Chaos Engineering in Kubernetes 🧪

Einleitung

Kubernetes ist ein leistungsstarkes Orchestrierungssystem für containerisierte Anwendungen. Doch was passiert, wenn Teile deines Clusters ausfallen? Chaos Engineering hilft dir dabei, solche Szenarien gezielt zu simulieren und die Widerstandsfähigkeit deines Systems zu testen.

In diesem Artikel erfährst du, was Chaos Engineering ist, warum es für dein Cluster wichtig ist und wie du es mit Kubernetes praktisch umsetzen kannst.

1. Was ist Chaos Engineering?

Chaos Engineering ist eine Methodik, bei der kontrollierte Experimente durchgeführt werden, um Schwachstellen in einem System zu identifizieren, bevor sie im echten Betrieb auftreten. Es geht darum, bewusst Fehler zu verursachen – zum Beispiel durch das Abschalten von Services oder das Simulieren von Netzwerkproblemen – und zu prüfen, ob dein System diese Fehler aushält.

Prinzipien des Chaos Engineerings:

1. System verstehen: Identifiziere kritische Komponenten und Abhängigkeiten.
2. Hypothese aufstellen: Wie sollte sich das System im Fehlerfall verhalten?
3. Experiment durchführen: Führe gezielte Ausfälle oder Lasttests durch.
4. Lernen und verbessern: Analysiere die Ergebnisse und implementiere Verbesserungen.

2. Warum Chaos Engineering für dein k3s-Cluster?

Chaos Engineering hilft dir:

• Fehlertoleranz zu verbessern: Du kannst überprüfen, ob dein Cluster den Ausfall einzelner Nodes oder Pods verkraftet.
• Recovery-Zeiten zu optimieren: Teste, wie schnell deine Anwendungen wiederhergestellt werden.
• Bottlenecks zu identifizieren: Erkenne Engpässe in deinem Cluster, bevor sie Probleme verursachen.

3. Tools für Chaos Engineering in Kubernetes

3.1. Chaos Mesh

Chaos Mesh ist ein beliebtes Open-Source-Tool, das speziell für Kubernetes entwickelt wurde. Es lässt sich einfach mit ArgoCD deployen und bietet eine grafische Benutzeroberfläche zur Planung von Chaos-Experimenten.

Installation mit ArgoCD:

1. Erstelle eine neue ArgoCD-App für Chaos Mesh:

   apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
   kind: Application
   metadata:
     name: chaos-mesh
     namespace: argocd
   spec:
     project: default
     source:
       repoURL: 'https://charts.chaos-mesh.org'
       targetRevision: 'v2.7.0'
       chart: chaos-mesh
     destination:
       server: 'https://kubernetes.default.svc'
       namespace: chaos-testing
     syncPolicy:
       automated:
         prune: true
         selfHeal: true

2. Synchronisiere die App mit ArgoCD und überprüfe den Status.

3.2. Litmus Chaos

Litmus Chaos bietet eine Reihe von vorkonfigurierten Chaos-Experimenten, z. B.:

• Pod-Kill (Pods gezielt beenden)
• Network Delay (Latenzen simulieren)
• CPU Stress (Überlastung testen)

Deployment mit ArgoCD:

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Application
metadata:
  name: litmus
  namespace: argocd
spec:
  project: default
  source:
    repoURL: 'https://litmuschaos.github.io/litmus-helm/'
    chart: litmus
    targetRevision: 2.14.0
  destination:
    server: 'https://kubernetes.default.svc'
    namespace: litmus
  syncPolicy:
    automated:
      prune: true
      selfHeal: true

4. Praktische Chaos-Experimente für dein Cluster

Sobald Chaos Mesh oder Litmus erfolgreich installiert ist, kannst du die folgenden Tests durchführen, um die Resilienz deines Clusters zu testen:

4.1. Simuliere den Ausfall eines Worker-Nodes

Verwende Chaos Mesh, um einen Node-Failure zu testen:

apiVersion: chaos-mesh.org/v1alpha1
kind: PodChaos
metadata:
  name: node-failure
  namespace: chaos-testing
spec:
  action: pod-kill
  mode: one
  selector:
    namespaces:
      - default
  scheduler:
    cron: "@every 1h"

4.2. Netzwerkverzögerungen simulieren

Teste, wie sich dein Cluster bei Netzwerkproblemen verhält:

apiVersion: chaos-mesh.org/v1alpha1
kind: NetworkChaos
metadata:
  name: network-latency
  namespace: chaos-testing
spec:
  action: delay
  mode: all
  duration: "30s"
  delay:
    latency: "300ms"
  selector:
    namespaces:
      - default

4.3. MinIO-Ausfall testen

Simuliere einen MinIO-Ausfall und überprüfe, ob Loki weiterhin Protokolle speichern kann:

apiVersion: chaos-mesh.org/v1alpha1
kind: PodChaos
metadata:
  name: minio-failure
  namespace: monitoring
spec:
  action: pod-kill
  mode: one
  selector:
    labelSelectors:
      app: minio
  duration: "1m"

5. Fazit

Chaos Engineering hilft dir, dein Cluster robuster gegen unerwartete Ausfälle zu machen. Durch den Einsatz von Tools wie Chaos Mesh oder Litmus Chaos kannst du gezielte Tests durchführen und Optimierungspotenziale entdecken.

Starte mit kleinen Tests und steigere die Komplexität, um die Resilienz deines Systems kontinuierlich zu verbessern.

Hast du bereits Erfahrungen mit Chaos Engineering in Kubernetes gemacht? Teile deine Erkenntnisse in den Kommentaren!