Gremlin agora pode encontrar automaticamente problemas comuns de confiabilidade

Apr 25, 2024

Gremlin, startup de testes de confiabilidade mais conhecida por suas ferramentas de engenharia do caos, anunciou hoje o lançamento de seu recurso Detected Risks. Com isso, o Gremlin agora pode identificar automaticamente problemas de confiabilidade de alta prioridade, como configuração incorreta ou valores padrão incorretos em serviços baseados em Kubernetes e, em seguida, categorizá-los pela gravidade do risco que apresentam. O serviço também sugerirá possíveis soluções.

“A confiabilidade continua a crescer em importância”, disse Kolton Andrus, CTO e fundador da Gremlin. “Nossa infraestrutura digital é tão importante quanto nossa infraestrutura física. O governo, os cuidados de saúde, os transportes, as comunicações e as finanças dependem desta base digital, e ela apresenta riscos. Felizmente, muitos destes riscos são simples de mitigar – se forem conhecidos. É por isso que temos o prazer de anunciar nossos novos Riscos Detectados. Trabalhamos arduamente para expor rapidamente problemas sérios nos sistemas dos nossos clientes, riscos que eles podem então mitigar para melhorar qualitativamente a postura dos seus sistemas.”

Créditos da imagem:Gremlin

Enquanto as ferramentas de engenharia do caos do Gremlin procuram situações incomuns que podem levar a infraestrutura de uma empresa ao seu limite, o Detected Risks usa um conjunto de testes pré-configurados, com mais 20 chegando ainda este ano. Esses testes verificam problemas comuns que podem afetar o quão confiável e resiliente é realmente a infraestrutura de uma empresa. O Detected Risks funciona sem a necessidade de realizar experimentos de engenharia caótica ou testes de confiabilidade.

Em grande parte, esses testes são bastante simples e encapsulam as melhores práticas, como garantir que uma implantação esteja configurada para ser executada em diversas zonas de disponibilidade para garantir redundância. Isso pode parecer senso comum, mas ao observar as milhares de implantações que seus clientes executam, Gremlin descobriu que 26% não tinham redundância e 80% das implantações não tinham duas redundâncias. A empresa observa que o sistema também procura configurações incorretas comuns do Kubernetes que possam afetar o escalonamento automático, por exemplo.

“Nossa indústria tem muitos SREs brilhantes trabalhando duro para mitigar pessoalmente esses problemas, mas essa abordagem não é escalável”, disse Andrus. “Estamos resolvendo esse problema criando algo fácil de usar que fornece informações valiosas sobre milhares de aplicações do mundo real. Fornecer à liderança de engenharia visibilidade dos riscos existentes os ajuda a priorizar e realizar esse importante trabalho para que possam continuar a proteger a experiência do cliente e a construir software de alta qualidade.”