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Integración con plataformas externas

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Integración con plataformas externas

El cambio del mercado retail desde la situación pre-COVID ha supuesto la necesidad de transformar los negocios de venta física, a negocios on-line. Muchos de los líderes han tenido que cambiar modelos de distribución y venta en tienda por modelos con venta eCommerce y logística de entrega a domicilio. Líderes como Amazon han supuesto una vía eficiente para utilizar su posición y experiencia logística para completar la ultima milla en la cadena de suministro.

Nuestro cliente es la compañía líder en la representación de marcas de ropa, accesorios y artículos de hogar en la región y opera más de 2,000 puntos de venta en departamentales y más de 600 boutiques. Siendo una referencia para todas las marcas de éxito en Latinoamérica.

El proyecto tiene como objetivo implementar dentro de su canal de ventas de e-commerce el portal de Amazon, para lo que cargamos el inventario en la plataforma del partners, a fin de que el producto, se venda y cobre al cliente final a través de su infraestructura, mientras que su despacho se realice a través de la infraestructura del cliente con las guías generadas por Amazon.

Derivado del volumen de operaciones, el control manual no es viable, por lo que deben implementarse adecuaciones tecnológicas y de proceso a fin de garantizar la correcta operación con dicha plataforma, generándose diversas interfaces que permiten el intercambio de información entre nuestro cliente y los portales, a través de las diversas APIS que dicha plataforma pone a disposición para dicho fin, asegurando la correcta operación y administración del proceso de comercialización. Además, mediante los servicios generados se asegura la monitorización del nivel de satisfacción de los clientes.

CASOS DE ÉXITO

Data & Cloud Architect

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Data & Cloud Architect

/ESPAÑA

Bluetab, an IBM Company. certificados ¡Great Place to Work & Best Work to Place! como una de las mejores compañías para trabajar.

Una compañía muy techie que nos ha llevado a ser el brazo fuerte de IBM en Data, Cloud, ML & IA y donde, para empresas clave de diversos sectores, ayudamos a acelerar y optimizar estrategias en plataformas de datos y en la nube, sacando al máximo las ventajas de su arquitectura y entornos de desarrollo.

Nos posicionamos como agnósticos de la tecnología y apostando por la innovación de los grandes fabricantes “hyperscalers”.

Podrás rodearte de la creciente Comunidad Data & Cloud Native al más estilo Bluetab, formando parte de dichas líneas estratégicas (somos Databricks & Gold Microsoft,  Google Cloud & AWS Partner) para participar en proyectos a nivel nacional e internacional donde podrás ponerte a prueba al máximo.

Estarás enfocado en la construcción de aplicaciones que aprovechan las ventajas de la computación en la nube, con características como la escalabilidad, bajo acoplamiento, resiliencia, observabilidad, optimización de costes y velocidad de entrega, sobre el diseño y desarrollo de sistemas de procesamiento de datos dentro del ámbito de Big Data. ¿Te gustaría?

¿Qué necesitamos en Bluetab?

  • Que los servicios de la nube de AWS, Azure … para ti sean como sumar y restar. Experiencia en entornos 100% Cloud:Con AWS, trabajamos en arquitecturas Big Data (AWS EMR con Spark) y capas de persistencia horizontalmente escalables en sistema Cloud S3, desplegando CI/CD de servicios de infraestructura con Terraform.
    Con Azure, trabajamos en el diseño y desarrollo de procesos de integración de datos con Python en Kubernetes o Databricks (Spark). Orquestación con DataFactory.

Trabajamos también con Google Cloud Platform (GCP) y servicios propios como BigQuery, Dataflow, Dataproc.

  • Que esas tecnologías basadas en Spark y lenguajes como Python y Scala sean como el “ABC” para ti.
  • Años de experiencia definiendo y desarrollando arquitecturas en el paradigma Cloud & Data (TDD,RDD…).
  • Despliegues CI/CD de servicios de infraestructura (IaC) con Terraform y/o CloudFormation, ARM.
  • Productos: HashiCorp
  • Más técnicas: Reactive Manifesto,
  • Herramientas: GitOps, Service Mesh, Distributed tracing
  • Lo escalable y lo eficiente es tu mantra.
  • Valorable muy positivamente nivel alto de inglés para proyectos EMEA.
  • ¿Qué es para ti un arquitecto? En Bluetab además de potentes conocimientos en tecnología, que estamos seguros que los tienes, es importante que un/a arquitecto/a tenga estas capacidades para ser The Real One.
  • Liderazgo desde lo técnico, no desde la operación.
  • Acostumbrado a tomar decisiones bajo estándares tecnológicos complejos teniendo en cuenta los casos de uso.
  • Investigar y evangelizar acerca de nuevas tecnologías, buenas prácticas contribuyendo al rumbo tecnológico de la compañía.
  • #nonconformistspirit.
  1. D.: para muestra un botón, aquí tienes ejemplos de cosas chulas que hacemos en Bluetab de primera mano de nuestros Bluetabers:

Guía avanzada sobre almacenamiento en Snowflake:

https://www.bluetab.net/es/guia-avanzada-sobre-almacenamiento-en-snowflake/

Databricks sobre AWS – Una perspectiva de arquitectura:

https://www.bluetab.net/es/databricks-sobre-aws-una-perspectiva-de-arquitectura-parte-1/

Databricks sobre Azure – Una perspectiva de arquitectura:

https://www.bluetab.net/es/databricks-sobre-azure-una-perspectiva-de-arquitectura-parte-1/

Ahora viene lo bueno por ser bluetaber… ¿Qué ofrecemos?

  • Contrato indefinido con un salario competitivo.
    El salario se relaciona en función de los conocimientos técnicos detectados en el proceso y rol asignado, procurando respetar el sentido de equidad con la plantilla y siendo susceptible de mejora tras las evaluaciones continuas de desempeño.
  • La pregunta estrella. ¿Teletrabajo? Sí, Teletrabajo flexible. A tu entera disposición tendrás también las Oficinas ubicadas en el centro de Madrid con muy buena conexión.
  • Horarios flexibles de entrada/salida, adaptado a tus necesidades personales y jornada intensiva los viernes y los meses de verano, julio y agosto.
  • 23 días de vacaciones + 2 Bluetab days (nochebuena y nochevieja).
  • Tarjeta restaurant como beneficio social más allá del salario.
  • Seguro médico & póliza dental con una amplia cobertura también como beneficio social más allá del salario.
  • Disponibilidad además de plan de retribución flexible: Transporte + Guardería.
  • Formación continua gamificada a través del plan rewards, hasta 800 cursos y certificaciones oficiales.
  • Además, tendrás a tu alcance el programa Career Coach para acompañarte en todo lo relativo a tu desarrollo y crecimiento dentro de Bluetab, con un sistema objetivo de evaluación continua.
  • ¡Tú serás el dueño de tu crecimiento!
  • Tarjeta regalo Pass por importe de 50€ en el mes de tu cumpleaños.

Consideramos que la diversidad es enriquecedora y queremos velar por la inclusión e igualdad de oportunidades, por lo que contamos con un Plan de Igualdad y un Código Ético que recoge estos principios para garantizar la no discriminación de nuestras colaboradoras y colaboradores por cuestión de raza, color, nacionalidad, origen social, edad, sexo, estado civil, orientación sexual, ideología, opiniones políticas, religión o cualquier otra condición personal, física o social.

