「カオスエンジニアリングって最近よく聞くけど何？」
「本番環境で障害を起こすって危険じゃないの？」
「従来のテスト手法と何が違うの？」
このような疑問を持つ方は多いのではないでしょうか。
カオスエンジニアリングは、本番環境で意図的に障害を発生させてシステムの耐障害性を検証・改善する革新的な手法です。
Netflixが先駆けとして導入し、現在では多くの大手企業が採用している注目の技術です。
本記事では、カオスエンジニアリングの基本概念から実践方法まで分かりやすく解説します。
理解することで、システムの信頼性向上と障害対応力の強化につながり、今後のビジネスチャンスも見えてきます。
分かりやすく解説しているので、ぜひお読みください。
目次
カオスエンジニアリングとは？基本概念と仕組み
カオスエンジニアリングは、システムが本番環境における不安定な状態に耐える能力への自信を持つために実験を行う手法です。
従来のテスト手法とは根本的に異なるアプローチで、システムの信頼性を向上させます。
基本概念から実際の仕組みについて詳しく解説しているので、ぜひ読んでみましょう。
カオスエンジニアリングの定義と基本概念
カオスエンジニアリングは「システムが本番環境における不安定な状態に耐える能力へ自信を持つためにシステム上で実験を行う訓練方法」として定義されています。
実は、この手法は決して新しいものではありません。
1990年代にはすでに概念が存在していましたが、大規模分散システムの普及により注目されるようになりました。
Netflix社が2012年に「ChaosMonkey」というツールを公開したことで、広く知られるようになったのです。
「カオス」という名前から混乱を連想しがちですが、実際には「複雑系理論」を意味します。
分散システムは複雑で、小さな障害でも予測不可能な影響を与える可能性があるため、この名称が付けられました。
意図的に起こす障害は十分にコントロールされており、決してランダムな破壊行為ではありません。
引用元：Principlesofchaosengineering
従来のテスト手法との根本的な違い
従来のテスト手法は「システムが期待通りに動作すること」を確認する検証プロセスでした。
一方、カオスエンジニアリングは「システムで何かが起こる前に対応をとる」実験的なアプローチです。
単体テストや機能テストは、システムについて分かっている特性を確認するだけです。
しかし実験は新しい知識を生み出し、未知の脆弱性を発見できます。
例えば、従来のテストでは「この機能は正常に動作する」ことを確認します。
カオスエンジニアリングでは「この障害が発生したときシステムはどう振る舞うか」を実験します。
複雑なシステムでは、本来の機能が期待通りでなくても、欲しいアウトプットが得られていれば問題ありません。
実験による検証アプローチの特徴
カオスエンジニアリングの実験は、厳密な4つの手順で実施されます。
まず「定常状態」を定義し、システムの正常な動作状態を測定可能な指標で表現します。
次に、この定常状態が対照群と実験群の両方で継続すると仮定します。
そして、サーバークラッシュやネットワーク切断など、現実世界で起こりうる障害を意図的に導入します。
最後に、対照群と実験群の定常状態の違いを調べて仮説を検証するのです。
この手法により、システムの安全性マージンを正確に把握できます。
実験結果から得られた知見を基に、障害が実際に発生する前に対策を講じることが可能になります。
引用元：伊藤忠テクノソリューションズ
これまでの障害対策との違い
カオスエンジニアリングは、従来の予防型障害対策から実証型検証への大きな転換を意味します。
本番環境での実験という革新的なアプローチにより、真の耐障害性を確保します。
従来手法との具体的な相違点について詳しく解説しているので、ぜひ読んでみましょう。
予防型から実証型への転換
従来の障害対策は「障害を起こさないよう予防する」アプローチが中心でした。
カオスエンジニアリングは「障害は必ず起こる」前提で、その時の対応力を実証的に検証します。
従来の手法では、テスト環境での検証に依存していました。
しかし、テスト環境と本番環境では条件が大きく異なるため、実際の障害時に想定外の問題が発生するリスクがありました。
カオスエンジニアリングでは、実際のユーザートラフィックや本番データを使用した環境で検証を行います。
これにより、より現実的で信頼性の高い検証結果を得ることができるのです。
例えば、従来の負荷テストでは想定される最大負荷での動作確認を行います。
一方、カオスエンジニアリングでは通常運用時に意図的な障害を注入し、リアルタイムでの対応力を検証します。
本番環境での実験という革新的アプローチ
カオスエンジニアリングの最大の特徴は、稼働中の本番環境で障害を起こす点にあります。
「本番環境で障害をわざと起こすなんて危険」と考える技術者がほとんどですが、適切にコントロールされた実験では影響は最小限に抑えられます。
本番環境での実験が重要な理由は、テスト環境では再現できない条件があるためです。
ネットワーク環境、実際のトラフィック、システム間の複雑な依存関係などは、本番環境でなければ正確に検証できません。
Netflix社では、業務時間中に1日1回インスタンスを意図的にシャットダウンさせています。
この結果、全エンジニアが予告なくインスタンスが消失する状況に対処せざるを得なくなり、システムの可用性問題が1週間で解決されました。
