Tool zur automatisierten Software-Evaluierung von Google und Netflix
Unter dem Namen Kayenta haben Google und Netflix ein Open-Source-Tool vorgestellt, das es Entwicklerteams erlauben soll, die Risiken zu reduzieren, die durch ein sehr schnelles Ausrollen von Software entstehen können.
- Frank-Michael Schlede
Die Entwicklungspartner Google und Netflix haben gemeinsam die Verfügbarkeit eines automatischen Canary-Analysis-Dienstes namens Kayenta als Open-Source-Software bekanntgegeben. Dabei handelt es sich um eine Art "Frühwarnsystem", das Softwareentwicklern besonders dann gut unterstützen soll, wenn es darum geht, neue Softwareversionen nicht nur sehr schnell sondern auch möglichst fehlerfrei in den produktiven Betrieb zu überführen.
Internes Netflix-Tool als Grundlage
Wie Google auf dem eigenen Cloud Platform Blog berichtet, handelt es sich dabei um eine Weiterentwicklung eines solchen Frühwarnsystems (canary system), das bei Netflix intern bereits längere Zeit zum Einsatz kommt. Kayenta steht jetzt aber nicht nur als Open-Source-Software zur Verfügung, sondern ist nun auch erweiterbar und für weitaus mehr Einsatzzwecke zu verwenden sein als das ursprüngliche System.
Grundsätzlich arbeitet das Canary-System so, dass eine neue Software-Version zunächst an eine kleine, ausgewählte Schar von Anwendern zusammen mit einer stabilen Version der gleichen Software ausgerollt wird. Die dabei zu testende neue Software kann sowohl Änderungen am Source-Code als auch Konfigurations-Tweaks beinhalten, die es zu überprüfen gilt. Der neue Dienst wurde mit Googles Unterstützung in Spinnaker integriert.
Schnelle und frühzeitige Warnung vor dem endgültigen Ausrollen
Spinnaker ist eine Multi-Cloud-fähige Open-Source-Plattform, die dazu dient, Änderungen an Softwareprojekten schnell und zuverlässig auszuliefern. Durch die Integration von Kayenta sind Entwickler nun in der Lage, automatische Canary-Analysen in einer Spinnaker-Pipeline auszuführen. Kayenta sammelt Nutzer-konfigurierte Metriken, führt entsprechende statistische Tests aus und stellte eine zusammengefasste Bewertung bereit. Je nachdem, wie der Schwellenwert für die Bewertung zuvor festgelegt wurde, kann das System automatisch weitermachen oder auch die Intervention eines Menschen anfordern. Auf diese Art soll die in der Regel mühsame und zeitaufwändige manuelle Überprüfung entfallen und die Entwickler werden auch bei schnellen Entwicklungszyklen rechtzeitig vor dem Ausrollen der Software vor Problemen gewarnt. (fms)
