IT General

Chaos Engineering Resilience Testing

📅 2026-02-09 | โดย อ.บอม กิตติทัศน์ เจริญพนาสิทธิ์ — SiamCafe.net Since 1997

Chaos Engineering Resilience Testing คืออะไร / ทำไมถึงสำคัญ

น้องๆ เคยเจอไหม เว็บไซต์ล่มตอนตี 3 เพราะโค้ดตัวนึงที่แก้ไปเมื่อ 2 อาทิตย์ก่อน? สมัยผมทำร้านเน็ต SiamCafe นะ เว็บล่มทีนี่ลูกค้าโวยวายกันลั่นร้าน ต้องรีบแก้กันแทบไม่ได้นอน Chaos Engineering กับ Resilience Testing นี่แหละคือตัวช่วยที่เราอยากมีตั้งแต่ตอนนั้นแล้ว

Chaos Engineering ไม่ใช่การแกล้งระบบให้พังเล่นๆ นะ แต่มันคือการจำลองสถานการณ์เลวร้ายต่างๆ ที่อาจเกิดขึ้นจริง เพื่อทดสอบว่าระบบของเราจะยังทำงานได้ไหม ถ้าเกิด database ล่ม, network ขาด, หรือ CPU ทำงานหนักเกินไป พูดง่ายๆ คือเป็นการ "ลองของ" ระบบเราก่อนที่มันจะเจอปัญหาจริงๆ ใน Production

Resilience Testing ก็คล้ายๆ กัน แต่มุ่งเน้นไปที่การวัดผลว่าระบบเรา "ฟื้นตัว" ได้เร็วแค่ไหนหลังจากเจอปัญหา เช่น ถ้า server ตัวนึงดับไป ระบบจะใช้เวลากี่วินาทีในการสลับไปใช้ server สำรอง หรือถ้า database เกิด corruption จะใช้เวลานานแค่ไหนในการ restore ข้อมูลจาก backup

ทำไมมันถึงสำคัญน่ะเหรอ? ก็เพราะว่าโลก IT มันไม่แน่นอนไงน้อง! Hardware มันเสียได้, software มันมี bug, network มันก็อาจจะล่มได้ทุกเมื่อ ถ้าเราไม่เตรียมตัวรับมือไว้ก่อน วันที่เกิดเรื่องจริงขึ้นมา รับรองว่าหัวปั่นแน่นอน แถมเสียทั้งเงิน เสียทั้งชื่อเสียงด้วยนะ

พื้นฐานที่ต้องรู้

Microservices Architecture

ถ้าจะพูดถึง Chaos Engineering ให้เข้าใจง่ายๆ ต้องพูดถึง Microservices ก่อน สมัยก่อนเราทำ Monolithic Application คือทุกอย่างอยู่ในก้อนเดียว แก้ตรงไหนกระทบหมด แต่ Microservices คือการแบ่ง application ออกเป็นส่วนเล็กๆ หลายๆ ส่วน แต่ละส่วนทำงานของตัวเองได้ ถ้าส่วนนึงล่ม ส่วนอื่นก็ยังทำงานได้อยู่

Chaos Engineering จะมีประโยชน์มากกับ Microservices เพราะเราสามารถทดสอบได้ว่าถ้า service ตัวนึงล่มไป จะกระทบกับ service อื่นๆ ยังไง และระบบโดยรวมจะยังทำงานได้ไหม

Observability

Observability คือความสามารถในการ "มองเห็น" สิ่งที่เกิดขึ้นในระบบของเรา ไม่ว่าจะเป็น metrics (เช่น CPU usage, memory consumption), logs, หรือ traces ถ้าเราไม่มี Observability ที่ดี เราก็จะไม่รู้ว่าเกิดอะไรขึ้นตอนที่ระบบมันพัง และเราก็จะไม่สามารถปรับปรุงระบบให้มัน resilient มากขึ้นได้

เครื่องมือ Observability ที่นิยมใช้กันก็เช่น Prometheus, Grafana, Elasticsearch, Kibana, Jaeger, Zipkin

Automation

Chaos Engineering ที่ดีต้องเป็น Automated Test เพราะเราไม่สามารถนั่งทำ Chaos Experiment เองได้ทุกวัน ถ้าเรามี Automation เราก็จะสามารถทดสอบระบบของเราได้บ่อยเท่าที่เราต้องการ และเราก็จะสามารถมั่นใจได้ว่าระบบของเรายังคง resilient อยู่เสมอ

เครื่องมือ Automation ที่นิยมใช้กันก็เช่น Jenkins, GitLab CI, CircleCI, ArgoCD

วิธีใช้งาน / เริ่มต้นยังไง

การเริ่มต้นทำ Chaos Engineering ไม่ยากอย่างที่คิด เริ่มจากเล็กๆ ก่อนได้เลย ไม่ต้องไปทำอะไรที่มันซับซ้อนมากเกินไป

