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# Documento sui risultati dell'esperimento
<a name="sample-result"></a>

## Configurazione
<a name="config"></a>

Documenta le configurazioni specifiche dell'esperimento. Ad esempio:
+ Generazione del carico impostata per simulare 5.000 utenti che emettono un totale di 85 richieste al secondo.

## Prerequisiti
<a name="prereqs"></a>
+ È stato verificato che il sito di adozione degli animali domestici funzionasse nell'ambiente alpha test.
+ È stato verificato che il modello di esperimento fosse configurato per applicare lo stress della CPU ai pod delle PetSite applicazioni in esecuzione nel cluster EKS.  I pod delle applicazioni sono stati identificati dall'etichetta Kubernetes. `app=petsite`
+ È stato confermato che Load è in esecuzione e genera 85 richieste al secondo.

## Stato stazionario
<a name="results-steady-state"></a>

Documenta le misure adottate per raggiungere lo stato stazionario e come lo hai verificato. Ad esempio:

Per l'implementazione di test del sito di adozione di animali domestici, viene generato un carico di 85 RPS per simulare lo stato stazionario. Il CloudWatch RUM e i CloudWatch dashboard sono stati esaminati per verificare che tutte le metriche aziendali e applicative rientrassero negli intervalli normali precedenti all'esecuzione dell'esperimento.

Dati di osservabilità:


| Expected (Atteso) | Osservato | 
| --- | --- | 
| [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/chaos-engineering-on-aws/sample-result.html) | ![Rapporto sullo stato stazionario 1 per Chaos Experiment.](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/chaos-engineering-on-aws/images/ss-1.png)![Rapporto sullo stato stazionario 2 per l'esperimento del caos.](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/chaos-engineering-on-aws/images/ss-2.png) | 

## Iniezione per errore
<a name="fault-injection"></a>

AWS FIS è stato utilizzato per iniettare errori utilizzando il modello di esperimento (fornire un collegamento). L'esperimento era impostato per durare 10 minuti ed era stato configurato un rollback se i nodi di lavoro subivano uno stress della CPU superiore al 60 percento.

## Osservazione dei guasti
<a name="fault-obs"></a>

Il CloudWatch RUM e i CloudWatch dashboard sono stati esaminati per tenere traccia dello stato stazionario dell'applicazione (definito utilizzando le metriche LCP).  Le schermate sono state acquisite nella tabella seguente.

Dati di osservabilità:


| Expected (Atteso) | Osservato | 
| --- | --- | 
| [See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/chaos-engineering-on-aws/sample-result.html) | ![Rapporto di osservazione dei guasti 1 per Chaos Experiment.](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/chaos-engineering-on-aws/images/fs-1.png)![Rapporto di osservazione dei guasti 2 per l'esperimento del caos.](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/chaos-engineering-on-aws/images/fs-2.png) | 

## Ripristino
<a name="recovery"></a>

Dopo che lo stress è stato rimosso (l' AWS FIS esperimento è stato completato e lo stress della CPU è stato rimosso dai pod), l'applicazione dovrebbe riprendere il suo normale stato stazionario.  Non dovrebbe essere richiesto alcun intervento manuale.

Dati di osservabilità:


| Expected (Atteso) | Osservato (screenshot) | 
| --- | --- | 
| LCP P99 dovrebbe essere inferiore a 4 secondi con una media inferiore a 2,5 secondi. | ![Esempi di risultati di recupero da Chaos Experiment.](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/chaos-engineering-on-aws/images/rec-1.png) |