Bluetab is an IBM Company, but will remain the hiring entity. By proceeding with this application, you understand that Bluetab will share your personal information with other IBM affiliates involved in your recruitment process, wherever these are located. More Information on how IBM protects your personal information, including the safeguards in case of cross-border data transfer, are available here:

https://www.ibm.com/careers/us-en/privacy-policy/”

Si te apasiona la tecnología y quieres disfrutar en un entorno innovador y 100% tecnológico, Bluetab, an IBM Company es tu sitio.

¡Te esperamos!

#wearehiring #bluetabanibmcompany #bluetabers

Nivel de experiencia
  • Algo de responsabilidad
Sector
  • Servicios y tecnologías de la información
Tipo de empleo
  • Jornada completa
Funciones laborales
  • Tecnología de la información 
  • Ingeniería
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Queremos Conocerte

    Al cumplimentar el formulario das tu consentimiento para el tratamiento de los datos que nos faciltas de forma voluntaria, libre e informada a efectos de participar en los procesos de selección de la Bluetab Solutions S.L.U. No cedemos ni cederemos tus datos a terceros, salvo autorización expresa u obligación legal. Tampoco están previstas transferencias internacionales a terceros países. Podrás ejercer tus derechos con relación a tus datos por escrito en la dirección Edificio Ruiz Picasso, Pl. Pablo Ruiz Picasso, 11, 2ª Planta, Tetuán, 28020 Madrid España o mediante el envío de un correo electrónico a dpo@beta.bluetab.net. Para más información al respecto consultar Política de Privacidad.

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    Bluetab se incorporará a IBM

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    Bluetab se incorporará a IBM

    Bluetab

    Estamos muy contentos de comunicar que IBM ha anunciado un acuerdo
    para la adquisición de Bluetab con el fin potenciar su porfolio de servicios de datos e inteligencia artificial. El acuerdo está sujeto a las condiciones regulatorias y de cierre habituales. Más información en la nota de prensa

    Esta operación proporcionará a Bluetab una plataforma de crecimiento tanto para
    clientes como para los más de 700 ingenieros de datos que forman parte de la
    compañía. Pertenecer a un gran grupo como es IBM nos va a permitir generar nuevas y
    mejores oportunidades para todos. Y todo ello lo haremos manteniendo la esencia que
    ha permitido a Bluetab atraer al mejor talento técnico y convertirse en líder en el
    segmento de las soluciones de datos e inteligencia artificial.

    Esperamos que la operación se cierre definitivamente durante el tercer trimestre de
    2021.

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    SOLUCIONES, SOMOS EXPERTOS

    DATA STRATEGY
    DATA FABRIC
    AUGMENTED ANALYTICS

    Te puede interesar

    Workshop Ingeniería del caos sobre Kubernetes con Litmus

    by

    Workshop Ingeniería del caos sobre Kubernetes con Litmus

    Ángel Maroco

    AWS Cloud Architect

    LitmusChaos nace con el objetivo de ayudar a desarrolladores y SREs (Site Reliability Engineering ) de Kubernetes a identificar puntos débiles y mejorar la resiliencia de sus aplicaciones/plataformas proporcionando un marco de trabajo completo.

    Sus principales ventajas respecto a otras herramientas son:

    • Experimentos declarativos mediante K8S CRDs (Custom Resource Definition): todos los componentes (planificación, ejecución, parametrización, etc.) de un experimento se definen dentro del ámbito de kubernetes haciendo uso de YAML.
    • Múltiples experimentos predefinidos: dispone de un conjunto de experimentos suficientemente amplio para dar cobertura a los principales recursos de K8s.
    • SDK en Go/Python/Ansible para desarrollar tus propios experimentos: dispone de un metodología de desarrollo bien definida para construir experimentos que se adapten a tus necesidades particulares.
    • Creación de workflows a través de GUI: con Litmus UI Portal puedes crear workflows complejos utilizando todos los experimentos predefinidos mediante interfaz web.
    • Fácil integración en pipelines CI/CD: invocar y obtener el resultado de un experimento es extremadamente fácil.
    • Exportación de métricas: puedes exportar distintas métricas de tus experimentos directamente a Prometheus.

    El producto está liberado bajo licencia Apache-2.0, dispone de una amplia comunidad de desarrolladores y desde 2020 pertenece a Cloud Native Computing Foundation.

    Objetivos del workshop

    1. Conocer los principales componentes de un experimento y realizar su despliegue
    2. Analizar detalladamente la ejecución de tres experimentos (criterios de entrada, hipótesis, observaciones y resultados)
    3. Ver las múltiples opciones referentes a planificación de experimentos.
    4. Visualizar los resultados mediante Prometheus/Grafana.
    5. Analizar un caso de pruebas de resiliencia + test de rendimiento con JMeter.
    6. Principales funcionalidades de Litmus UI Portal

    Preparación de consola

    Recomendamos abrir una consola y crear 4 paneles:

    1. Panel principal (ejecutaremos todo el contenido del workshop)
    2. Monitorización de la aplicación de test
    3. Monitorización de pods
    4. Monitorización de eventos

    Clonación de repositorio

    git clone https://github.com/angelmaroco/litmus-chaos-engineering-workshop.git
cd litmus-chaos-engineering-workshop

    Creación de entorno de pruebas K8s con minikube

    Para este workshop vamos a utilizar minikube pero Litmus puede ser desplegado en cualquier servicio gestionado tipo EKS/AKS/GKE.

    Minikube requiere de un gestor de contenedores o máquinas virtuales (Docker, Hyperkit, Hyper-V, KVM, Parallels, Podman, VirtualBox, or VMWare).

    Recomendamos hacer uso de docker. En el caso de no estar disponible en el sistema, puedes realizar la instalación con los siguientes comandos:

    if ! [ -x "$(command -v docker)" ]; then
    curl -fsSL https://get.docker.com -o /tmp/get-docker.sh
    sh /tmp/get-docker.sh
fi 
    # install kubectl
curl -Ls "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl" --output /tmp/kubectl
sudo install /tmp/kubectl /usr/local/bin/kubectl
kubectl version --client

# install minikube
curl -Ls https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64 --output /tmp/minikube-linux-amd64
sudo install /tmp/minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube
minikube version

# starting minikube
minikube start --cpus 2 --memory 4096

# enabled ingress & metrics servers
minikube addons enable ingress
minikube addons enable metrics-server

# enabled tunnel & dashboard
minikube tunnel > /dev/null &
minikube dashboard > /dev/null &

    Creación de namespaces K8s

    # create namespace testing
kubectl apply -f src/base/testing-ns.yaml

# create namespace litmus
kubectl apply -f src/base/litmus-ns.yaml

# create namespace monitoring (prometheus + grafana)
kubectl apply -f src/base/monitoring-ns.yaml

TESTING_NAMESPACE="testing"
LITMUS_NAMESPACE="litmus"
MONITORING_NAMESPACE="monitoring"

    Despliegue de aplicación de test

    Desplegamos una aplicación de test para poder ejecutar los experimentos de litmus.