ขั้นตอนปฏิบัติจริง

กำหนด "Happy Path"

ก่อนจะเริ่มทำ Chaos Engineering เราต้องรู้ก่อนว่าระบบของเรา "ควรจะ" ทำงานยังไงในสภาวะปกติ หรือที่เรียกว่า "Happy Path" เช่น ถ้ามีคนเข้ามาในเว็บไซต์ 100 คน ระบบควรจะตอบสนองได้ภายใน 1 วินาที ถ้ามีคนสั่งซื้อสินค้า 10 ชิ้น ระบบควรจะตัดสต็อกสินค้าได้ถูกต้อง

เลือก Chaos Experiment

เลือก experiment ที่จะทำ เช่น ปิด server ตัวนึง, เพิ่ม latency ให้ network, หรือ inject error เข้าไปใน database เลือก experiment ที่คิดว่าน่าจะส่งผลกระทบต่อระบบของเรามากที่สุดก่อน

สมัยผมทำร้านเน็ต เคยเจอเคสสายแลนขาดกลางคืน ลูกค้าเล่นเกมอยู่ดีๆ หลุดหมดร้านเลย! ตอนนั้นถ้ามี Chaos Engineering คงจะดีกว่านี้เยอะ

ตัวอย่าง code snippet (Python):

import time
import requests

def simulate_network_latency(url, latency):
    """Simulates network latency by adding a delay before making a request."""
    time.sleep(latency)
    response = requests.get(url)
    return response

# Example usage:
url = "https://siamcafe.net/blog/"
latency = 0.5  # seconds
response = simulate_network_latency(url, latency)
print(f"Status code: {response.status_code}")

วัดผลและวิเคราะห์

หลังจากทำ experiment แล้ว ให้วัดผลว่าเกิดอะไรขึ้นกับระบบของเรา Happy Path ของเรายังทำงานได้อยู่ไหม ระบบใช้เวลานานแค่ไหนในการฟื้นตัว ถ้าผลลัพธ์ไม่เป็นที่น่าพอใจ ก็ต้องปรับปรุงระบบของเราให้มัน resilient มากขึ้น

ที่สำคัญคือ ต้องทำซ้ำๆ! Chaos Engineering ไม่ใช่สิ่งที่ทำครั้งเดียวแล้วจบ เราต้องทำมันอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ระบบของเรา resilient มากขึ้นเรื่อยๆ

🎬 วิดีโอแนะนำ

ดูวิดีโอเพิ่มเติมเกี่ยวกับChaos Engineering Resilience Testing:

เปรียบเทียบกับทางเลือกอื่น

หลายคนอาจจะสงสัยว่า Chaos Engineering มันต่างจาก load testing หรือ penetration testing ยังไง? ลองดูตารางเปรียบเทียบนี้

Feature	Chaos Engineering	Load Testing	Penetration Testing
Goal	Identify weaknesses in resilience	Assess performance under load	Identify security vulnerabilities
Focus	System behavior under failure	System capacity and scalability	System security
Method	Injecting faults and failures	Simulating user traffic	Exploiting vulnerabilities
Benefit	Improved system resilience and availability	Improved performance and scalability	Improved security posture

Load Testing เน้นไปที่การจำลอง traffic จำนวนมาก เพื่อดูว่าระบบของเราจะรับโหลดได้แค่ไหน ส่วน Penetration Testing เน้นไปที่การหาช่องโหว่ด้าน security เพื่อป้องกันการถูกโจมตี

Chaos Engineering ต่างจากสองอย่างนั้นตรงที่ มันเน้นไปที่การ "ทำลาย" ระบบของเรา เพื่อดูว่ามันจะ "ฟื้นตัว" ได้ยังไง

สุดท้ายแล้ว Chaos Engineering ไม่ได้มาแทนที่ Load Testing หรือ Penetration Testing แต่มันเป็น complement ที่จะช่วยให้ระบบของเราแข็งแกร่งยิ่งขึ้น

อย่าลืมแวะไปอ่านบทความอื่นๆ ใน SiamCafe Blog นะน้อง มีเรื่อง IT สนุกๆ อีกเยอะเลย!

