カオスエンジニアリング

本番環境やそれに近い環境で意図的に障害を発生させ、システムが耐えられるかを検証して弱点を前もって見つけ、改善する手法。サーバの停止やネットワークの遅延などを計画的に起こし、障害に強いシステムを目指す。

本番に近い環境で意図的に障害を起こし、システムが耐えられるかを検証する取組み。想定外の弱点を稼働前に見つける。

本番システムに意図的に障害を注入し、システムの耐障害性を検証するプラクティス。Netflixが提唱したChaos Monkeyが有名。定常状態の仮説を立て、実験を行い、差異を観測して改善に繋げる。分散システムの信頼性向上に活用される。

本番環境やそれに近い環境で、サーバの停止や通信の遅延などの障害を意図的に発生させ、システムが耐えられるかを実験で確かめる手法。想定外の弱点を事前に見つけて回復力（レジリエンス）を高める。NetflixのChaos Monkeyが知られる。

システムが必要なときに利用可能な状態にある度合い。稼働率で定量化され、99.99%（フォーナイン）のように表現する。冗長化、フェールオーバー、計画的保守などにより向上させる。

条件の組み合わせと、それに対応する処理（アクション）を表形式で整理する技法。複雑な条件分岐をもれなく網羅的に記述でき、仕様の漏れや矛盾を発見するのに有効。テスト設計にも活用される。

システムの暴走を検知するためのハードウェアタイマ。正常動作中はソフトウェアが定期的にタイマをリセットし、リセットが行われない場合（暴走時）にシステムを再起動する。組込みシステムの信頼性確保に不可欠。

ウォーターフォールモデルの各開発工程に対応するテスト工程を対に配置した開発モデル。要件定義に受入テスト、基本設計にシステムテスト、詳細設計に結合テスト、実装に単体テストが対応する。各工程の整合性を確保する。

内部構造を考慮せず、入力と出力の関係からテストケースを設計する手法。同値分割、境界値分析、デシジョンテーブル、状態遷移テストなどの技法がある。機能仕様に基づいてテストする。

プログラムの内部構造（制御フロー、データフロー）に基づいてテストケースを設計する手法。命令網羅、分岐網羅、条件網羅、パス網羅などのカバレッジ基準がある。ロジックの正確性を検証する。