ただし、本番環境での実験には十分な準備と影響範囲の管理が不可欠です。
引用元：Publickey
継続的検証による信頼性向上
カオスエンジニアリングでは、一度きりの検証ではなく継続的な実験が重要視されます。
システムは常に変化し続けるため、定期的な検証により新たな脆弱性を発見できます。
手作業による検証は手間がかかり、最終的には継続性に問題が生じます。
そのため、実験の自動化と継続的な実行が推奨されています。
継続的な検証により、システムの変更や新機能追加による影響を素早く特定できます。
また、過去の実験結果と比較することで、システムの信頼性向上度を定量的に評価することも可能です。
この継続的なアプローチにより、障害に対する組織の対応力も向上していきます。
カオスエンジニアリングが注目される理由
カオスエンジニアリングが近年注目されている背景には、ITシステムの複雑化と分散化があります。
マイクロサービスアーキテクチャの普及により、従来の手法では対応困難な課題が顕在化しています。
現代のシステム環境で求められる理由について詳しく解説しているので、ぜひ読んでみましょう。
複雑な分散システムの課題解決
現代のITシステムは、マイクロサービスや分散クラウドアーキテクチャといった複雑な構成が一般的になっています。
このような分散システムでは、あるサービスでの障害が相互作用により別のサービスに波及する場合があります。
従来のモノリシック（一枚岩）システムは、障害時の挙動や影響範囲を把握しやすい構造でした。
しかし、分散システムでは個々のサービスが適切に機能していても、それらの相互作用が予測不可能な結果を引き起こす可能性があります。
カオスエンジニアリングは、このような複雑性に対処するための実践的なアプローチです。
意図的に障害を発生させることで、システム全体の挙動や影響範囲を事前に把握し、適切な対策を講じることができます。
分散システム内では、すべての個々のサービスが正常でも、サービス間の相互作用で問題が発生する「創発的な障害」が起こりやすいのです。
マイクロサービス時代の必須技術
マイクロサービスアーキテクチャでは、多数の小さなサービスが独立して動作し、相互に連携します。
この構成では、1つのコンポーネントに障害が発生したとき、周囲のコンポーネントにどのような影響を与えるかを事前に予測するのが困難です。
カオスエンジニアリングは、このような予測困難な障害パターンを実験的に検証できます。
例えば、API呼び出しの遅延、データベース接続の切断、メッセージキューの停止など、様々な障害シナリオを試すことができます。
Docker、Kubernetes、Istioなどのモダンなコンテナ技術と組み合わせることで、より効果的な検証が可能になります。
マイクロサービス環境では、障害の影響が連鎖的に広がる「カスケード障害」のリスクが高いため、カオスエンジニアリングによる事前検証が特に重要です。
多くの企業がマイクロサービスアーキテクチャを採用する中で、この技術の重要性はますます高まっています。
予測困難な障害への対応策
現代のクラウド環境では、ハードウェア障害、ネットワーク分断、急激なトラフィック増加など、様々な要因で障害が発生します。
これらの障害は、発生タイミングや影響範囲を正確に予測することが極めて困難です。
カオスエンジニアリングは、このような予測困難な障害に対する準備を可能にします。
実際にNetflix社は、2015年のAWS大規模障害をカオスエンジニアリングの実践により乗り切り、大きな話題となりました。
定期的な実験により、エンジニアチームは様々な障害パターンに慣れ、迅速な対応が可能になります。
また、自動復旧メカニズムの動作確認により、人的対応に依存しない堅牢なシステムを構築できます。
ITシステムの障害は企業に大きな損失をもたらすため、事前の備えが極めて重要なのです。
引用元：Qiita
カオスエンジニアリングを開発・提供している主要企業
カオスエンジニアリングの分野では、Netflix社を筆頭に多くの大手テクノロジー企業が積極的に取り組んでいます。
各社が独自のツールやサービスを開発し、この技術の普及に貢献しています。
主要プレイヤーの取り組みと提供サービスについて詳しく解説しているので、ぜひ読んでみましょう。
Netflix（カオスエンジニアリングの先駆者）
Netflix社はカオスエンジニアリングの先駆者として、この分野をリードし続けています。
2012年に「ChaosMonkey」を世界初のカオスエンジニアリングツールとしてオープンソース化しました。
同社では、週に1000回以上自社のネットワークに障害を注入し、自動復旧システムの動作確認を行っています。
CaseyRosenthal氏（元Netflixカオスエンジニアリングチーム・エンジニアリングマネージャー）が、カオスエンジニアリングの原則を体系化しました。
Netflix社の成功により、カオスエンジニアリングは単なる実験的手法から、確立された学問分野へと発展しています。
現在でも同社は、この分野の技術革新を続けており、業界全体への影響力を保持しています。
同社の動画配信サービスは全世界で利用されているため、その実践例は多くの企業にとって参考になっています。
引用元：JIG-SAWOPS
AmazonWebServices（AWSFaultInjectionSimulator）
