{ "query": "混沌工程的定义是什么？DataOps是什么？", "answer": "### 混沌工程的定义\n\n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。它强调在复杂系统中主动注入故障和扰动，以探索系统的未知信息，提升系统的韧性和可靠性。其核心目标是通过实验性探索，发现潜在的风险点，并增强系统对不可预测事件的应对能力。\n\n混沌工程具有以下几个关键特点：\n1. **理念**：对系统未知的信息进行探索，而非基于特定条件的验证。\n2. **目标**：提升系统的韧性和可靠性。\n3. **范围**：涵盖技术架构、运维流程等多方面。\n4. **环境**：实验尽可能接近生产环境。\n5. **执行人员**：涉及测试人员、运维人员、开发人员、项目经理等。\n6. **结果**：实验结果多样化，取决于系统架构和业务场景。\n\n混沌工程的实践包括故障演练，例如模拟机房断电、断网等自然灾害或重大故障，以测试系统的恢复能力和故障转移能力。与传统测试相比，混沌工程更加灵活，能够高频进行，并通过实验发现传统测试无法覆盖的未知风险。\n\n### DataOps的定义\n\nDataOps（数据研发运营一体化）是一种新兴的数据管理方法，强调数据管理的自动化。它将敏捷、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的目标是提高数据产品交付的效率与质量，实现高质量的数字化发展。\n\nDataOps的核心特点包括：\n1. **敏捷开发**：通过自动化工具和流程优化，缩短数据交付周期。\n2. **协作与集成**：整合数据开发、治理和运营团队，提升协同效率。\n3. **自动化流水线**：构建端到端的数据流水线，从数据采集到分析全流程自动化。\n4. **质量管控**：通过数据治理前置和自动化测试，确保数据质量。\n5. **文化渗透**：建立良好的企业数据文化，促进数据深度应用。\n\nDataOps已经成为企业数字化转型中快速释放数据生产力的最佳方案，帮助企业实现数据驱动的决策和运营。\n\n### 总结\n\n混沌工程和DataOps分别在系统稳定性和数据管理方面提供了重要的方法论和实践工具。混沌工程通过实验性探索提升系统的韧性和可靠性，而DataOps通过自动化和敏捷开发优化数据管理流程，提高数据交付效率与质量。两者都是应对现代复杂系统和数据挑战的关键手段。", "query_complexity": { "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，因为用户询问了两个不同的概念：混沌工程的定义和DataOps的定义。这两个概念都涉及到特定的技术领域，且可能需要深入理解以提供准确的回答。因此，这需要生成两个子查询来..." }, "is_complex_query": true, "retrieval_path": "complex_hipporag", "iterations": 0, "total_passages": 33, "sub_queries": [ "混沌工程的定义是什么", "DataOps是什么" ], "decomposed_sub_queries": [ "混沌工程的定义是什么", "DataOps是什么" ], "initial_retrieval_details": {}, "sufficiency_check": { "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、发展历程、目标、应用以及DataOps的概念、实践、价值和趋势。", "iteration": 0 }, "current_sub_queries": [], "is_sufficient": true, "all_documents": [ { "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", "metadata": { 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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。", "metadata": { "node_id": "731fddc36b520d361923cb5c3ecfa7dffdc396ef5ce67e35b1c3598744056a52", "node_type": "text", "ppr_score": 0.05252985037808269, "edge_score": 0.0, "passage_score": 0.08642085000000001, "rank": 11, "source": "hipporag2_langchain_text", "query": "混沌工程的定义是什么", "pagerank_available": true } }, { "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": { "node_id": 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规范性验证传统的测试工作是基于一个特定条件、变量的验证方法，而混沌工程是针对系统未知的信息进行探索，是获取系统新信息、新认知的实践过程。传统测试方法通过对预先设想到的可以破坏系统的点进行测试,但是并没能去探究上述这类更广阔领域里的、不可预知的、但很可能发生的事情。例如，传统测试中可以写一个断言（assertion），即给定一个特定的条件，产生一个特定的输出。测试一般来说只会产生二元的结果，验证一个结果是真还是假，从而判定测试是否通过。这个过程并不能让我们发掘出对于系统未知的、尚不明确的认知，它仅仅是对我们已知的系统属性可能的取值进行测验。