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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

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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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Nuestro cliente es uno de los “retailers” líderes en el mercado mundial, y como todos ellos ha visto en los últimos años como la capacidad de penetración de los nuevos entrantes digitales les está reduciendo su “market share”. Esto unido al gran cambio de los hábitos de consumo del último año ha hecho que el impulso del negocio digital sea uno de sus pilares estratégicos.
Un sector acostumbrado a la venta física ha visto como el eCommerce ha cambiado los paradigmas de consumo, de la cadena de suministro y del valor de los datos. Sistemas estancos de información de diferentes unidades, procesos dispersos y falta de integración, son el punto de partida para iniciar proyectos de integración sobre arquitecturas de datos unificadas basadas en servicios cloud y analítica avanzada para la toma de decisiones.
Nuestro equipo ha desarrollado el primer reporte consolidado y transversal para la compañía con los principales indicadores de negocio utilizando la nueva plataforma unificada de datos, y también la consolidación de la planificación financiera para varias de sus geografías. Se tienen los principales KPI’s como Venta, Business Plan, Alcance al BP, Tráfico, Ticket promedio y crecimientos. Todos estos kpi’s se pueden consultar por formato, día, mes, año, tribu, zona y tienda. Además cuenta con Modelos Predictivos creados por los equipos de Finanzas y Ciencia de datos. Se trabaja con React para el front y Presto, Druid, Hive, Automic en el back. Y en el proyecto de planeación se trabaja en varias tecnologías sobre Azure y GCP, con Colibra como herramienta de gobierno.
La experiencia de Bluetab para aportar conocimiento en arquitecturas Azure y GCP, herramientas de trazabilidad y experiencia de usuario en eCommerce, o soluciones Devops y programación de plataformas BigData (Scala/Spark o Python), ha permitido a nuestro cliente cambiar de dimensión en la explotación del valor de sus datos, y evolucionar en el uso de analítica avanzada e inteligencia artificial.

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Nuestro cliente, una empresa de energía líder del sector en España y con negocio internacional, en su estrategia de gestión dinámica de la demanda de energía, requería la asociación de los contadores distribuidos por la red en las instalaciones de cliente, a los diferentes transformadores en los centros de transformación, y a sus diferentes salidas de baja tensión bien monofásica o trifásica, en el mismo transformador

Trabajando con una de las Universidad más prestigiosas de Madrid, se migró el algoritmo desarrollado. El objetivo de dicho algoritmo es asociar de forma probabilística, dado un contador de un cliente, su salida y fase en el centro de transformación al que está conectado. Dicho de forma alternativa, identificar la fase y salida de baja tensión que alimenta a cada uno de los contadores de los centros de transformación de baja tensión que dispongan de supervisión avanzada. Todo ello mediante una medida de dependencia usada en el campo de la estadística y teoría de la probabilidad, denominada distancia de correlación o covarianza de la distancia.

Este proyecto de productivización se implementó sobre una arquitectura AWS. EL adecuado tratamiento de la gran cantidad de información producida, el entendimiento de la monitorización y supervisión de los transformadores de la red y la detección de los cambios incrementales de tensión, y la medición de consumos en los contadores transferidos por la red PLC fueron críticos para la implementación adecuada.

Registros de suministro x 6meses históricos = +720M

Registros en transformadores x 6meses históricos = +214MM   

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MODEL FOR ASSOCIATION OF METER SUPPLY IN NETWORKS

As part of its dynamic energy demand management strategy, our client, a leading energy company in Spain and with international business, needed to associate the meters spread around the network in customer facilities with the various transformers in the transformer substations and with their various low voltage outputs, either single-phase or three-phase, on the same transformer.
The algorithm developed was migrated in collaboration with one of Madrid’s most prestigious universities. The aim of this algorithm is to associate, in a probabilistic manner, given a customer meter, its output and phase in the transformer substation to which it is connected. In other words, to identify the low voltage phase and output that supplies each of the meters in the low voltage transformer substations with advanced supervision. All this is achieved by means of a measure of dependence used in the field of statistics and probability theory called correlation distance or distance covariance.
This productivity improvement project was implemented on an AWS architecture. The appropriate processing of the large amount of information produced, the understanding of the monitoring and supervision of network transformers and the detection of incremental voltage changes, and the measurement of consumption in the meters transferred by the PLC network were critical to proper implementation.


Supply records x 6 months historical logs = +720M

Records in transformers x 6 months historical logs = +214MM

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David Quintanar Pérez

Consultor BI

Cuando estaba en la universidad, en mi primera clase de Base de Datos Distribuida, conocí Docker. Al principio fue algo extraño, algo que no me pasaba por la mente que pudiera existir, el amor al desarrollo a primera vista.

Problemas que surgen al desarrollar

Cuando pensaba en aprender, experimentar o construir software, lo hacía sobre mi máquina. En la cual debía instalar todo lo que necesitaba para empezar a desarrollar y me tenía que pelear con las versiones, dependencias, entre otras que toman tiempo.