    • nginx-deployment.yaml: creación de despliegue «app-sample», con recursos de cpu/memoria «limits»/»request» y configuración de «readinessProbe». Exponemos el servicio en el puerto 80 a través de un balanceador.
    • nginx-hpa.yaml: creación de Horizontal Pod Autoscaler (min 2 réplicas / max 10 réplicas)
    # deployment
kubectl apply -f src/nginx/nginx-deployment.yaml --namespace="${TESTING_NAMESPACE}"

# enable hpa
kubectl apply -f src/nginx/nginx-hpa.yaml --namespace="${TESTING_NAMESPACE}"

# expose service 
kubectl expose deployment app-sample --type=LoadBalancer --port=80  -n "${TESTING_NAMESPACE}"

# wait deployment
kubectl wait --for=condition=available --timeout=60s deployment/app-sample -n "${TESTING_NAMESPACE}"

# get pods
kubectl get pods -n "${TESTING_NAMESPACE}"

#-----------------------------------------

NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
app-sample-7ff489dbd5-82ppw   1/1     Running   0          45m
app-sample-7ff489dbd5-jg9vh   1/1     Running   0          45m

# get service
kubectl get services -n "${TESTING_NAMESPACE}"

# -----------------------------------------

NAME         TYPE           CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP      PORT(S)        AGE
app-sample   LoadBalancer   10.109.196.239   10.109.196.239   80:30020/TCP   3m54s

    En PANEL 2 ejecutar: 

    TESTING_NAMESPACE='testing'
URL_SERVICE=$(minikube service app-sample --url -n "${TESTING_NAMESPACE}")
while true; do sleep 5; curl --connect-timeout 2 -s -o /dev/null -w "Response code %{http_code}"  ${URL_SERVICE}; echo -e ' - '$(date);done

    En PANEL 3 ejecutar: 

    TESTING_NAMESPACE='testing'
watch -n 1 kubectl get pods -n "${TESTING_NAMESPACE}"

    En PANEL 4 ejecutar: 

    kubectl get events -A -w

    Despliegue Chaos Experiments

    # litmus operator & experiments
kubectl apply -f https://litmuschaos.github.io/litmus/litmus-operator-v1.13.0.yaml -n "${LITMUS_NAMESPACE}"

kubectl apply -f https://hub.litmuschaos.io/api/chaos/1.13.0\?file\=charts/generic/experiments.yaml -n "${TESTING_NAMESPACE}"
 
    kubectl get chaosexperiments -n "${TESTING_NAMESPACE}"

# ----------------------------------------------------

NAME                      AGE
container-kill            6s
disk-fill                 6s
disk-loss                 6s
docker-service-kill       6s
k8-pod-delete             6s
k8-service-kill           6s
kubelet-service-kill      6s
node-cpu-hog              6s
node-drain                6s
node-io-stress            6s
node-memory-hog           6s
node-poweroff             6s
node-restart              6s
node-taint                6s
pod-autoscaler            6s
pod-cpu-hog               6s
pod-delete                6s
pod-io-stress             6s
pod-memory-hog            6s
pod-network-corruption    6s
pod-network-duplication   6s
pod-network-latency       6s
pod-network-loss          6s

    Despliegue servicios monitorización: Prometheus + Grafana

    Litmus permite exportar las métricas de los experimentos a Prometheus a través de chaos-exporter.

    kubectl -n ${MONITORING_NAMESPACE} apply -f src/litmus/monitoring/utils/prometheus/prometheus-operator/

kubectl -n ${MONITORING_NAMESPACE} apply -f src/litmus/monitoring/utils/metrics-exporters-with-service-monitors/kube-state-metrics/

kubectl -n ${MONITORING_NAMESPACE} apply -f src/litmus/monitoring/utils/alert-manager-with-service-monitor/

kubectl -n ${LITMUS_NAMESPACE} apply -f src/litmus/monitoring/utils/metrics-exporters-with-service-monitors/litmus-metrics/chaos-exporter/

kubectl -n ${MONITORING_NAMESPACE} apply -f src/litmus/monitoring/utils/prometheus/prometheus-configuration/

kubectl -n ${MONITORING_NAMESPACE} apply -f src/litmus/monitoring/utils/grafana/

kubectl -n ${MONITORING_NAMESPACE} apply -f src/litmus/monitoring/utils/metrics-exporters-with-service-monitors/node-exporter/

# wait deployment
kubectl wait --for=condition=available --timeout=60s deployment/grafana -n ${MONITORING_NAMESPACE}
kubectl wait --for=condition=available --timeout=60s deployment/prometheus-operator -n ${MONITORING_NAMESPACE}

echo "Acceso dashboard --> $(minikube service grafana -n ${MONITORING_NAMESPACE} --url)/d/nodepodmetrics/node-and-pod-chaos-metrics?orgId=1&refresh=5s"

    Para este workshop hemos personalizado un dashboard de grafana donde visualizaremos:

    • Timelime de experimentos ejecutados
    • 4 gráficas tipo «Gauge» con número de total de experimentos, estado Pass, estado Fail y estado Awaited.
    • Consumo de CPU nivel nodo
    • Consumo de CPU a nivel POD (app-sample)
    • Consumo de memoria nivel nodo
    • Consumo de memoria a nivel POD (app-sample)
    • Tráfico red (IN/OUT) nivel nodo
    • Tráfico red (IN/OUT) nivel POD (app-sample)


    Datos acceso grafana:

    • usuario: admin
    • password: admin

    Creación de anotación "litmuschaos"

    Para habilitar la ejecución de experimentos contra nuestro deployment, necesitamos añadir la anotación litmuschaos.io/chaos=“true“. Como veremos más adelante, todos los experimentos tienen la propiedad annotationCheck: “true”.

    # add annotate (enable chaos)
kubectl annotate deploy/app-sample litmuschaos.io/chaos="true" -n "${TESTING_NAMESPACE}"
 
    kubectl describe deploy/app-sample -n "${TESTING_NAMESPACE}"

# -----------------------------------------------------------

Name:                   app-sample
Namespace:              testing
CreationTimestamp:      Mon, 29 Mar 2021 09:35:53 +0200
Labels:                 app=app-sample
                        app.kubernetes.io/name=app-sample
Annotations:            deployment.kubernetes.io/revision: 1
                        litmuschaos.io/chaos: true # <-- HABILITAMOS EXPERIMENTOS
Selector:               app.kubernetes.io/name=app-sample
Replicas:               2 desired | 2 updated | 2 total | 2 available | 0 unavailable
StrategyType:           RollingUpdate

    Detalle componentes de un experimento

    Service Account, Role y RoleBinding

    Cada experimento debe tener asociado un ServiceAccount, un Role para definir permisos y un RoleBinding para relacionar el ServiceAccount/Role.

    Podéis encontrar todas las definiciones dentro de src/litmus/nombre-experimento/nombre-experimento-sa.yaml

    apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: container-kill-sa
  namespace: testing
  labels:
    name: container-kill-sa
    app.kubernetes.io/part-of: litmus
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  name: container-kill-sa
  namespace: testing
  labels:
    name: container-kill-sa
    app.kubernetes.io/part-of: litmus
rules:
  - apiGroups: [""]
    resources:
      ["pods", "pods/exec", "pods/log", "events", "replicationcontrollers"]
    verbs:
      ["create", "list", "get", "patch", "update", "delete", "deletecollection"]
  - apiGroups: ["batch"]
    resources: ["jobs"]
    verbs: ["create", "list", "get", "delete", "deletecollection"]
  - apiGroups: ["apps"]
    resources: ["deployments", "statefulsets", "daemonsets", "replicasets"]
    verbs: ["list", "get"]
  - apiGroups: ["apps.openshift.io"]
    resources: ["deploymentconfigs"]
    verbs: ["list", "get"]
  - apiGroups: ["argoproj.io"]
    resources: ["rollouts"]
    verbs: ["list", "get"]
  - apiGroups: ["litmuschaos.io"]
    resources: ["chaosengines", "chaosexperiments", "chaosresults"]
    verbs: ["create", "list", "get", "patch", "update"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: container-kill-sa
  namespace: testing
  labels:
    name: container-kill-sa
    app.kubernetes.io/part-of: litmus
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: Role
  name: container-kill-sa
subjects:
  - kind: ServiceAccount
    name: container-kill-sa
    namespace: testing

