Azure Chaos Studio
Tingkatkan ketahanan aplikasi dengan memperkenalkan kesalahan dan menyimulasikan chaos ataugangguan.
Platform eksperimen untuk meningkatkan ketahanan aplikasi
Tingkatkan ketahanan aplikasi dengan rekayasa dan pengujian chaos dengan sengaja memperkenalkan kesalahan yang menyimulasikan gangguan di dunia nyata. Azure Chaos Studio adalah platform eksperimen rekayasa chaos yang dikelola sepenuhnya untuk mempercepat penemuan masalah yang sulit ditemukan, dari pengembangan tahap akhir melalui produksi. Ganggu aplikasi Anda dengan sengaja untuk mengidentifikasi celah dan merencanakan mitigasi sebelum pelanggan Anda terkena dampak masalah.
Jelajahi manfaat Azure Chaos Studio
Aplikasi Azure Anda tunduk pada kesalahan nyata atau simulasi
Amati cara aplikasi Anda merespons gangguan di dunia nyata
Integrasikan eksperimen rekayasa chaos ke dalam fase validasi kualitas apa pun
Gunakan alat yang sama seperti teknisi Microsoft untuk membangun ketahanan layanan cloud
Tingkatkan keandalan aplikasi Azure Anda
Bereksperimen dengan tunduk pada aplikasi Azure Anda ke kesalahan nyata atau simulasi secara terkontrol untuk lebih memahami ketahanan aplikasi. Amati bagaimana aplikasi Anda akan merespons gangguan di dunia nyata seperti latensi jaringan, gangguan penyimpanan yang tidak terduga, rahasia yang kedaluwarsa, atau bahkan gangguan pusat data penuh dengan rekayasa dan pengujian chaos.
Bereksperimenlah sesuai keinginan Anda sendiri
Validasi kualitas produk kapan dan di mana hal tersebut masuk akal untuk organisasi Anda. Manfaatkan pendekatan berbasis hipotesis untuk mendorong ketahanan aplikasi dengan chaos terpadu dalam alur CI/CD Anda, melalui acara penelusuran, hari permainan, atau kombinasi keduanya. Gunakan pustaka kesalahan yang terus berkembang untuk memvalidasi arsitektur, konfigurasi, kode, pemantauan, serta staf dan sumber daya yang Anda perlukan agar lebih tangguh.
Dapatkan wawasan tanpa chaos saat memulai
Hindari kebutuhan untuk mengelola alat dan skrip sambil menghabiskan lebih banyak waktu untuk mempelajari ketahanan aplikasi Anda. Mulailah dengan cepat menggunakan templat eksperimen dan pustaka kesalahan yang diperluas—termasuk kesalahan berbasis agen yang mengganggu sumber daya dan kesalahan berbasis layanan yang mengganggu sumber daya pada bidang kontrol.
Melampaui memasukkan kesalahan dengan validasi keandalan
Tingkatkan keandalan aplikasi dengan menerapkan strategi kohesif untuk membuat keputusan yang tepat sebelum, selama, dan sesudah eksperimen chaos. Integrasikan pengujian muatan ke dalam eksperimen kekacauan Anda untuk menyimulasikan lalu lintas pelanggan di dunia nyata. Ganggu aplikasi Anda dengan sengaja untuk mengidentifikasi celah dan merencanakan mitigasi sebelum pelanggan Anda terkena dampak masalah.
Keamanan dan kepatuhan bawaan yang komprehensif
-
Microsoft berkomitmen untuk berinvestasi sebesar USD$ 20 miliar dalam keamanan cyber selama lima tahun.
-
Kami mempekerjakan lebih dari 8.500 tenaga ahli inteligensi ancaman dan keamanan di 77 negara.
-
Azure memiliki salah satu portofolio sertifikasi kepatuhan terbesar di industri.
-
Harga Chaos Studio
Azure Chaos Studio dibayar sesuai penggunaan berdasarkan eksperimen eksekusi—eksperimen rekayasa chaos dikenai biaya per menit tindakan atau selama durasi tindakan eksperimen Anda berjalan.
Mulai dengan akun gratis Azure
1
2
Setelah kredit berakhir, Anda tetap dapat menggunakan layanan gratis yang sama dengan beralih ke prabayar. Bayar hanya jika Anda menggunakan lebih dari jumlah bulanan gratis.
3
Sumber daya dan dokumentasi Chaos Studio
Mulai menggunakan sumber daya pembelajaran
Pelajari selengkapnya tentang keandalan
Tanya jawab umum tentang Azure Chaos Studio
-
Rekayasa chaos adalah praktik membuat agar aplikasi dan layanan tunduk pada tekanan dan kegagalan dunia nyata untuk membangun dan memvalidasi ketahanan terhadap kondisi yang tidak dapat diandalkan dan ketergantungan yang hilang.
-
Lihat ketersediaan wilayah Azure.
-
Chaos Studio memiliki pustaka kesalahan yang berkembang.
Tampilkan daftar saat ini.
-
Eksperimen chaos memerlukan izin granular eksplisit untuk memasukkan kesalahan terhadap sumber daya.