛市大数据发展管理局于2023年6月发布《青岛市公共数据运营试点管理暂行办法》。",
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},
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"page_content": "蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
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"page_content": "云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
|
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|
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|
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|
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},
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"page_content": "贵州省人民政府办公厅于2023年6月发布《贵州省政务数据资源管理办法》。",
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|
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|
},
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"page_content": "2022年5月，黑龙江省人大常委会发布《黑龙江省促进大数据发展应用条例》。",
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"evidence": "88-《公共数据授权运营发展洞察（2023）》定稿印刷0102.md",
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|
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|
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}
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"page_content": "2008年，组建工信部。",
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"page_content": "农行将技术风险管理的诉求归纳为三有诉求：有能力、有 评价、有文化，基于这3 点核心诉求，推导出混沌工程落地的“三有 模型”，以混沌工程这一工具为抓手，体系性提升技术风险管理水平。  ## （三）能力体系 ### 1.技术能力建设 农行基于开源工具自研混沌工程实验平台，与行内现有监控平台、 DevOps CICD 流程集成，提供实验实施、实验场景、实验观测三大方 面能力，覆盖介质下发、压测发起、实验编排、故障演练、实验观测、 环境恢复、报告生产等功能，积极拥抱云原生2.0，对外提供统一云 上云下演练能力，对下兼容屏蔽多种工具和技术栈差异，将标准实验 工具、流程、故障案例沉淀到企业级混沌工程平台，实现“一站式” 的混沌实验平台，快速面向全条线推广应用。  包括：DNS服务器、负载均衡器、交换机等 该平台具有以下几个特点： （1）适配全栈式异构金融云基础设施 完成了跨平台及“一体多芯”式的混编架构中故障注入体系的建 设，提供云上资源自助、自动构建、自动发布、自动运维、快速扩容、 多环境一致等场景，实现流程自动化，使开发人员能够更多地专注在 业务功能的实现和创新上，大幅提高了应用的交付效率，提升了业务 产品推出效率和竞争力。",
|
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"page_content": "jpg) 包括：DNS服务器、负载均衡器、交换机等 该平台具有以下几个特点： （1）适配全栈式异构金融云基础设施 完成了跨平台及“一体多芯”式的混编架构中故障注入体系的建 设，提供云上资源自助、自动构建、自动发布、自动运维、快速扩容、 多环境一致等场景，实现流程自动化，使开发人员能够更多地专注在 业务功能的实现和创新上，大幅提高了应用的交付效率，提升了业务 产品推出效率和竞争力。（2）引入“一隔离，两最小化”，实现权限隔离和管控 通过 RBAC 实现不同应用系统间沙箱容器的混沌故障隔离；引入 k8s Operator 机制，根据演练需求为沙箱容器进行权限控制，实现 权限最小化，同时通过集群调度限制混沌环境的范围，实现爆炸半径 最小化。分布式系统及微服务架构下，实现更细粒度的权限控制，有 效避免了不同应用系统同时实施混沌工程造成“环境污染”的风险， 同时也保障了不同应用系统间故障注入的原子能力。 (3) 混淆工具链与异构环境相融合 将四类主流混沌工具引入到异构金融云环境中，全栈式适配底层 复杂基础设施，解决了工具集合的离线部署、内核及版本不兼容、混 淀工具与多种操作系统及容器云运行时适配等疑难问题。同时将混沌 工具链融合在异构环境中，提供更多样化的故障类型，能够针对不同 的故障类型，推荐使用适配的注入工具，使故障注入更加精准化。",
