混沌测试驱动的Web应用云原生架构优化

20/24混沌测试驱动的Web应用云原生架构优化第一部分云原生架构的ChaosEngineering 2第二部分混沌测试的原则和方法 4第三部分Web应用云原生架构的混沌类型 7第四部分混沌测试的实施策略 10第五部分混沌测试的度量和分析 12第六部分基于混沌测试的架构优化 14第七部分Web应用云原生架构的弹性增强 17第八部分混沌测试实践中的最佳实践 20

第一部分云原生架构的ChaosEngineering关键词关键要点【云原生架构中的混沌测试工程】

1.混沌测试工程通过注入故障和错误来验证云原生系统的弹性和可恢复性。

2.它有助于识别系统中的薄弱点，从而可以通过自动修复和故障转移机制进行修复。

3.它支持持续集成和持续部署流程，确保在开发阶段及早发现和解决问题。

【故障注入技术】

云原生架构的混沌工程

混沌工程是一种实践，它涉及故意向系统注入故障和中断，以评估其弹性和恢复能力。在云原生架构中，混沌工程对于确保应用程序的可用性、可扩展性和可靠性至关重要。

#混沌工程的原则

混沌工程遵循以下原则：

*引入故障是安全的：系统应该能够处理故障而不会崩溃。

*故障应该真实：故障应该反映现实世界中的实际情况。

*故障应该逐步引入：逐渐增加故障的严重性，以评估系统的弹性。

*实验应该有目的：每个混沌实验都应该有一个明确的目标，以评估系统的具体方面。

#混沌工程工具

有许多专门用于云原生架构的混沌工程工具，包括：

*ChaosMonkey：随机终止虚拟机实例。

*ChaosBlade：向应用程序注入各种故障，例如网络延迟、CPU限制和内存泄漏。

*LitmusChaos：提供一套预定义的混沌实验，可以针对Kubernetes环境进行执行。

#混沌工程的优势

在云原生架构中采用混沌工程有以下优势：

*提高可用性：通过识别系统中的薄弱点，混沌工程可以帮助提高应用程序的可用性。

*增强可扩展性：混沌工程可以评估系统在负载增加或资源限制下的表现，从而确定瓶颈并改进可扩展性。

*确保可靠性：通过故意注入故障，混沌工程可以帮助测试应用程序在极端条件下的鲁棒性，从而确保可靠性。

*降低风险：通过提前发现潜在问题，混沌工程可以降低在生产环境中遇到意外的中断的风险。

*实施DevOps实践：混沌工程支持DevOps实践，因为它允许开发和运维团队协作，以提高应用程序的质量和稳定性。

#混沌工程的实施

在云原生架构中实施混沌工程是一个持续的过程，涉及以下步骤：

1.识别需要测试的系统：确定需要提高弹性和恢复能力的应用程序和服务。

2.选择混沌工程工具：选择与系统要求和目标相匹配的混沌工程工具。

3.设计混沌实验：根据系统特性和需要测试的方面，设计混沌实验。

4.执行实验：在受控环境中执行混沌实验，并监控系统行为。

5.分析结果：分析实验结果，识别系统中的薄弱点并制定改进措施。

6.持续改进：随着系统和环境的变化，定期重复混沌工程过程，以确保持续的弹性和可靠性。

#结论

混沌工程是云原生架构中提高应用程序可用性、可扩展性和可靠性的关键实践。通过采用混沌工程原则和工具，组织可以主动识别系统中的薄弱点并采取措施加以改进。通过持续的混沌工程，组织可以确保其云原生应用程序在面对故障和中断时保持弹性和可靠。第二部分混沌测试的原则和方法关键词关键要点混沌测试的原则