    Definición ChaosEngine

    Para facilitar la comprensión, hemos dividido en 3 secciones el contenido de un experimento. Podéis encontrar todas las definiciones dentro de src/litmus/nombre-experimento/chaos-engine-.yaml

    Especificaciones generales

    En esta sección especificaremos atributos comunes a todos los experimentos. Para este workshop, debido a que estamos realizando los experimentos contra un único deployment, el único atributo que cambiará entre experimentos es «chaosServiceAccount».

    apiVersion: litmuschaos.io/v1alpha1
kind: ChaosEngine
metadata:
  name: app-sample-chaos # Nombre del chaos-engine
  namespace: testing     # Namespace de testing
spec:
  annotationCheck: "true" # Hemos creado una anotación en nuestro deployment app-sample. Con la propiedad marcada a "true" indicamos que aplicarmeos el experimento a este despliegue.

  engineState: "active"   # Activación/desactivación de experimento

  appinfo:                # En esta sección proporcionamos la información de nuestro deployment.
    appns: "testing"      # Namespace donde se localiza
    applabel: "app.kubernetes.io/name=app-sample" # Etiqueta asociada a nuestro deployment
    appkind: "deployment" # Tipo de recurso (sólo admite deployment, lo que afectará a todos los pods)

  chaosServiceAccount: container-kill-sa # Nombre del service account (creado en el paso anterior)
  monitoring: true       # si queremos activar la monitorización (prometheus o similares)
  jobCleanUpPolicy: "delete" # Permite controlar la limpieza de recursos tras la ejecución. Especificar "retain" para debug.
    Especificaciones de componentes

    En esta sección definiremos las variables de entorno propias de cada experimento. Las variables «CHAOS_INTERVAL» y «TOTAL_CHAOS_DURATION» son comunes a todos los experimentos.

      experiments:
    - name: container-kill # Nombre del experimento
      spec:
        components:
          env:
            # Intervalo (segundos) por cada iteración
            - name: CHAOS_INTERVAL
              value: "10"

            # Tiempo total (segundos) que durará el experimento
            - name: TOTAL_CHAOS_DURATION
              value: "60"
    Especificaciones de pruebas

    En esta sección se informan los atributos para las pruebas de validación. El resultado del experimento dependerá del cumplimiento de la validación especificada.

    En el siguiente enlace podeis consultar los tipos de pruebas disponibles.

            probe:
          - name: "check-frontend-access-url" # Nombre de prueba
            type: "httpProbe"                 # Petición de tipo HTTP(S). Alternativas: cmdProbe, k8sProbe, promProbe.
            httpProbe/inputs:                  
              url: "http://app-sample.testing.svc.cluster.local" # URL a validar
              insecureSkipVerify: false                               # Permitir HTTP sin TLS
              method:
                get:                          # Petición tipo GET
                  criteria: ==                # Criterio a evaluar
                  responseCode: "200"         # Respuesta a evaluar
            mode: "Continuous"                # La prueba se ejecuta de forma continua (alternativas: SoT, EoT, Edge, OnChaos)
            runProperties:
              probeTimeout: 5                 # Número de segundos para timeout en la petición
              interval: 5                     # Intervalo (segundos) entre re-intentos
              retry: 1                        # Número de re-intento antes de dar por fallida la validación   
              probePollingInterval: 2         # Intervalo (segundos) entre peticiones
    Gestión de experimentos

    Una de las principales ventajas de litmus es poder definir los experimentos de forma declarativa, lo que nos permite incluir fácilmente nuestros gestores de plantillas. Recomendamos el uso de kustomize.

    Ejecución de experimentos

    Container Kill

    • Descripción: Aborta la ejecución del servicio docker dentro de un pod. La selección del pod es aleatoria.

    • Información oficial del experimento: enlace

    • Criterio de entrada: 2 pods de app-sample en estado «Running»

        kubectl get pods -n "${TESTING_NAMESPACE}"
      kubectl get pods -n "${TESTING_NAMESPACE}"

  # -----------------------------------------

  NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  app-sample-7ff489dbd5-82ppw   1/1     Running   0          9h
  app-sample-7ff489dbd5-jg9vh   1/1     Running   0          9h
    • Parámetros de entrada experimento:
    experiments:
    - name: container-kill
    spec:
        components:
        env:
            # provide the chaos interval
            - name: CHAOS_INTERVAL
            value: "10"

            # provide the total chaos duration
            - name: TOTAL_CHAOS_DURATION
            value: "20"

            - name: CONTAINER_RUNTIME
            value: "docker"

            - name: SOCKET_PATH
            value: "/var/run/docker.sock"

    • Hipótesis: Tenemos dos pods escuchando por el 80 tras un balanceador. Nuestro deployment tiene readinessProbe con periodSeconds=1 y failureThreshold=1. Si uno de los pods deja de responder, el balanceador deja de enviar tráfico a ese pod y debe responder el otro. Hemos establecido el healthcheck del experimento cada 5s (tiempo máximo de respuesta aceptable) atacando directamente contra el balanceador, por lo que no deberíamos de tener pérdida de servicio en ningún momento.

    • Creación de SA, Role y RoleBinding

    kubectl apply -f src/litmus/kill-container/kill-container-sa.yaml -n "${TESTING_NAMESPACE}"

    • Ejecución de experimento

    kubectl apply -f src/litmus/kill-container/chaos-engine-kill-container.yaml  -n "${TESTING_NAMESPACE}"

# Awaited -> Pass/Fail
watch -n 1 kubectl get chaosresult app-sample-chaos-container-kill -n "${TESTING_NAMESPACE}" -o jsonpath="{.status.experimentstatus.verdict}"

    • Observaciones: durante el experimento observamos 2 reinicios de pod con transición «Running» -> «Error» -> «Running».

    • Validación: Peticiones get al balanceador con respuesta 200.

    probe:
- name: "check-frontend-access-url"
    type: "httpProbe"
    httpProbe/inputs:
    url: "http://app-sample.testing.svc.cluster.local"
    insecureSkipVerify: false
    method:
        get:
        criteria: ==
        responseCode: "200"
    mode: "Continuous"
    runProperties:
    probeTimeout: 5
    interval: 5
    retry: 1
    probePollingInterval: 2
    • Resultado: resultado «Pass» (dos pods en estado «Running», sin pérdida de servicio durante la duración del experimento)
    $ kubectl describe chaosresult app-sample-chaos-container-kill -n "${TESTING_NAMESPACE}" 

# --------------------------------------------------------------------------------------

Spec:
    Engine:      app-sample-chaos
    Experiment:  container-kill
Status:
    Experimentstatus:
        Fail Step:                 N/A
        Phase:                     Completed
        Probe Success Percentage:  100
        Verdict:                   Pass
History:
    Failed Runs:   0
    Passed Runs:   6
    Stopped Runs:  0
Probe Status:
    Name:  check-frontend-access-url
    Status:
        Continuous:  Passed 👍
    Type:            httpProbe
Events:
    Type    Reason   Age    From                         Message
    ----    ------   ----   ----                         -------
    Normal  Awaited  4m48s  container-kill-5i56m6-4pkxg  experiment: container-kill, Result: Awaited
    Normal  Pass     4m4s   container-kill-5i56m6-4pkxg  experiment: container-kill, Result: Pass


$ kubectl get pods -n testing

NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
app-sample-6c48f8c4cc-74lvl   1/1     Running   2          25m
app-sample-6c48f8c4cc-msdmj   1/1     Running   0          25m

    • Pod autoscaler

      • Descripción: permite escalar las réplicas para testear el autoescalado en el nodo.