Best Practices / เคล็ดลับจากประสบการณ์

เอาล่ะน้องๆ หลังจากที่เราคุยกันเรื่อง Chaos Engineering ไปแล้ว คราวนี้มาดูเคล็ดลับที่พี่สั่งสมมาจากการทำร้านเน็ตยุคบุกเบิกกันดีกว่า สมัยนั้นน่ะ ระบบมันไม่ได้เสถียรเหมือนสมัยนี้หรอก เจออะไรแปลกๆ ทุกวัน

จำไว้เลยว่า Chaos Engineering ไม่ใช่แค่การ "สุ่มพัง" นะ มันคือการทดสอบระบบอย่างเป็นระบบ เพื่อให้เรารู้จุดอ่อนและปรับปรุงให้ดีขึ้น พี่เคยพลาดมาแล้ว ตอนเริ่มทำร้านใหม่ๆ คิดว่าระบบตัวเองเจ๋ง สรุปไฟดับไป 3 ชั่วโมง ลูกค้าโวยวายกันทั้งร้าน นั่นแหละบทเรียนราคาแพง

3-4 เทคนิคที่ใช้ได้จริง

1. เริ่มจากเล็กๆ: อย่าเพิ่งไปทำอะไรใหญ่โต ลองเริ่มจากจำลองปัญหาเล็กๆ ก่อน เช่น CPU โหลด 100% หรือ Network Latency เพิ่มขึ้น ดูว่าระบบเราตอบสนองยังไง
2. Automate ทุกอย่างที่เป็นไปได้: เขียน script หรือใช้ tools ช่วยในการสร้าง Chaos อย่าทำด้วยมือทั้งหมด มันเสียเวลาและผิดพลาดง่าย

   
   #!/bin/bash
   # Simulate CPU load
   while true
   do
     : $((2+2))
   done
     

3. Monitor อย่างใกล้ชิด: ตอนที่เราสร้าง Chaos เราต้อง monitor ระบบอย่างใกล้ชิด ดูว่าเกิดอะไรขึ้นบ้าง เก็บข้อมูลทุกอย่างเอาไว้ เพื่อนำมาวิเคราะห์
4. มี Plan B เสมอ: ถ้าเกิด Chaos ที่เราสร้างมัน "แรง" เกินไป เราต้องมีแผนสำรองว่าจะกู้ระบบกลับมายังไง

สมัยก่อนเน็ตหลุดบ่อยมาก พี่เลยต้องทำระบบสำรองไว้หลายทาง ทั้ง ISDN, Leased Line, Dial-up สลับกันไปมา ลูกค้าจะได้เล่นเกมได้ตลอดเวลา

FAQ คำถามที่พบบ่อย

Chaos Engineering จำเป็นสำหรับทุกระบบไหม?

ไม่จำเป็นเสมอไป ถ้าเป็นระบบเล็กๆ ที่ไม่ได้สำคัญมาก อาจจะไม่คุ้มค่าที่จะลงทุนทำ Chaos Engineering แต่ถ้าระบบเราซับซ้อนและสำคัญต่อธุรกิจมากๆ การทำ Chaos Engineering จะช่วยลดความเสี่ยงได้เยอะ iCafeForex ก็ใช้หลักการคล้ายๆ กันในการเทรด คือต้องเตรียมพร้อมรับมือกับความผันผวนของตลาด

ต้องใช้ Tools อะไรบ้างในการทำ Chaos Engineering?

มี Tools ให้เลือกใช้เยอะแยะ ทั้ง Open Source และ Commercial ลองศึกษาดูว่าตัวไหนเหมาะกับระบบเรามากที่สุด ที่พี่เคยใช้ก็มี Chaos Monkey, Litmus, Gremlin แต่จริงๆ แล้วเราสามารถเขียน script ง่ายๆ ทำเองก็ได้

Chaos Engineering ต่างจาก Penetration Testing ยังไง?

Chaos Engineering เน้นไปที่การทดสอบความทนทานของระบบโดยรวม ส่วน Penetration Testing เน้นไปที่การหาช่องโหว่ด้าน Security สองอย่างนี้เสริมกันได้ แต่เป้าหมายต่างกัน

ทำ Chaos Engineering บ่อยแค่ไหนถึงจะเหมาะสม?

ขึ้นอยู่กับความถี่ในการเปลี่ยนแปลงระบบ ถ้าเรามีการ Deploy Code บ่อยๆ ก็ควรทำ Chaos Engineering บ่อยขึ้น แต่ถ้าไม่มีการเปลี่ยนแปลงอะไรมาก ก็อาจจะทำปีละครั้งก็ได้ SiamCafe Blog ก็มีบทความเกี่ยวกับ DevOps ที่อาจเป็นประโยชน์

สรุป

Chaos Engineering เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการสร้างระบบที่ทนทานและเชื่อถือได้ แต่ต้องทำอย่างระมัดระวังและมีแผนการที่ดี อย่าลืมว่าเป้าหมายของเราคือการเรียนรู้และปรับปรุง ไม่ใช่การทำลาย