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"page_content": "如德勤开发房地产ESG 数字评估工具为 价值评估提供支持；世界自然基金会推出饲料供应链ESG 评估工具，旨在衡量饲料供应链企业的ESG 表现，提高透 明度和可追溯性。二是金融科技和ESG 理念形成合力，推 动企业进行战略转型和价值创造，以符合ESG 标准和市场 需求，既帮助企业自身实现长期可持续发展目标，更为全 球经济绿色转型做出重要贡献。如中国平安将ESG 因素纳 入对外投资与银行业务融资评估流程，开发了统一的ESG 评估标准“新华CN-ESG 评价体系”，并通过内部金融科 技平台AI-ESG 实现工具的智能化，既能帮助企业深入了解 和改善自身ESG 表现，也有助于金融机构识别出更具投资 价值的行业和公司。 ### （二）金融科技推动绿色金融产品不断创新 当前，金融机构所提供的绿色金融产品还存在同质化 倾向较为严重的问题，无法满足绿色企业的个性化需求， 而在金融科技的推动下，绿色金融产品不断创新。一是商 业银行等可以应用大数据和人工智能等，进一步优化环境 效益计算模型和转型风险因子评价，逐渐实现精确评估创 新产品总体收益率，推广绿色信贷的资产证券化。针对不 同风险偏好和规模需求的用户，也可以自主开发和匹配差 异化风险、期限的全品类绿色投资产品。同时，基于分布 式数据库架构，还可以探索发展以用能权、排放权等为质 押物的绿色信贷模式，帮助建立成熟完善、品种齐全的绿 色信贷体系。二是金融科技公司可以依托其用户规模，推 出针对个人的绿色金融创新产品，引导个人用户树立可持续发展理念，吸引长尾市场投资者进入绿色金融领域。",
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"蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
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"进行测试评估模型验证。",
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"云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
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"滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用",
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"Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查",
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"东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
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"进行模型训练。",
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"平台运维功能需求。",
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"完善测试评估方法与规则。",
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"制定分布实施计划",
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"故障场景随机能力。故障场景随机能力 RA_FS（Random Ability of Fault Scenario），用于衡量应用对特定故障场景的时间随机能力的支持程度，从任意时间随机到不支持随机能力分为 4 个等级，如果系统不涉及该故障场景，则不计算得分，计算公式详情如下: RA_FS = { 100: 任意时间随机； 60: 交易日特定时间随机； 30: 非交易日随机； 0: 不支持； NA: 不涉及； } 部署单元双随机成熟度。部署单元双随机成熟度 DRD_DU( Dual Random Degree of Deployment Unit )：用于衡量系统下特定部署单元 的双随机能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ D U } = \\frac { 1 } { n } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { n } W _ { i } * \\mathrm { D R A \\_ F S P } _ { i } } nd{array} $$ 注：$W_{i}$为部署单元第i个故障场景的权重。 系统双随机成熟度。系统双随机成熟度 DRD_AS（Dual Random Degree of Application System）用于衡量应用系统整体的双随机能力， 评估应用系统的整体风险防控能力，计算公式详情如下： $$ \\begin{array} { r } { \\mathrm { D R D \\_ A S } = \\frac { 1 } { m } \\Sigma _ { i = 1 } ^ { m } W _ { i } * \\mathrm { D R D \\_ D U } _ { i } } nd{array} $$ 注： $W_{i}$ 为第 $\\mathrm{i}$ 个部署单元在整个应用系统中所占的权重。 评估双随机能力。针对每个故障场景组织业务各个角色一起评估 时间随机能力等级，如果不能支持任意时间随机，则需要业务进行改 进，待改进完毕之后，进入检验环节。 检验双随机能力。对于双随机场景矩阵中每个故障场景的评估结论，需要通过故障演练进行检验，确保评估结论与实际效果一致，如果检验结论与实际效果有偏差，则需要进行业务改进和重新评估。 例行检验能力。双随机能力检验通过之后，需要配置定期例行检 验任务，确保双随机能力持续有效。",