      • Información oficial del experimento: enlace

      • Criterio de entrada: 2 pods de app-sample en estado «Running»

      $ kubectl get pods -n "${TESTING_NAMESPACE}"

  # ------------------------------------------

  NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  app-sample-6c48f8c4cc-74lvl   1/1     Running   2          29m
  app-sample-6c48f8c4cc-msdmj   1/1     Running   0          28m

    • Parámetros de entrada experimento:

    experiments:
  - name: pod-autoscaler
    spec:
      components:
        env:
          # set chaos duration (in sec) as desired
          - name: TOTAL_CHAOS_DURATION
            value: "60"

          # number of replicas to scale
          - name: REPLICA_COUNT
            value: "10"

    • Hipótesis: Disponemos de un HPA con min = 2 y max = 10. Con la ejecución de este experimento queremos validar que nuestro nodo es capaz de escalar a 10 réplicas (el max. establecido en el HPA). Cuando ejecutemos el experimento, se crearán 10 réplicas y en ningún momento tendremos pérdida de servicio. Nuestro HPA tiene establecido el parámetro «–horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization» a 300s, por lo que durante ese intervalo tendremos 10 réplicas en estado «Running» y transcurrido ese intervalo, volveremos a tener 2 réplicas.

    • Creación de SA, Role y RoleBinding

    $ kubectl apply -f src/litmus/pod-autoscaler/pod-autoscaler-sa.yaml -n "${TESTING_NAMESPACE}"
    • Ejecución de experimento
    $ kubectl apply -f src/litmus/pod-autoscaler/chaos-engine-pod-autoscaler.yaml  -n "${TESTING_NAMESPACE}"

    • Observaciones:

    • Validación: Peticiones get al balanceador con respuesta 200.

    probe:
- name: "check-frontend-access-url"
    type: "httpProbe"
    httpProbe/inputs:
    url: "http://app-sample.testing.svc.cluster.local"
    insecureSkipVerify: false
    method:
        get:
        criteria: ==
        responseCode: "200"
    mode: "Continuous"
    runProperties:
    probeTimeout: 5
    interval: 5
    retry: 1
    probePollingInterval: 2
    • Resultado:
    $ kubectl describe chaosresult app-sample-chaos-pod-autoscaler  -n "${TESTING_NAMESPACE}"

# ----------------------------------------------------------------------------------------

Spec:
    Engine:      app-sample-chaos
    Experiment:  pod-autoscaler
Status:
    Experimentstatus:
        Fail Step:                 N/A
        Phase:                     Completed
        Probe Success Percentage:  100
        Verdict:                   Pass
History:
    Failed Runs:   0
    Passed Runs:   6
    Stopped Runs:  0
Probe Status:
    Name:  check-frontend-access-url
    Status:
        Continuous:  Passed 👍
    Type:            httpProbe
Events:
    Type    Reason   Age    From                         Message
    ----    ------   ----   ----                         -------
    Normal  Awaited  4m46s  pod-autoscaler-95wa6x-858jv  experiment: pod-autoscaler, Result: Awaited
    Normal  Pass     3m32s  pod-autoscaler-95wa6x-858jv  experiment: pod-autoscaler, Result: Pass

$ kubectl get pods -n testing

# ---------------------------

NAME                          READY   STATUS        RESTARTS   AGE
app-sample-6c48f8c4cc-5kzpg   0/1     Completed     0          39s
app-sample-6c48f8c4cc-74lvl   0/1     Running       2          32m
app-sample-6c48f8c4cc-bflws   0/1     Completed     0          39s
app-sample-6c48f8c4cc-c5ls8   0/1     Completed     0          39s
app-sample-6c48f8c4cc-d9zj4   0/1     Completed     0          39s
app-sample-6c48f8c4cc-f2xnt   0/1     Completed     0          39s
app-sample-6c48f8c4cc-f7qdl   0/1     Completed     0          39s
app-sample-6c48f8c4cc-ff84v   0/1     Completed     0          39s
app-sample-6c48f8c4cc-k29rr   0/1     Completed     0          39s
app-sample-6c48f8c4cc-l5fqp   0/1     Completed     0          39s
app-sample-6c48f8c4cc-m587t   0/1     Completed     0          39s
app-sample-6c48f8c4cc-msdmj   1/1     Running       0          32m
app-sample-6c48f8c4cc-n5h6l   0/1     Completed     0          39s
app-sample-6c48f8c4cc-qr5nd   0/1     Completed     0          39s
app-sample-chaos-runner       0/1     Completed     0          47s
pod-autoscaler-95wa6x-858jv   0/1     Completed     0          45s

    Pod CPU Hog

    • Descripción: permite consumir recursos de CPU dentro de POD

    • Información oficial del experimento: enlace

    • Criterio de entrada: 2 pods de app-sample en estado «Running»

      kubectl get pods -n "${TESTING_NAMESPACE}"

  # ---------------------------------------

  NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
  app-sample-6c48f8c4cc-74lvl   1/1     Running   2          52m
  app-sample-6c48f8c4cc-msdmj   1/1     Running   0          52m
    • Parámetros de entrada experimento:
    experiments:
  - name: pod-cpu-hog
    spec:
      components:
        env:
          #number of cpu cores to be consumed
          #verify the resources the app has been launched with
          - name: CPU_CORES
            value: "1"

          - name: TOTAL_CHAOS_DURATION
            value: "60" # in seconds

          - name: PODS_AFFECTED_PERC
            value: "0"

    • Hipótesis: Disponemos de un HPA con min = 2 y max = 10. Con la ejecución de este experimento queremos validar que nuestro HPA funciona correctamente. Tenemos establecido un targetCPUUtilizationPercentage=50%, lo que quiere decir que si inyectamos consumo de CPU en un pod, el HPA debe establecer el número de réplicas a 3 (2 min + 1 autoscaler). En ningún momento debemos tener pérdida de servicio. Nuestro HPA tiene establecido el parámetro «–horizontal-pod-autoscaler-downscale-stabilization» a 300s, por lo que durante ese intervalo tendremos 10 réplicas en estado «Running» y transcurrido ese intervalo, volveremos a tener 2 réplicas.

    • Creación de SA, Role y RoleBinding

    kubectl apply -f src/litmus/pod-cpu-hog/pod-cpu-hog-sa.yaml -n "${TESTING_NAMESPACE}"

    • Ejecución de experimento

    kubectl apply -f src/litmus/pod-cpu-hog/chaos-engine-pod-cpu-hog.yaml -n "${TESTING_NAMESPACE}"

    • Observaciones: durante el experimento vemos 2 pods en estado «Runnning». Se comienza a inyectar consumo en uno de los POD y se autoescala a 3 réplicas. A los 300s se vuelve a tener 2 réplicas.