而混沌工程实验的可能性是无限的，根据不同的信息系统架构和不同的核心业务价值，实验可以千变万化。", "metadata": { "node_id": "2fb61474a2b30e27ade57319d62cd3cb1de9d4dc620e211680f072af4fd6c019", "node_type": "text", "ppr_score": 0.021990559445151662, "edge_score": 0.0, "passage_score": 0.08257145, "rank": 12, "source": "hipporag2_langchain_text", "query": "混沌工程的定义是什么？DataOps是什么？", "pagerank_available": true } }, { "page_content": "DataOps作为一种新兴的数据管理方法", "metadata": { "node_id": "680b2a6330d156d3853a42fa00e510355f92a08a8a568b3adf5d556f8913fa8a", "node_type": "event", "ppr_score": 0.019362857864388787, "edge_score": 1.8060124, "passage_score": 0.0, "rank": 1, "source": "hipporag2_langchain_event", "query": "DataOps是什么", "pagerank_available": true } }, { "page_content": 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（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。", "metadata": { "node_id": "da7aaabf868de83a9fc286404d784e30982b7ba7a5e56c5c1707922e5e39dcf1", "node_type": "text", "ppr_score": 0.043235073420630786, "edge_score": 0.0, "passage_score": 0.076804175, "rank": 12, "source": "hipporag2_langchain_text", "query": "DataOps是什么", "pagerank_available": true } }, { "page_content": "# DataOps 实践初探\\n\\n越来越多的企业开始意识到数据作为核心资产的价值，着力于通过 DataOps 改善数据开发流程，提升数据质量，加速数据流动，并促进数据在产品开发和消费端的高效利用。通过工作组的广泛调研，**将头部企业典型的实践与发展趋势**总结如下，希望为行业提供可取的建设思路。\\n\\n## 01 敏捷数据开发取得稳健成效先行企业特征各异\\n\\n| 头部企业从 2020 年开始 DataOps 实践： | 先行企业的切入模式 |\\n\\n| :------------------------------------ | :------------------ |\\n\\n| - 中国工商银行：DataOps 敏捷数据生产与创新体系，研发效率 +50%，测试数据准备效率 +10 倍 | 战略驱动 |\\n\\n| - 浙江移动：敏捷数据产品，1.7 亿多源异构地址数据的统一建模 | 需求驱动 |\\n\\n| | 技术驱动 |\\n\\n## 03 组织变革促进协同机制构建业数合作更加紧密\\n\\n### 技术变革与组织变革双向互馈\\n\\n新的挑战和机会\\n\\n高效利用数据资产和新技术的前提条件\\n\\n#### 技术变革\\n\\n#### 组织变革\\n\\n| 业务部门与数据部门结合更为紧密 | 跨职能团队 | 专职组织 | 专职人员 |\\n\\n| :------------------------------- | :--------- | :------- | :------- |\\n\\n| 华为终端：终端业务数据开发与治理联合工作组 | | | |\\n\\n| 浙江移动：跨域数据一致性治理工作小组 | | | |\\n\\n| 中国农业银行：DataOps 专职团队 | | | |\\n\\n| 江苏移动：数据质量专员 | | | |\\n\\n## 02 文化渗透促进数据深度应用数据价值逐步释放\\n\\n- 建立良好的**企业数据文化**是向数据驱动型企业迈进的重要一步。\\n\\n### 培训\\n\\n#### 非数据技术人员\\n\\n#### 数据技术人员\\n\\n加强对**数据生产端的敏捷开发、自动化工具等方法和理念的宣贯**。\\n\\n加强对**数据消费端借助可视化工具进行自查询和数据理念的宣贯**。\\n\\n## 04 数据研发治理流程初步搭建质量管控初见成效\\n\\n### 数据治理前置初见成效：\\n\\n- 形成“先设计、后开发、先标准、后建模”的模式\\n\\n- 中国工商银行 - 大数据质量门禁：大数据代码规范扫描，单元测试覆盖，UTTD\\n\\n### 数据自动化测试进一步普及：\\n\\n- 某大型互联网 - 自动化测试平台：集成自动化风险标记、自动化测试用例转监控等功能", "metadata": { "node_id": "4e3dfec2ed3a3eaee6d31861e83cd54d8ba47840cd36f43162c719fabe2ef048", "node_type": "text", "ppr_score": 0.017750921448163228, 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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。", "以混沌工程平台为基础，在组织内部借助混沌工程串联稳定性保障技术，构建稳定性保障生态。", "混沌工程针对系统未知信息进行探索", "在生产环境中运行混沌工程实验", "混沌工程战略", "混沌工程与传统测试存在显著差异", "提供了混沌工程组织文件建设方式及应用成效提升模型，指导组织内部混沌工程成熟度提升。", "系统的复杂性使得生产环境处在无时不变的状态中，在理想情况下，每一次变动都应该执行一次混沌实验，这样我们就能及时发现新增的风险并了解到风险的持续时间，从而更快修复。