作者：刘凇杉
在今天的AI时代，AI系统的架构愈发复杂，其稳定性、资源利用率以及故障自愈能力也显得尤为重要。如果我们在实际运行中遇到问题再去修复，不仅成本高，还会对用户体验造成影响。混沌工程则是通过主动暴露和解决系统脆弱性，极大提升系统的韧性。而ChaosMeta，作为蚂蚁集团开源的混沌工程平台，正在为AI系统的稳定性提供全方位保障。
什么是混沌工程？
混沌工程的核心思想是“通过在真实环境中引入故障，评估和提升系统的稳定性”。在实际应用中，这意味着通过故意制造各种错误和故障，观察系统的表现，从而找出和修复系统的脆弱点。随着AI系统逐渐成为现代技术的支柱，混沌工程的应用范围也在不断扩展。
AI系统为何需要混沌工程？
在探讨ChaosMeta如何助力AI系统稳定性之前，我们首先来了解一下AI系统常见的故障类型及危害：
- 基础设施层：包括GPU硬件故障、网络通信故障、存储异常等。这些问题可能会导致模型训练中断、性能下降。
- 大模型训练层：资源交付问题、网络问题、代码Bug等。训练任务一旦出现问题，可能需要耗费大量时间和资源重新启动。
- 推理层：推理过程中的配置问题、大流量压力、中间件异常等。这些故障可能直接影响在线服务的响应速度和准确性。
- AI Agent层：包括显示问题、服务不可用等。这些问题直接影响用户体验，进而影响产品口碑和用户留存率。
通过混沌工程，我们可以在系统开发和运维阶段主动发现这些隐患，确保系统能在意外情况下平稳运行。
ChaosMeta的核心功能
ChaosMeta平台提供了多种故障模拟和实验工具，帮助开发者和运维团队系统地测试和提升AI系统的稳定性。
基础设施层：确保底层架构稳如磐石
- GPU异常：ChaosMeta能够模拟各种GPU节点故障，如硬件故障、掉卡、温度和功耗异常等，通过这些测试，平台可以检验在GPU出现问题时的应对策略。
-
- XID事件注入：模仿GPU内部各种错误。
- 功耗和温度异常：考察硬件的过热和功耗激增情况下的表现。
- 存储异常：如存储IO限速和挂起，通过这些故障演练，提升平台在存储异常情况下的应对能力，确保即使存储系统出现问题，上层应用依旧能平稳运行。
-
- IO燃烧和挂起：模拟存储IO操作的抑制和停止。
- 网络：模拟网络丢包情况，验证系统在网络异常（如延迟和包丢失）情况下的容错和自愈能力。
-
- 网络丢包和延迟：检验数据传输的稳定性和鲁棒性。
大模型训练层：保障训练任务顺利进行
- 任务管理：模拟任务失败、任务重试等场景，确保训练任务能在异常情况下稳定运行。
-
- 任务暂停和失败注入：考察任务管理在任务中断、重启时的处理策略。
- 资源分配：模拟资源不足的情况，确保系统能够合理调度资源，避免训练任务因资源不足而中断。
-
- 大量Pending Pod注入：测试多任务争抢资源情况下的调度策略。
- 监控和日志：通过自定义监控和日志注入，提升对训练过程异常的实时监测和处理能力。
-
- 自定义日志和监控注入：确保系统能够通过日志和监控数据及时发现问题。
推理层：确保推理服务高效可靠
- 任务管理：在高并发、大流量情况下，模拟任务超时、资源占用过高等情况，考察系统在压力下的表现。
-
- 海量任务注入：测试系统在流量激增时的鲁棒性和性能。
- 监控体系：通过特征容量监控注入，考察系统在高压情况下的监控和告警能力。
-
- 实时特征监控：考察推理过程中的性能和稳定性。
AI Agent层：提升用户体验的最后一公里
- 输出内容：模拟历史已发生的故障，如输出乱码，通过注入代码篡改故障，检验系统的容错能力，确保终端用户看到的是稳定可用的内容。
-
- 任意代码篡改：模拟意外代码修改对输出的影响。
- 输入内容：通过对抗性样本测试，确保模型的合规合法，符合伦理道德标准。
-
- 对抗性样本输入：测试模型在陌生或恶意输入下的表现。
- 网络异常：模拟网络请求失败、延迟等情况，直接对客用户，确保在网络波动时，服务依旧保持高可用性。
-
- 网络端口占有和延迟注入：考察系统在网络异常下的表现和容错能力。
结束语
- 混沌工程不仅仅是技术过关的利器，更是AI系统完美运转的“防火墙”。ChaosMeta通过全方位、多层次的故障注入和演练，帮助AI系统在复杂多变的环境中维持高稳定性。
- 结合混沌工程的思想，我们不仅可以在开发阶段找到和修复问题，还能在运维阶段持续提升系统的鲁棒性。在这个高速发展的AI年代，ChaosMeta将为AI系统提供稳定性保障，让AI系统走得更远、更稳。
- 抽空试试ChaosMeta，也许下一个故障发生时，你会发现，原来一切尽在掌握。
Github: https://github.com/traas-stack/chaosmeta