    • Validación: Peticiones get al balanceador con respuesta 200.

    probe:
- name: "check-frontend-access-url"
    type: "httpProbe"
    httpProbe/inputs:
    url: "http://app-sample.testing.svc.cluster.local"
    insecureSkipVerify: false
    method:
        get:
        criteria: ==
        responseCode: "200"
    mode: "Continuous"
    runProperties:
    probeTimeout: 5
    interval: 5
    retry: 1
    probePollingInterval: 2

    • Resultado: resultado «Pass» (tres pods en estado «Running», sin pérdida de servicio durante la duración del experimento)

    $ kubectl describe chaosresult app-sample-chaos-pod-cpu-hog -n "${TESTING_NAMESPACE}" 

# -----------------------------------------------------------------------------------

Spec:
    Engine:      app-sample-chaos
    Experiment:  pod-cpu-hog
Status:
    Experimentstatus:
        Fail Step:                 N/A
        Phase:                     Completed
        Probe Success Percentage:  100
        Verdict:                   Pass
History:
    Failed Runs:   0
    Passed Runs:   6
    Stopped Runs:  0
Probe Status:
    Name:  check-frontend-access-url
    Status:
        Continuous:  Passed 👍
    Type:            httpProbe
Events:
    Type    Reason   Age    From                         Message
    ----    ------   ----   ----                         -------
    Normal  Awaited  2m23s  pod-cpu-hog-mpen59-zcpr6  experiment: pod-cpu-hog, Result: Awaited
    Normal  Pass     74s    pod-cpu-hog-mpen59-zcpr6  experiment: pod-cpu-hog, Result: Pass

$ kubectl get pods -n testing

  NAME                          READY   STATUS      RESTARTS   AGE
  app-sample-6c48f8c4cc-74lvl   1/1     Running     6          46m
  app-sample-6c48f8c4cc-msdmj   1/1     Running     0          46m
  app-sample-5c5575cdb7-hq5gs   1/1     Running     0          49s
  app-sample-chaos-runner       0/1     Completed   0          104s
  pod-cpu-hog-mpen59-zcpr6      0/1     Completed   0          103s

    Extra – Otros experimentos

    • pod-network-loss

    kubectl apply -f src/litmus/pod-network-loss/pod-network-loss-sa.yaml -n "${TESTING_NAMESPACE}"

kubectl apply -f src/litmus/pod-network-loss/chaos-engine-pod-network-loss.yaml  -n "${TESTING_NAMESPACE}"

kubectl describe chaosresult app-sample-chaos-pod-network-loss -n "${TESTING_NAMESPACE}"
    • pod-memory-hog
    kubectl apply -f src/litmus/pod-memory/pod-memory-hog-sa.yaml -n "${TESTING_NAMESPACE}"

kubectl apply -f src/litmus/pod-memory/chaos-engine-pod-memory-hog.yaml  -n "${TESTING_NAMESPACE}"

kubectl describe chaosresult app-sample-chaos-pod-memory-hog -n "${TESTING_NAMESPACE}"
    • pod-delete
    kubectl apply -f src/litmus/pod-delete/pod-delete-sa.yaml -n "${TESTING_NAMESPACE}"

kubectl apply -f src/litmus/pod-delete/chaos-engine-pod-delete.yaml -n "${TESTING_NAMESPACE}"

kubectl describe chaosresult app-sample-chaos-pod-delete -n "${TESTING_NAMESPACE}"

    Planificación de experimentos

    Litmus soporta el uso de planificaciones de experimentos. Dispone de las siguientes opciones:

    • Inmediato
    apiVersion: litmuschaos.io/v1alpha1
kind: ChaosSchedule
metadata:
  name: schedule-nginx
spec:
  schedule:
    now: true
  engineTemplateSpec:
    appinfo:
      appns: testing
      applabel: app.kubernetes.io/name=app-sample
      appkind: deployment
    annotationCheck: 'true'
    • Timestamp específico
    apiVersion: litmuschaos.io/v1alpha1
kind: ChaosSchedule
metadata:
  name: schedule-nginx
spec:
  schedule:
    once:
      #should be modified according to current UTC Time
      executionTime: "2020-05-12T05:47:00Z" 
  engineTemplateSpec:
    appinfo:
      appns: testing
      applabel: app.kubernetes.io/name=app-sample
      appkind: deployment
    annotationCheck: 'true'
    • Repeticiones
    apiVersion: litmuschaos.io/v1alpha1
kind: ChaosSchedule
metadata:
  name: schedule-nginx
spec:
  schedule:
    repeat:
      properties:
         #format should be like "10m" or "2h" accordingly for minutes or hours
        minChaosInterval: "2m"  
  engineTemplateSpec:
    appinfo:
      appns: testing
      applabel: app.kubernetes.io/name=app-sample
      appkind: deployment
    annotationCheck: 'true'
    • Repeticiones entre un rango de fechas
    apiVersion: litmuschaos.io/v1alpha1
kind: ChaosSchedule
metadata:
  name: schedule-nginx
spec:
  schedule:
    repeat:
      timeRange:
        #should be modified according to current UTC Time
        startTime: "2020-05-12T05:47:00Z"   
        endTime: "2020-09-13T02:58:00Z"   
      properties:
        #format should be like "10m" or "2h" accordingly for minutes and hours
        minChaosInterval: "2m"  
  engineTemplateSpec:
    appinfo:
      appns: testing
      applabel: app.kubernetes.io/name=app-sample
      appkind: deployment
    annotationCheck: 'true'
    • Repeticiones con una fecha de finalización
    apiVersion: litmuschaos.io/v1alpha1
kind: ChaosSchedule
metadata:
  name: schedule-nginx
spec:
  schedule:
    repeat:
      timeRange:
        #should be modified according to current UTC Time
        endTime: "2020-09-13T02:58:00Z"   
      properties:
        #format should be like "10m" or "2h" accordingly for minutes and hours
        minChaosInterval: "2m"   
  engineTemplateSpec:
    appinfo:
      appns: testing
      applabel: app.kubernetes.io/name=app-sample
      appkind: deployment
    annotationCheck: 'true'
    • Repeticiones desde una fecha de inicio (ejecuciones indefinidas)
    apiVersion: litmuschaos.io/v1alpha1
kind: ChaosSchedule
metadata:
  name: schedule-nginx
spec:
  schedule:
    repeat:
      timeRange:
        #should be modified according to current UTC Time
        startTime: "2020-05-12T05:47:00Z"   
      properties:
         #format should be like "10m" or "2h" accordingly for minutes and hours
        minChaosInterval: "2m" 
  engineTemplateSpec:
    appinfo:
      appns: testing
      applabel: app.kubernetes.io/name=app-sample
      appkind: deployment
    annotationCheck: 'true'
    • Ejecución entre horas con frecuencia
    apiVersion: litmuschaos.io/v1alpha1
kind: ChaosSchedule
metadata:
  name: schedule-nginx
spec:
  schedule:
    repeat:
      properties:
        #format should be like "10m" or "2h" accordingly for minutes and hours
        minChaosInterval: "2m"   
      workHours:
        # format should be <starting-hour-number>-<ending-hour-number>(inclusive)
        includedHours: 0-12
  engineTemplateSpec:
    appinfo:
      appns: testing
      applabel: app.kubernetes.io/name=app-sample
      appkind: deployment
    annotationCheck: 'true'
    • Ejecuciones periódicas en días específicos
    apiVersion: litmuschaos.io/v1alpha1
kind: ChaosSchedule
metadata:
  name: schedule-nginx
spec:
  schedule:
    repeat:
      properties:
        #format should be like "10m" or "2h" accordingly for minutes and hours
        minChaosInterval: "2m"   
      workDays:
        includedDays: "Mon,Tue,Wed,Sat,Sun"
  engineTemplateSpec:
    appinfo:
      appns: testing
      applabel: app.kubernetes.io/name=app-sample
      appkind: deployment
    annotationCheck: 'true'

    LitmusChaos + Load Test Performance con Apache Jmeter

    Hasta el momento hemos realizado pruebas para validar cómo se comporta nuestro nodo de k8s bajo escenarios ideales, sin carga en el sistema por parte de los usuarios finales de la aplicación.