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"数字越大， 表明风险越大，越值得优先重视和积极改善。RPN 的数值由三个参数 相乘得到，分别是严重度(Severity)、发生频率/可能性(Occurrence/ Probability )、识别难易程度(Detection)。在评估后，要综合考虑，严 重度和发生度矩阵，严重度和可识别度矩阵，发生频率和可识别度矩 阵。还需评估风险和故障对系统的可用性、数据丢失、财务成本和业 务中断有什么影响。 确定应用程序响应和恢复程序。对于每种故障模式，确定应用程 序将如何响应和恢复。考虑在成本与应用程序复杂程度之间作出折衷。 评估后，企业应优先考虑高等级故障并定义缓解措施，并不断更新和 审查。 ### 2.BCM RA 风险评估是业务连续性管理工作中的重要环节，是对各方面风险 进行辨识和分析的过程，是对威胁、资源、脆弱性及三者相互作用的 结果进行评估。评估关键资源所面临的风险及风险等级，并针对高风 险等级事项提出风险处置建议。 在进行混沌工程前可以利用RA风险评估方法对资源和业务系统 进行风险分析，利用风险评估模型提早识别出威胁和脆弱性，计量出 风险分值之后，按照分值从高到底排序，在混沌工程开展时，风险分 值比较高的资源和业务系统作为重点实验对象。",
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"评估关键资源所面临的风险及风险等级，并针对高风 险等级事项提出风险处置建议。 在进行混沌工程前可以利用RA风险评估方法对资源和业务系统 进行风险分析，利用风险评估模型提早识别出威胁和脆弱性，计量出 风险分值之后，按照分值从高到底排序，在混沌工程开展时，风险分 值比较高的资源和业务系统作为重点实验对象。混沌工程前利用BCM 中的RA 方法进行自检的价值：建立对业 务运行环境的整体认识，了解业务连续运行所面临的各类潜在风险因 素，识别影响业务大范围中断的关键风险场景；分析各业务系统运行 所面临的首要风险场景，识别风险发生的可能性，并定性描述可能造 成的损失；根据风险评估结果，对关键风险场景提出风险管控措施， 对于处置后仍在不可接受范围内的残余风险提出进一步处置策略，可 围绕评估出的关键风险场景，在专项预案编制过程中有针对性的进行 应急处置流程设计，同时可以作为混沌工程实验的重点。 ### 3.FTA 故障树是一种特殊的倒立树状的逻辑因果关系图。故障树分析（Fault Tree Analysis, FTA）是以一个不希望发生的产品故障事件或灾害性危险事件即顶事件作为分析的对象，通过由上向下的严格按层次 的故障因果逻辑分析，逐层找出故障事件的必要而充分的直接原因，画出故障树，最终找出导致顶事件发生的所有可能原因和原因组合，在有基础数据时可计算出顶事件发生的概率和底事件重要度。  1961 年, FTA 由美国贝尔电话研究室的华特先生首先提出的。",
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"青岛市大数据发展管理局于2023年6月发布《青岛市公共数据运营试点管理暂行办法》。",
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"按计划部署",
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"1998年，组建信产部。",
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"贵州省人民政府办公厅于2023年6月发布《贵州省政务数据资源管理办法》。",
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"1994年，邮电部实行邮电分营。",
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"2022年5月，黑龙江省人大常委会发布《黑龙江省促进大数据发展应用条例》。",
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"2008年，组建工信部。",
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"jpg) 包括：DNS服务器、负载均衡器、交换机等 该平台具有以下几个特点： （1）适配全栈式异构金融云基础设施 完成了跨平台及“一体多芯”式的混编架构中故障注入体系的建 设，提供云上资源自助、自动构建、自动发布、自动运维、快速扩容、 多环境一致等场景，实现流程自动化，使开发人员能够更多地专注在 业务功能的实现和创新上，大幅提高了应用的交付效率，提升了业务 产品推出效率和竞争力。（2）引入“一隔离，两最小化”，实现权限隔离和管控 通过 RBAC 实现不同应用系统间沙箱容器的混沌故障隔离；引入 k8s Operator 机制，根据演练需求为沙箱容器进行权限控制，实现 权限最小化，同时通过集群调度限制混沌环境的范围，实现爆炸半径 最小化。分布式系统及微服务架构下，实现更细粒度的权限控制，有 效避免了不同应用系统同时实施混沌工程造成“环境污染”的风险， 同时也保障了不同应用系统间故障注入的原子能力。 (3) 混淆工具链与异构环境相融合 将四类主流混沌工具引入到异构金融云环境中，全栈式适配底层 复杂基础设施，解决了工具集合的离线部署、内核及版本不兼容、混 淀工具与多种操作系统及容器云运行时适配等疑难问题。同时将混沌 工具链融合在异构环境中，提供更多样化的故障类型，能够针对不同 的故障类型，推荐使用适配的注入工具，使故障注入更加精准化。",
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"蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
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"进行测试评估模型验证。",
