カオスエンジニアリング
回復力のあるシステムの実践
Casey Rosenthal, Nora Jones, 堀 明子, 松浦 隼人オライリー・ジャパン316ページISBN 9784873119885
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この本について
本書は、複雑なシステムの弱点を実験で見つけ、障害への対応力を高めるカオスエンジニアリングの理論と実践を扱う。前半では複雑性の性質や動的安全モデル、実験とテストの違いを整理し、定常状態の仮説、実世界の事象の多様化、本番環境での実験、自動化、影響範囲の局所化といった原則を説明する。続いてSlackの惨劇シアター、Googleの災害復旧テスト、Microsoftの実験選定、LinkedInの利用者に配慮した実験、Capital Oneでの導入を事例に、準備や優先順位づけ、組織への展開を示す。後半では、実験設計やチーム間の連携に加え、人間の判断や組織構造がシステムの回復力に関わる仕組みを取り上げ、データベースやセキュリティへの応用にも触れる。
出版社の内容紹介・目次と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。
目次（主な章）
出典: 出版社の書籍ページ （章の見出しのみ）
- 第I部 舞台準備
- 1章 複雑なシステムとの出会い
- 2章 複雑なシステムの舵を取る
- 3章 原則の全体像
- 第II部 原則の実践
- 4章 Slackの惨劇シアター
- 5章 Google DiRT：災害からの復旧テスト
- 6章 Microsoftにおける実験の多様化と優先順位づけ
- 7章 LinkedIn メンバーに対して配慮すること
- 8章 Capital Oneにおけるカオスエンジニアリングの導入と進化
- 第III部 人間的な要素
- 9章先見性を生み出す
- 10章 人間的なカオス
- 11章 ループの中の人々
- 12章 実験の選択に関する課題（と、その解決策）
- 第IV部 ビジネス要因
- 13章カオスエンジニアリングの費用対効果
- 14章 オープンな心、オープンな科学、そしてオープンなカオス
- 15章 カオスの成熟モデル（CMM）
- 第V部 進化
- 16章継続的ベリフィケーション
- 17章 サイバーフィジカルで行こう
- 18章 HOPとカオスエンジニアリングの出会い
- 19章 データベースにおけるカオスエンジニアリング
- 20章 セキュリティカオスエンジニアリングの事例