    Por lo general, tendremos definidos SLIs/SLOs/SLAs los cuales hay que garantizar que cumplimos bajo cualquier eventualidad y para ello debemos de disponer de las herramientas adecuadas. En este caso, Litmus + Apache Jmeter nos facilitarán la tarea de simular múltiples escenarios de concurrencia con inyección de anomalías en el sistema. Durante esta fase de pruebas es posible que tengamos que realizar ajustes de dimensionamiento, modificar alguna política de escalado o incluso que identifiquemos cuellos de botella y los equipos de desarrollo tengan que ajustar algún componente.

    Para no desvirtuar el objetivo del workshop con la definición de SLIs/SLOs/SLAs (más info aquí), únicamente vamos a utilizar la métrica «Ratio de error», la cual vamos a establecer en < 2,00%.

    Planteamos un escenario ficticio donde nuestra aplicación tiene 200 usuarios concurrentes durante la mayor parte del tiempo de servicio.

    Procedemos a descargar el binario de JMeter y unos complementos para la visualización de gráficas:

    JMeter requiere Java JRE. En el caso de no estar disponible en el sistema, puedes realizar la instalación de [OpenJDK](https://adoptopenjdk.net/index.html). En caso contrario, omite este paso.

    curl -L https://ftp.cixug.es/apache//jmeter/binaries/apache-jmeter-5.4.1.tgz --output /tmp/apache-jmeter.tgz
tar zxvf /tmp/apache-jmeter.tgz && mv apache-jmeter-5.4.1 apache-jmeter

# install plugins-manager
curl -L https://jmeter-plugins.org/get/ --output apache-jmeter/lib/ext/jmeter-plugins-manager-1.6.jar

# install bzm - Concurrency Thread Group
curl -L https://repo1.maven.org/maven2/kg/apc/jmeter-plugins-casutg/2.9/jmeter-plugins-casutg-2.9.jar --output apache-jmeter/lib/ext/jmeter-plugins-casutg-2.9.jar
curl -L https://repo1.maven.org/maven2/kg/apc/jmeter-plugins-cmn-jmeter/0.6/jmeter-plugins-cmn-jmeter-0.6.jar --output apache-jmeter/lib/jmeter-plugins-cmn-jmeter-0.6.jar
curl -L https://repo1.maven.org/maven2/kg/apc/cmdrunner/2.2/cmdrunner-2.2.jar --output apache-jmeter/lib/cmdrunner-2.2.jar
curl -L https://repo1.maven.org/maven2/net/sf/json-lib/json-lib/2.4/json-lib-2.4.jar --output apache-jmeter/lib/json-lib-2.4-jdk15.jar


curl -L https://repo1.maven.org/maven2/kg/apc/jmeter-plugins-graphs-basic/2.0/jmeter-plugins-graphs-basic-2.0.jar --output apache-jmeter/lib/ext/jmeter-plugins-graphs-basic-2.0.jar
curl -L https://repo1.maven.org/maven2/kg/apc/jmeter-plugins-graphs-additional/2.0/jmeter-plugins-graphs-additional-2.0.jar --output apache-jmeter/lib/ext/jmeter-plugins-graphs-additional-2.0.jar

# Get url service
url=$(minikube service app-sample --url -n "${TESTING_NAMESPACE}")

HOST_APP_SAMPLE=$(echo ${url} | cut -d/ -f3 | cut -d: -f1)
PORT_APP_SAMPLE=$(echo ${url} | cut -d: -f3)

    Vamos a validar que con el dimensionamiento actual cumplimos con los requisitos. Durante 60 segundos, ejecutamos 200 peticiones concurrentes, lo que se traduce en 12.000 peticiones. La petición será de tipo «GET» por el puerto 80 del balanceador.

    Este es el aspecto que tiene la GUI de JMeter con el plan de pruebas.

    TARGET_RATE=200
RAMP_UP_TIME=60
RAMP_UP_STEPS=1

# GUI mode
bash apache-jmeter/bin/jmeter.sh -t src/jmeter/litmus-k8s-workshop.jmx -f -l apache-jmeter/logs/result.jtl -j apache-jmeter/logs/jmeter.log -Jhost=${HOST_APP_SAMPLE} -Jport=${PORT_APP_SAMPLE} -Jtarget_rate=${TARGET_RATE} -Jramp_up_time=${RAMP_UP_TIME} -Jramp_up_steps=${RAMP_UP_STEPS}

    Nuestro dimensionamiento base son dos réplicas de nuestro servicio app-sample:

    kubectl get pods -n "${TESTING_NAMESPACE}"

# ----------------------------------------

NAME                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
app-sample-d9d578cfb-55flr   1/1     Running   8          3h1m
app-sample-d9d578cfb-klmxn   1/1     Running   0          3h2m

    Ejecutamos el plan de pruebas sin GUI:

    TARGET_RATE=200
RAMP_UP_TIME=60
RAMP_UP_STEPS=1

bash apache-jmeter/bin/jmeter.sh -n -t src/jmeter/litmus-k8s-workshop.jmx -f -l apache-jmeter/logs/result.jtl -j apache-jmeter/logs/jmeter.log -Jhost=${HOST_APP_SAMPLE} -Jport=${PORT_APP_SAMPLE} -Jtarget_rate=${TARGET_RATE} -Jramp_up_time=${RAMP_UP_TIME} -Jramp_up_steps=${RAMP_UP_STEPS}

rm -rf apache-jmeter/logs/report && bash apache-jmeter/bin/jmeter.sh -g apache-jmeter/logs/result.jtl -o apache-jmeter/logs/report

    En la ruta «./apache-jmeter/logs/report/index.html» podéis ver un dashboard con los resultados.

    Hemos realizado 12000 peticiones con 200 usuarios concurrentes durante 60s. Estos son los resultados:

    • Ratio de error: 0.00%

    Vamos a realizar la misma prueba pero inyectando disrupcción de red en uno de los pods, lo que provocará que deje de responder (estado CrashLoopBackOff) y sólo tengamos disponible una réplica.

    kubectl apply -f src/litmus/pod-network-loss/pod-network-loss-sa.yaml -n "${TESTING_NAMESPACE}"
kubectl apply -f src/litmus/pod-network-loss/chaos-engine-pod-network-loss.yaml  -n "${TESTING_NAMESPACE}"

TARGET_RATE=200
RAMP_UP_TIME=60
RAMP_UP_STEPS=1

bash apache-jmeter/bin/jmeter.sh -n -t src/jmeter/litmus-k8s-workshop.jmx -f -l apache-jmeter/logs/result.jtl -j apache-jmeter/logs/jmeter.log -Jhost=${HOST_APP_SAMPLE} -Jport=${PORT_APP_SAMPLE} -Jtarget_rate=${TARGET_RATE} -Jramp_up_time=${RAMP_UP_TIME} -Jramp_up_steps=${RAMP_UP_STEPS}

rm -rf apache-jmeter/logs/report && bash apache-jmeter/bin/jmeter.sh -g apache-jmeter/logs/result.jtl -o apache-jmeter/logs/report

    ¿Qué ha sucedido?

    Al inyectar el experimento, uno de los pods ha dejado de responder. Si nos fijamos en la definición del deployment app-sample, tenemos un livenessProbe cuya propiedad periodSeconds está establecida a 5 segundos y failureThreshold a 1 intento. Según nuestra configuración, el balanceador envía el 50% aprox. del tráfico a cada uno de los pods. Durante 5 segundos tenemos que el pod al que hemos inyectado una disrupción de red mediante el experimento no responde, lo que se traduce en error en la petición. Transcurridos los 5 segundos, el balanceador deja de enviar tráfico a ese pod y sólo tendremos un pod recibiendo peticiones.