AmazonWebServices（AWS）は、カオスエンジニアリングをマネージドサービスとして提供しています。
「AWSFaultInjectionSimulator」は、AWS環境で実行されるアプリケーションの耐障害性をテストするためのサービスです。
このサービスでは、EC2インスタンスの停止、RDSの障害、ネットワーク遅延の注入など、様々な障害シナリオを実行できます。
AWSの強みは、クラウドインフラ全体でのカオスエンジニアリングを統合的に管理できる点です。
Well-ArchitectedFrameworkにもカオスエンジニアリングの考え方が盛り込まれており、システム設計の標準的な考慮事項となっています。
大規模なクラウド環境での実装を支援するツール群も充実しており、企業での導入ハードルを下げています。
AWSre:Inventなどの技術カンファレンスでも、継続的に最新の実践方法や事例が紹介されています。
Google・Microsoft・IBMの取り組み
Google、Microsoft、IBMなどの大手IT企業も、カオスエンジニアリングを積極的に活用しています。
これらの企業は、自社のクラウドサービスやエンタープライズシステムの信頼性向上に活用しています。
Google社では、SiteReliabilityEngineering（SRE）の一環としてカオスエンジニアリングを実践しています。
Microsoft社は、Azure環境でのカオスエンジニアリングツールの開発と提供を行っています。
IBM社も、企業向けクラウドサービスの堅牢性確保にカオスエンジニアリングを導入しています。
これらの企業の取り組みにより、カオスエンジニアリングは特定企業の手法から業界標準の技術へと発展しています。
各社とも、オープンソースツールの開発や技術情報の公開により、技術の普及に貢献しています。
カオスエンジニアリングの活用事例
カオスエンジニアリングは、海外企業での成功事例をきっかけに、日本企業でも導入が進んでいます。
大手企業から中小企業まで、様々な規模の組織で実践されています。
具体的な導入事例と成果について詳しく解説しているので、ぜひ読んでみましょう。
日本企業の導入成功事例
日本では、クックパッド社がカオスエンジニアリングの先進的な導入企業として知られています。
同社は「本番環境の分散システムが過酷な状況でも耐えられるとの確信を得るために実験する」アプローチを採用しています。
クックパッド社の成功により、日本国内でのカオスエンジニアリング認知度が大幅に向上しました。
Yahoo!社も、この技術を取り入れて成果を上げている日本企業の代表例です。
両社の事例は、日本の技術カンファレンスやブログで積極的に共有されており、他企業の参考となっています。
これらの企業では、段階的な導入により本番環境での実験リスクを最小化しています。
最初は開発環境やステージング環境で経験を積み、その後本番環境での実験に移行する慎重なアプローチを取っています。
海外大手企業の実践例
海外では、Netflix以外にも多くの大手企業がカオスエンジニアリングを実践しています。
Slack社、Google社、Microsoft社、LinkedIn社、CapitalOne社などが、この技術を積極的に活用しています。
これらの企業では、「ゲームデー」と呼ばれる定期的な障害対応訓練の一環として実施されています。
金融業界では、CapitalOne社がカオスエンジニアリングを使用して、重要な金融システムの耐障害性を検証しています。
製造業やヘルスケア業界でも、ミッションクリティカルなシステムの信頼性向上に活用されています。
これらの事例により、カオスエンジニアリングは特定業界に限定されない汎用的な技術であることが証明されています。
各企業の成功事例は、技術論文や業界レポートとして公開されており、ベストプラクティスの共有が進んでいます。
中小企業での適用可能性
カオスエンジニアリングは、大企業だけでなく中小企業でも導入可能な技術です。
ただし、適用には慎重な判断が必要で、システムの複雑さと導入メリットを十分に検討する必要があります。
単純なモノリシックサービスでは、従来の耐障害試験で十分な場合が多いため、無理にカオスエンジニアリングを適用する必要はありません。
中小企業での導入を成功させるポイントは、段階的なアプローチと適切なツール選択です。
オープンソースツールの活用により、初期投資を抑えながら導入することができます。
クラウドサービスを利用している企業では、AWSFaultInjectionSimulatorなどのマネージドサービスの利用が効果的です。
重要なのは、自社のシステム構成と事業要件に適合するかどうかを十分に評価することです。
引用元：ニュートン・コンサルティング
まとめ【カオスエンジニアリングによるシステム信頼性向上】
カオスエンジニアリングは、本番環境で意図的に障害を発生させてシステムの耐障害性を検証する革新的な手法です。
Netflix社が先駆けとして開発し、現在では多くの大手企業が採用している注目の技術となっています。
従来の予防型障害対策から実証型検証への転換により、より確実なシステム信頼性を実現できます。
複雑な分散システムやマイクロサービスアーキテクチャが普及する現代において、予測困難な障害への対応力向上に欠かせない技術となっています。