Luego me enfrenté al reto de compartir eso que había creado con amigos, algún equipo o profesor(a). Sin mencionar que debían instalar todo también y con las mismas especificaciones.

La mejor opción era que desde un inicio lo hicieras en una máquina virtual y pudieras compartirla con todo configurado. Para finalmente enfrentarse al hecho del tamaño que ocupaba. Espero que para este momento no tuviera que simular un cluster.

En la batalla final te encuentras tú, la aplicación y la(s) máquina(s) virtual(es), contra los recursos del computador donde se ejecuta al final. Y aun superando los problemas que ya tuvimos, nos desafiamos de nuevo a las dependencias, al S.O. y recursos del hardware.

Docker como solución

Ese día en la clase, descubrí la herramienta que permite Construir, Distribuir y Ejecutar tu código en donde sea, de una manera fácil y de código abierto.

Esto quiere decir que con Docker, al momento de construir, puedes especificar el S.O. donde ejecutará, las dependencias y versiones de las aplicaciones que ocupará. Asegurando que siempre ejecutará en el ambiente que requiere.

Qué al momento de distribuir lo que construiste, con quien lo necesite, podrá hacerlo rápido, simple y sin preocuparse de pre-instalar, porque ya todo estará definido desde el momento en que empezaste a construir.

Cuando especificaste el ambiente que requieres, lo puedes replicar en desarrollo, producción, o en la computadora que quieras sin esfuerzo extra. Garantizando que mientras tengas Docker, ejecutará de la manera correcta.

«Docker fue creado en el 2013, pero si aún no lo conoces, el 2021 será el año en que empieces a utilizarlo. Hoy en día StackOverflow lo tiene en segundo lugar entre las plataformas que los desarrolladores más aman y en primer lugar como la que más quieren.»

¿Qué es Docker? y ¿Cómo funciona?

Contenedores

Analicemos un poco más a fondo de qué es Docker y cómo funciona. Si ya has tenido un encuentro de primer tipo con esta herramienta, habrás leído o escuchado sobre los contenedores.

Comenzando con el hecho de que los contenedores no son algo único de Docker. Existiendo los contenedores de Linux, que permiten empaquetar y aislar las aplicaciones para poder ejecutarse en diferentes entornos. Docker fue desarrollado a partir de LXN, pero se ha desviado con el tiempo.

Imágenes

Y Docker lo lleva al siguiente nivel, facilitando la creación y diseño de contenedores, con ayuda de imágenes.

Las imágenes se pueden ver como plantillas que contienen un conjunto de instrucciones en orden, que sirven para crear un contenedor y como lo debe hacer.

Docker Hub

Hoy en día Docker Hub es la biblioteca y comunidad más grande del mundo para imágenes de contenedores, en ella podrás encontrar imágenes, obtenerlas, compartir las que tu crees y administrarlas. Solo necesitas crear una cuenta, no dudes en ir a explorar al terminar de leer.

Ejemplo

Ahora imagina que estás desarrollando una aplicación web, necesitas un servicio de HTTP Apache en su versión 2.5 y un servicio de MongoDB en su versión más actual.

Podrías levantar un contenedor por cada servicio o aplicación con ayuda de imágenes predefinidas que obtuviste de Docker Hub y se pueden comunicar entre ellos con ayuda de las redes de Docker.

Utilizar MongoDB, pero que la información de su base de datos se almacene desde un servicio en la nube del proveedor que prefieras. Esto se podrá replicar en el ambiente de desarrollo y de producción de la misma manera, fácil y rápido.

Contenedores vs. Máquinas Virtuales

Una de las diferencias es que los contenedores virtualizan el sistema operativo en lugar del hardware.

Si analizamos otros aspectos, así como múltiples máquinas virtuales se pueden ejecutar en una sola, los contenedores pueden hacer lo mismo, pero los contenedores tardan menos en arrancar.

Y mientras cada máquina virtual incluye una copia completa de un sistema operativo, aplicaciones, etc. Los contenedores pueden compartir el mismo Kernel del S.O. lo cual los puede hacer más livianos. Las imágenes de los contenedores suelen tener un tamaño de decenas de MB y las máquinas virtuales pueden llegar a ocupar decenas de GB.

Existen más aspectos que te invito a buscar porque esto no quiere decir que dejemos de usar máquinas virtuales o que Docker sea mejor, solo que tenemos otra opción.

Se ha vuelto más complejo y flexible poder tener contenedores ejecutándose dentro de máquinas virtuales.

Descargar e instalar Docker

Puedes descargar e instalar Docker en múltiples plataformas (MAC, Windows y Linux) y se puede consultar el manual desde el sitio web oficial.

También existen diferentes proveedores de servicios en la nube que te permiten utilizarlo.

Play with Docker

También tienes la alternativa de probar Docker sin una instalación con Play with Docker. Como su nombre lo dice, podrás jugar con Docker, descargando imágenes o repositorios para correr contenedores en instancias de Play with Docker. Todo al alcance de tu mano con una cuenta de Docker Hub.