1.失效假设：假设任何系统或组件都可能失效，并积极主动地测试这些失效。

2.最小破坏：仅对系统施加必要的故障注入，以最大程度地减少对生产环境的影响。

3.周期性：定期执行混沌测试，以确保系统在不断变化的条件下保持可靠。

4.逐步加强：从轻微的故障注入开始，逐步增加故障的严重性和数量，以锻炼系统的弹性和恢复能力。

混沌测试的方法

1.故障注入：人为地引入系统故障，例如延迟、网络中断、内存泄漏或硬件故障。

2.环境模拟：模拟真实世界的情况，例如流量激增、资源争用或安全威胁。

3.边缘案例探索：测试系统在超出正常操作范围的情况下的行为，包括罕见的或异常的输入。

4.监控和分析：密切监控混沌测试期间系统行为，收集指标并分析结果，以评估系统的弹性。混沌测试的原则与方法

原则

*公平性：测试应在所有环境和条件下进行，以确保公平且全面的评估。

*独立性：测试应独立于应用程序代码，以避免影响其功能或结果。

*可观测性：测试应生成可观测的数据点，以方便分析和诊断问题。

*安全性：测试不应对系统或数据造成损害，并应遵循安全最佳实践。

*自动化：测试应自动化以提高效率，并减少人为错误。

方法

1.故障注入

*向系统注入故障以模拟真实世界的事件，例如网络延迟、断路和服务器崩溃。

*常见的故障注入技术包括：

*延迟注入：延迟网络连接或数据库交互。

*断路注入：切断服务之间的连接。

*内存泄漏注入：模拟内存泄漏，导致系统崩溃。

*异常注入：向代码注入异常，导致应用程序故障。

2.资源争用

*模拟资源稀缺情况，例如CPU利用率高、内存不足和存储空间耗尽。

*常见的资源争用技术包括：

*CPU争用：通过运行密集型计算任务或同时执行多个进程来争用CPU。

*内存争用：分配大量内存或使用内存泄漏库来争用内存。

*存储争用：创建大量文件或模拟数据库负载以争用存储空间。

3.性能测试

*在不同负载和条件下评估应用程序的性能，以识别瓶颈和优化策略。

*常见的性能测试技术包括：

*基准测试：确定应用程序在理想条件下的基线性能。

*负载测试：通过模拟不同用户负载来测试应用程序的可扩展性。

*压力测试：向应用程序施加极端负载以测试其可靠性和容错性。

4.可用性测试

*评估应用程序在各种异常情况下的可用性，例如故障切换、滚动更新和网络中断。

*常见的可用性测试技术包括：

*故障切换测试：模拟服务故障以验证故障切换机制。

*滚动更新测试：测试应用程序在滚动更新期间的可用性。

*网络中断测试：模拟网络中断以评估应用程序对网络连接丢失的响应。

5.安全性测试

*识别和利用系统中的潜在安全漏洞，例如注入攻击、跨站点脚本攻击和数据泄露。

*常见的安全性测试技术包括：

*渗透测试：模拟黑客攻击以发现潜在的脆弱点。

*安全扫描：使用自动化工具扫描系统中的安全配置和漏洞。

*漏洞利用测试：尝试利用已识别的漏洞来验证其影响。第三部分Web应用云原生架构的混沌类型关键词关键要点节点故障

1.模拟虚拟机或容器实例的意外终止，引发应用程序中断和数据丢失。

2.通过故障注入，验证应用程序的容错性和灾难恢复机制，确保其在节点故障的情况下仍然可用。

3.结合健康检查和自动重启机制，实现故障后的快速恢复，最小化服务中断时间。

网络分区

1.模拟不同区域或可用性区域之间的网络中断，阻碍应用程序组件之间的通信。

2.测试应用程序对网络延迟和丢包的容忍度，确保其在网络中断时仍能保持正常运行。

3.采用服务网格或负载均衡机制，提高网络弹性和应用程序的可用性。

负载测试

1.通过模拟高流量和突发流量，测试应用程序的性能极限和可扩展性。

2.识别应用程序瓶颈和性能问题，优化资源分配和架构设计，确保其满足预期的负载需求。

3.结合弹性伸缩机制，动态调整应用程序资源，应对流量波动，避免服务中断。

数据损坏

1.模拟数据库或文件存储的故障，导致数据丢失或损坏，威胁应用程序的一致性和可用性。

2.测试应用程序对数据损坏的恢复能力，确保其能够从备份中恢复数据或自动修复数据一致性。