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"云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
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"滴滴推出了夜莺Nightingale，该系统采用All-in-One的设计理念，集数据采集、可视化、监控告警、数据分析于一体，与云原生生态紧密集成，融入了顶级互联网公司可观测性最佳实践，沉淀了众多社区专家经验，开箱即用",
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"Analysys 发布了 DolphinScheduler，一个支持复杂任务调度和依赖管理的分布式任务调度系统，提供了可观测性的监控和告警功能，帮助用户实现任务的可靠执行和故障排查",
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"东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
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"进行模型训练。",
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"平台运维功能需求。",
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"完善测试评估方法与规则。",
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"制定分布实施计划",
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"同时，理论联系实际，提出包含支撑能力、评价体系、团 队文化的混沌工程落地模型，用于体系地提升行内稳定性保障技术能 力和IT运营能力。 ## （一）实践原则 Netflix 和社区于2015 年提出了混沌工程的基本原则，也即我们 常讨论的5 大原则：生产环境运行实验、真实事件、建立稳态假说、 自动化运营实验、最小化爆炸半径。该原则通用性很强，但落地门槛 较高。在遵从“5 大原则”的基础上，农行基于前期调研情况以及我 国金融业业务连续性高、监管要求高、资金敏感度高、声誉风险大的 特点，从研发管理流程、实验成本和风险控制等因素，扩展为“8 大 原则”，供金融企业落地实践参考。  ## （二）战略规划 混沌工程并不是简单地工具和手段的应用，而是包含了工具、人、 流程的综合体系。这需要将混沌工程应用的战略顶层设计与实际底层 实践相结合，有组织、有规划地制定混沌工程发展战略、落地规划与 评价机制。农行将技术风险管理的诉求归纳为三有诉求：有能力、有 评价、有文化，基于这3 点核心诉求，推导出混沌工程落地的“三有 模型”，以混沌工程这一工具为抓手，体系性提升技术风险管理水平。  ## （三）能力体系 ### 1.",
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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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"要将实验后果最小化并加以控制，会使用到根因分析算法（包含时间、注入IP、调用链等），同时，混沌工程可作为一种主动制造故障的方式，还可以验证与提升根因分析算法的准确率与召回率。 ### 2.混沌工程组织价值 通常企业的 IT 部门中架构、开发、测试、运维团队都是各司其 职，完成指定的相关领域工作。架构团队从各种不同架构角度设计审 视核心系统，包括组件、技术选型等，也会关注少部分的系统稳定性 相关能力；而开发主要是则一般是单纯按照技术文档实现相应功能， 一般很少主动关注所开发组件的稳定性，除非需要开发相关特性或有 成熟的能力；测试团队以功能测试和性能测试为主，可靠性测试还是 以系统中的可靠性特性做有针对性的测试，不会进行故障场景的深挖； 运维团队往往是对系统稳定性了解最清楚的，因为他们遇到的软硬件 问题是最多的，他们最大的问题就是不知道系统中都会存在哪些故障？ 如何快速处理？只能堆人力解决问题，是最不高效的一种方式。 我们需要将业务系统的稳定性问题分解出来，各个团队需要认识 到各种故障场景对业务的影响是什么？是否有监控恢复手段？应急 预案是否完备？那么就需要有改变。 混沌工程改变了企业 IT 团队的思考方式，促使各团队在设计、 开发、测试等过程中增加了对故障的考虑：在架构设计的时候考虑一 类故障的监控、恢复、业务的 HA；开发过程中审视出现故障时故障 的快速跟踪定位；测试需要覆盖的故障场景更加全面；运维清楚在出 现某种故障时业务的表现是什么，应该如何进行恢复，应急预案是否 完备。 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。",
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"东营市人民政府办公室于2023年5月发布《东营市公共数据授权运营暂行管理办法（征求意见稿）》。",
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"青岛市大数据发展管理局于2023年6月发布《青岛市公共数据运营试点管理暂行办法》。",
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"蚂蚁集团推出了 HoloInsight，作为云原生时代的轻量化、全功能的智能可观测性技术平台。HoloInsight作为集数据采集、洞察分析、智能告警的一站式可观测综合解决方案，可帮助用户清晰观测整个软件技术栈与业务的状态",