在这种情况下，手动实验是不可能做到的，必须借助自动化的能力来持续地运行实验,同时应该投入精力来开发混沌工程的工具和平台, 以期不断降低创建新实验的门槛, 并使这些实验能给全自动运行。除了自动运行混沌实验之外, 如果能够做到自动设计和创建实验, 就能解决因为没有足够时间和资源穷举所有可能导致问题的事件及其组合, 从而无法有效发现风险点的问题。最小化爆炸半径。为了避免混沌实验的级联效应对生产环境造成较大程度的影响和损害，混沌工程应该采取循序渐进的推进方式，来不断扩大实验的范围，从而将影响范围控制在最小。需要具备随时遏制和停止实验的能力，避免对生产环境造成不可挽回的影响。自动终止实验和避免在高风险时间段运行实验也是最小化爆炸半径、高效应对不可预期情况的有效手段。 ### 2.混淆工程与传统测试：实验性探索 VS 规范性验证传统的测试工作是基于一个特定条件、变量的验证方法，而混沌工程是针对系统未知的信息进行探索，是获取系统新信息、新认知的实践过程。传统测试方法通过对预先设想到的可以破坏系统的点进行测试,但是并没能去探究上述这类更广阔领域里的、不可预知的、但很可能发生的事情。例如，传统测试中可以写一个断言（assertion），即给定一个特定的条件，产生一个特定的输出。测试一般来说只会产生二元的结果，验证一个结果是真还是假，从而判定测试是否通过。这个过程并不能让我们发掘出对于系统未知的、尚不明确的认知，它仅仅是对我们已知的系统属性可能的取值进行测验。而混沌工程实验的可能性是无限的，根据不同的信息系统架构和不同的核心业务价值，实验可以千变万化。", "DataOps作为一种新兴的数据管理方法", "企业数字化转型快速释放数据生产力的最佳方案", "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。", "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。", "标准引领，建设 DataOps 体系", "DataOps成为企业数字化转型快速释放数据生产力的最佳方案。", "集开发、治理、运营于一体的自动化数据流水线", "DataOps作为一种新兴的数据管理方法，强调数据管理自动化。", "经过 2、3 年的实践，国内 DataOps 体系逐步完善起来", "DataOps能力模型围绕数据开发流程形成了‘4+3’的架构", 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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。", "# DataOps 实践初探\\n\\n越来越多的企业开始意识到数据作为核心资产的价值，着力于通过 DataOps 改善数据开发流程，提升数据质量，加速数据流动，并促进数据在产品开发和消费端的高效利用。通过工作组的广泛调研，**将头部企业典型的实践与发展趋势**总结如下，希望为行业提供可取的建设思路。\\n\\n## 01 敏捷数据开发取得稳健成效先行企业特征各异\\n\\n| 头部企业从 2020 年开始 DataOps 实践： | 先行企业的切入模式 |\\n\\n| :------------------------------------ | :------------------ |\\n\\n| - 中国工商银行：DataOps 敏捷数据生产与创新体系，研发效率 +50%，测试数据准备效率 +10 倍 | 战略驱动 |\\n\\n| - 浙江移动：敏捷数据产品，1.7 亿多源异构地址数据的统一建模 | 需求驱动 |\\n\\n| | 技术驱动 |\\n\\n## 03 组织变革促进协同机制构建业数合作更加紧密\\n\\n### 技术变革与组织变革双向互馈\\n\\n新的挑战和机会\\n\\n高效利用数据资产和新技术的前提条件\\n\\n#### 技术变革\\n\\n#### 组织变革\\n\\n| 业务部门与数据部门结合更为紧密 | 跨职能团队 | 专职组织 | 专职人员 |\\n\\n| :------------------------------- | :--------- | :------- | :------- |\\n\\n| 华为终端：终端业务数据开发与治理联合工作组 | | | |\\n\\n| 浙江移动：跨域数据一致性治理工作小组 | | | |\\n\\n| 中国农业银行：DataOps 专职团队 | | | |\\n\\n| 江苏移动：数据质量专员 | | | |\\n\\n## 02 文化渗透促进数据深度应用数据价值逐步释放\\n\\n- 建立良好的**企业数据文化**是向数据驱动型企业迈进的重要一步。\\n\\n### 培训\\n\\n#### 非数据技术人员\\n\\n#### 数据技术人员\\n\\n加强对**数据生产端的敏捷开发、自动化工具等方法和理念的宣贯**。\\n\\n加强对**数据消费端借助可视化工具进行自查询和数据理念的宣贯**。\\n\\n## 04 数据研发治理流程初步搭建质量管控初见成效\\n\\n### 数据治理前置初见成效：\\n\\n- 形成“先设计、后开发、先标准、后建模”的模式\\n\\n- 中国工商银行 - 大数据质量门禁：大数据代码规范扫描，单元测试覆盖，UTTD\\n\\n### 数据自动化测试进一步普及：\\n\\n- 某大型互联网 - 自动化测试平台：集成自动化风险标记、自动化测试用例转监控等功能" ], "passage_sources": [ 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