2021

Ahora conoces más sobre los problemas que existen al desarrollar, que es Docker y que funciona como solución, un poco sobre su sistema de contenedores e imágenes que puedes crear u obtener de Docker Hub. Sabes algunas diferencias entre las Máquinas Virtuales y Docker. Que docker es multiplataforma y que puedes experimentar con él sin instalarlo en tu computadora con Play with Docker.

Hoy en día cada vez más ofertas de trabajo solicitan Docker, incluso como un valor agregado a los requisitos necesarios para cubrir un puesto. Recuerda que, si estás en el mundo del desarrollo de software, si quieres construir, distribuir y ejecutar código donde sea, de una forma fácil, solucionar tus problemas, experimentar en nuevas tecnologías, aprender y comprender la idea del título en este artículo… Tú, debes aprender Docker.

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David Quintanar Pérez

Consultor BI

I first came across Docker when I was at university, in my first Distributed Database class. It was something odd at first, something I could not imagine would exist, love of development at first sight.

Problems that arise when developing

When I thought about learning, experimenting or building software, I did it on my machine. I had to install everything I needed in it to start developing and I had to fight with the versions, dependencies, among others, and that takes time. Then I faced the challenge of sharing what I had created with friends, a team or a lecturer. Not to mention that they had to install everything too, and with the same specifications. The best option was to do it in a virtual machine from the start and to be able to share it with everything configured. Then finally you faced the fact of the size it occupied. Hoping by this time that it did not have to simulate a cluster. In the final battle are you, the application and the virtual machine(s) against the resources of the computer where it runs in the end. And even overcoming the problems we had already met, the dependencies, the OS and the hardware resources challenged us again.

Docker as a solution

On that day in class, I discovered the tool that lets you Build, Distribute and Run your code wherever, in an easy, open source manner.
This means that with Docker, at build time, you can specify the OS where it will run, the dependencies and versions of the applications it will occupy. Ensuring that it will always run in the environment it requires.

That when distributing what you built, to who needs it, you will be able to do it quickly, simply and without worrying about pre-installing, because everything will be defined from the time when you started building.

When you specify the environment you need, you can replicate it in development, production or on whatever computer you want without extra effort. Ensuring that as long as you have Docker, it will run properly

«Docker was created in 2013, but if you still don’t know it, 2021 will be the year you start using it. StackOverflow now has it rated second among the platforms that developers love most and in first place as the one they want most.»

What is Docker? And how does it work?

Containers

Let’s take a closer look at what Docker is and how it works. If you have already had an initial encounter with this tool, you will have read or heard about the containers.

Starting with the fact that containers are not unique to Docker. There are Linux containers, which allow applications to be packaged and isolated to enable them to run in different environments. Docker was developed from LXN, but has deviated from it over time.

Images

And Docker takes it to the next level, making it easy to create and design containers with the aid of images.

Images can be seen as templates that contain a set of instructions in order, which are used to create a container and how this needs to be done.

Docker Hub

Docker Hub is now the world’s largest library and community for container images, where you can find images, obtain them, share what you create and manage them. You just need to create an account. Do not hesitate to go and explore it when you finish reading.

Example

Now imagine you are developing a web application, you need an Apache HTTP service in its version 2.5 and a MongoDB service in its latest version.

You could set up a container for each service or application with the help of predefined images you got from Docker Hub and they can communicate with each other with the aid of Docker networks.

Using MongoDB, but with its stored database information coming from your preferred provider’s cloud service. This can be replicated in the development and production environment in the same way, quickly and easily.

Containers versus Virtual Machines

One difference is that containers make the operating system virtual instead of hardware.

If we look at other aspects, as well as multiple virtual machines can run in a single one, containers can do the same, but containers take less time to start up.

And while each virtual machine includes a complete copy of an operating system, applications, etc., containers can share the same OS kernel, which can make them lighter. Container images are typically tens of MB in size, while virtual machines can take up tens of GB.

There are more things that I invite you to look out for, because this does not mean we stop using virtual machines or that Docker is better, just that we have another option.

Having containers running within virtual machines has become more complex and flexible

Download and install Docker

You can download and install Docker on multiple platforms (MAC, Windows and Linux) and you can consult the manual from the official website.

There are also several cloud service providers that let you use it.

Play with Docker

You also have the alternative of trying out Docker without installation with Play with Docker. As the name says, you can play with Docker by downloading images or repositories to run containers in Play with Docker instances. All at your fingertips with a Docker Hub account.

2021

Now you know more about the issues that exist in development, what Docker is and that it works as a solution, a little about its system of containers and images that you can create or get from Docker Hub. You understand some differences between Virtual Machines and Docker. That docker is multi-platform and you can experiment with it without installing it on your computer with Play with Docker.

Today more and more job offers are requesting Docker, including as a value added to the requirements needed to fill a job post. Remember that if you are in the world of software development, if you want to build, distribute and run code wherever, easily, solve your problems, experiment in new technologies, learn and understand the idea of the title in this article… You need to learn Docker.

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