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"云杉网络发布了 DeepFlow，该产品基于eBPF实现了零插桩（Zero Code）、全覆盖（FullStack）的指标、追踪、日志采集，并通过智能标签技术实现了所有观测数据的全关联(Universal Tagging)和高效存取",
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"按计划部署",
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"1998年，组建信产部。",
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"贵州省人民政府办公厅于2023年6月发布《贵州省政务数据资源管理办法》。",
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"1994年，邮电部实行邮电分营。",
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"2022年5月，黑龙江省人大常委会发布《黑龙江省促进大数据发展应用条例》。",
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"2008年，组建工信部。",
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"农行将技术风险管理的诉求归纳为三有诉求：有能力、有 评价、有文化，基于这3 点核心诉求，推导出混沌工程落地的“三有 模型”，以混沌工程这一工具为抓手，体系性提升技术风险管理水平。  ## （三）能力体系 ### 1.技术能力建设 农行基于开源工具自研混沌工程实验平台，与行内现有监控平台、 DevOps CICD 流程集成，提供实验实施、实验场景、实验观测三大方 面能力，覆盖介质下发、压测发起、实验编排、故障演练、实验观测、 环境恢复、报告生产等功能，积极拥抱云原生2.0，对外提供统一云 上云下演练能力，对下兼容屏蔽多种工具和技术栈差异，将标准实验 工具、流程、故障案例沉淀到企业级混沌工程平台，实现“一站式” 的混沌实验平台，快速面向全条线推广应用。  包括：DNS服务器、负载均衡器、交换机等 该平台具有以下几个特点： （1）适配全栈式异构金融云基础设施 完成了跨平台及“一体多芯”式的混编架构中故障注入体系的建 设，提供云上资源自助、自动构建、自动发布、自动运维、快速扩容、 多环境一致等场景，实现流程自动化，使开发人员能够更多地专注在 业务功能的实现和创新上，大幅提高了应用的交付效率，提升了业务 产品推出效率和竞争力。",
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"jpg) 包括：DNS服务器、负载均衡器、交换机等 该平台具有以下几个特点： （1）适配全栈式异构金融云基础设施 完成了跨平台及“一体多芯”式的混编架构中故障注入体系的建 设，提供云上资源自助、自动构建、自动发布、自动运维、快速扩容、 多环境一致等场景，实现流程自动化，使开发人员能够更多地专注在 业务功能的实现和创新上，大幅提高了应用的交付效率，提升了业务 产品推出效率和竞争力。（2）引入“一隔离，两最小化”，实现权限隔离和管控 通过 RBAC 实现不同应用系统间沙箱容器的混沌故障隔离；引入 k8s Operator 机制，根据演练需求为沙箱容器进行权限控制，实现 权限最小化，同时通过集群调度限制混沌环境的范围，实现爆炸半径 最小化。分布式系统及微服务架构下，实现更细粒度的权限控制，有 效避免了不同应用系统同时实施混沌工程造成“环境污染”的风险， 同时也保障了不同应用系统间故障注入的原子能力。 (3) 混淆工具链与异构环境相融合 将四类主流混沌工具引入到异构金融云环境中，全栈式适配底层 复杂基础设施，解决了工具集合的离线部署、内核及版本不兼容、混 淀工具与多种操作系统及容器云运行时适配等疑难问题。同时将混沌 工具链融合在异构环境中，提供更多样化的故障类型，能够针对不同 的故障类型，推荐使用适配的注入工具，使故障注入更加精准化。",
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"如德勤开发房地产ESG 数字评估工具为 价值评估提供支持；世界自然基金会推出饲料供应链ESG 评估工具，旨在衡量饲料供应链企业的ESG 表现，提高透 明度和可追溯性。二是金融科技和ESG 理念形成合力，推 动企业进行战略转型和价值创造，以符合ESG 标准和市场 需求，既帮助企业自身实现长期可持续发展目标，更为全 球经济绿色转型做出重要贡献。如中国平安将ESG 因素纳 入对外投资与银行业务融资评估流程，开发了统一的ESG 评估标准“新华CN-ESG 评价体系”，并通过内部金融科 技平台AI-ESG 实现工具的智能化，既能帮助企业深入了解 和改善自身ESG 表现，也有助于金融机构识别出更具投资 价值的行业和公司。 ### （二）金融科技推动绿色金融产品不断创新 当前，金融机构所提供的绿色金融产品还存在同质化 倾向较为严重的问题，无法满足绿色企业的个性化需求， 而在金融科技的推动下，绿色金融产品不断创新。一是商 业银行等可以应用大数据和人工智能等，进一步优化环境 效益计算模型和转型风险因子评价，逐渐实现精确评估创 新产品总体收益率，推广绿色信贷的资产证券化。针对不 同风险偏好和规模需求的用户，也可以自主开发和匹配差 异化风险、期限的全品类绿色投资产品。同时，基于分布 式数据库架构，还可以探索发展以用能权、排放权等为质 押物的绿色信贷模式，帮助建立成熟完善、品种齐全的绿 色信贷体系。二是金融科技公司可以依托其用户规模，推 出针对个人的绿色金融创新产品，引导个人用户树立可持续发展理念，吸引长尾市场投资者进入绿色金融领域。"
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