    Teníamos establecido un requisito que nuestro servicio no puede superar el 2% de errores bajo ningún escenario y hemos obtenido un 5,03% (603 peticiones erróneas), por lo que debemos realizar algún ajuste para cumplir el objetivo.

    ¿Cuál es el resultado del experimento?

    kubectl describe chaosresult app-sample-chaos-pod-network-loss  -n "${TESTING_NAMESPACE}"

#-------------------------

Events:
Type    Reason   Age    From                           Message
----    ------   ----   ----                           -------
Normal  Awaited  4m16s  pod-network-loss-uf6hms-sk47z  experiment: pod-network-loss, Result: Awaited
Normal  Pass     2m23s  pod-network-loss-uf6hms-sk47z  experiment: pod-network-loss, Result: Pass

    Aunque nuestro requisito de ratio de error < 2,00% no se cumple, el experimento termina con resultado «Pass». Esto es debido a que Litmus tiene como criterio de salida «Pass» si el pod vuelve a estar disponible, lo cual se cumple. Aquí estamos haciendo uso de litmus para inyectar errores en el sistema.

    ¿Cómo podemos conseguir reducir el ratio de error?

    Únicamente con fines ilustrativos, para resolver el problema que nos ocupa, vamos a incrementar el número de réplicas a 4 en el HorizontalPodAutoscaler y en el deployment disminuir el valor de la propiedad periodSeconds de 5s a 2s. Con esto pasamos a distribuir el 25% del tráfico a cada pod y además, el tiempo que el pod afectado por la disrupción de tráfico pasa de 5s a 2s, lo que debe traducirse en una reducción del ratio de error.

    ℹ️ Nuestro sistema debe estar diseñado para adaptarse a la demanda en base a métricas (CPU, memoria, peticiones por segundo, latencia, I/O, etc.) siempre manteniendo los mínimos recursos activos. Con la expansión de servicios gestionados de kubernetes en los principales proveedores cloud (EKS/GKE/AKS), disponemos de múltiples estrategias para conseguir dicho objetivo.

    kubectl edit deployment app-sample -n "${TESTING_NAMESPACE}" 

kubectl edit HorizontalPodAutoscaler app-sample-ha -n "${TESTING_NAMESPACE}"

    Volvemos a ejecutar nuestro test:

    kubectl apply -f src/litmus/pod-network-loss/pod-network-loss-sa.yaml -n "${TESTING_NAMESPACE}"
kubectl apply -f src/litmus/pod-network-loss/chaos-engine-pod-network-loss.yaml  -n "${TESTING_NAMESPACE}"

TARGET_RATE=200
RAMP_UP_TIME=60
RAMP_UP_STEPS=1

bash apache-jmeter/bin/jmeter.sh -n -t src/jmeter/litmus-k8s-workshop.jmx -f -l apache-jmeter/logs/result.jtl -j apache-jmeter/logs/jmeter.log -Jhost=${HOST_APP_SAMPLE} -Jport=${PORT_APP_SAMPLE} -Jtarget_rate=${TARGET_RATE} -Jramp_up_time=${RAMP_UP_TIME} -Jramp_up_steps=${RAMP_UP_STEPS}

rm -rf apache-jmeter/logs/report && bash apache-jmeter/bin/jmeter.sh -g apache-jmeter/logs/result.jtl -o apache-jmeter/logs/report

    Como podemos observar, nuestros cambios han provocado disminuir nuestro ratio de error a 1,60%, por lo que conseguimos cumplir nuestro objetivo de < 2,00%.

    Litmus UI Portal

    Litmus dispone de un portal para poder realizar experimentos sin necesidad de utilizar la consola. Dispone de las siguientes funcionalidades:

    • Gestión de workflows: dispone de todos los experimentos pre-cargados listos para ejecutar en tu k8s.
    • MyHubs: permite conectar a repositorios públicos/privados para hacer uso de tus propios experimentos.
    • Analytics: permite visualizar las ejecuciones de tus experimentos, así como estadísticas sobre los mismos. Además, permite conectar a otros DataSources como Prometheus.
    • Gestión de equipos y usuarios.
    # install litmus portal
kubectl apply -f src/litmus/portal/portal.yaml

minikube service litmusportal-frontend-service -n  ${LITMUS_NAMESPACE} > /dev/null &

    Guía Litmus para desarrolladores

    En la actualidad, litmus dispone de 53 experimentos a través de Litmus ChaosHub. Están desarrollados principalmente en Go, aunque disponen de una SDK para python y ansible.

    Los experimentos tienen una estructura bien definida (pre-checks, chaos-injection, litmus-probes, post-checks y result-updates) y es viable desarrollar experimentos que se ajusten a tus necesidades.

    En este enlace encontraréis toda la información para desarrolladores.

    Consideraciones finales

    Debemos asumir que nuestro sistema no va a ser 100% tolerante a fallos pero ello no implica que pongamos todos los medios para minimizar los riesgos y en caso de producirse el desastre, lo hagamos de una forma relativamente controlada. La clave del éxito pasa por aplicar las prácticas de ingeniería del caos en fases tempranas del desarrollo, conocer las particularidades de la infraestructura donde ejecuta y disponer de herramientas adecuadas para automatizar las pruebas.

    Un factor importante es dimensionar los esfuerzos en base a la criticidad del servicio que presta nuestro sistema: el esfuerzo en validar la resiliencia de un portal con información para empleados con 100 usuarios potenciales cuyo SLA es del 98% difiere mucho de una aplicación bancaria que realiza operaciones financieras a miles de usuarios concurrentes cuyo SLA es del 99.9XX%. En ambos casos el único método para verificar el cumplimiento del SLA es mediante test de resiliencia pero existe una notable diferencia respecto al esfuerzo que deberíamos dedicar.

    En este workshop nos hemos centrado en Litmus y Kubernetes pero cabe recordar que dependiendo del sistema que estemos desarrollando, tengamos que complementar nuestras pruebas con otras herramientas, principalmente las enfocadas a la inyección de fallos sobre infraestructura (+ info).

    Referencias

    Licencia

    Este workshop está licenciado bajo MIT (ver LICENSE para más detalle).

    Navegación

    Introducción

    Objetivos del workshop

    Preparación de consola

    Clonación de repositorio

    Creación de entorno de pruebas K8s con minikube

    Creación de namespaces K8s

    Despliegue de aplicación de test

    Despliegue Chaos Experiments

    Despliegue servicios monitorización: Prometheus + Grafana

    Creación de anotación «litmuschaos»

    Detalle componentes de un experimento

    Ejecución de experimentos

    Planificación de experimentos

    LitmusChaos + Load Test Performance con Apache Jmeter

    Litmus UI Portal

    Guía Litmus para desarrolladores

    Consideraciones finales

    Referencias

    Licencia

    Autor

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    Ángel Maroco
    AWS Cloud Architect

    Ángel Maroco llevo en el sector IT más de una década, iniciando mi carrera profesional con el desarrollo web, pasando una buena etapa en distintas plataformas informacionales en entornos bancarios y los últimos 5 años dedicado al diseño de soluciones en entornos AWS.

    En la actualidad, compagino mi papel de arquitecto junto al de responsable de la Pŕactica Cloud /bluetab, cuya misión es impulsar la cultura Cloud dentro de la compañía.

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