3.采用数据冗余和灾难恢复策略，保护数据免受损坏，并确保业务连续性。

资源耗尽

1.模拟资源不足的情况，例如内存耗尽或CPU峰值，导致应用程序崩溃或性能下降。

2.测试应用程序在资源受限环境中的行为，优化资源分配算法和垃圾回收机制。

3.结合监控和告警机制，及时发现资源瓶颈，防范应用程序中断。

恶意攻击

1.模拟网络攻击，例如拒绝服务攻击或SQL注入，测试应用程序的安全性。

2.验证应用程序的安全机制，例如身份验证、授权和输入验证的有效性。

3.采用安全最佳实践，例如跨站点脚本防护和输入验证，提高应用程序对恶意攻击的抵御能力。Web应用云原生架构的混沌类型

在混沌测试中，Web应用云原生架构的混沌类型分为应用层混沌、基础设施层混沌和网络层混沌。

应用层混沌

*流量突变：在短时间内大幅增加或减少Web应用的流量，测试其对流量激增或减少的弹性。

*延迟注入：在应用组件间引入网络延迟，模拟网络拥塞或不稳定，测试应用对延迟的容错能力。

*故障注入：通过停止或重启进程、注入错误或异常，模拟组件故障，测试应用的容错性和自愈能力。

*资源限制：通过限制内存、CPU或存储资源，模拟资源匮乏场景，测试应用对资源约束的适应性。

*配置更改：意外地更改应用配置，例如数据库连接字符串或环境变量，测试应用对配置变更的适应能力。

基础设施层混沌

*节点故障：停止或重启虚拟机或容器，模拟节点故障，测试应用的弹性。

*存储故障：注入存储故障，例如延迟、故障或数据丢失，测试应用对存储可用性和完整性的依赖。

*网络分区：隔离或断开组件间的网络连接，模拟网络分区，测试应用的分布式性和容错能力。

*资源竞争：通过在节点上运行其他进程或资源密集型任务，增加资源竞争，测试应用对资源争用的适应性。

*操作系统更新：强制更新虚拟机或容器中的操作系统，测试应用对操作系统变更的兼容性。

网络层混沌

*网络延迟：在网络路径中引入延迟，模拟网络拥塞或不稳定，测试应用对网络延迟的容忍度。

*网络丢包：模拟网络丢包，测试应用对数据丢失的耐受性。

*防火墙规则更改：意外地更改防火墙规则，测试应用对网络访问控制变更的适应性。

*DNS劫持：重定向DNS查询，将流量引导至错误目的地，测试应用对DNS故障的容错能力。

*中间人攻击：注入SSL证书或中间代理，拦截和修改网络流量，测试应用对安全威胁的抵抗力。

通过对这些混沌类型的注入，可以全面评估Web应用云原生架构的弹性、容错能力、自愈能力和整体可靠性。第四部分混沌测试的实施策略关键词关键要点【混沌测试环境的构建】：

1.构建包含基础设施、中间件和应用程序的真实生产环境副本，确保混沌测试的结果与生产环境高度相关。

2.使用自愈和容错机制，模拟真实生产环境中可能遇到的故障和错误，测试系统在异常情况下的恢复能力。

3.建立自动化混沌测试平台，支持各类混沌测试场景的执行和分析，提升混沌测试的效率和可重复性。

【混沌测试场景的设计】：

混沌测试的实施策略

混沌测试的实施涉及以下主要步骤：

1.定义测试场景

*确定应用程序的临界功能和服务依赖项。

*定义一系列混沌实验，以模拟真实世界中的故障和中断。

*确定可容忍的恢复时间目标(RTO)和恢复点目标(RPO)。

2.选择混沌工具

*选择合适的混沌工程工具，例如ChaosMonkey、Pumba或Gremlin。

*这些工具允许用户注入故障并监控系统的响应。

3.设定测试范围

*确定混沌测试应涵盖的应用程序和基础设施组件。

*考虑关键服务、数据库和通信通道。

4.运行和监控测试

*在受控环境（如测试或预生产环境）中运行混沌实验。

*使用监控工具来跟踪系统响应，例如性能指标、错误日志和警报。

5.评估结果

*分析测试结果以确定系统对故障和中断的反应。

*识别系统弱点、故障模式和恢复机制。

6.优化架构和流程

*根据测试结果，优化应用程序架构、基础设施配置和运营流程。

*加强系统弹性、容错性和可恢复性。

实施策略的最佳实践

*逐步进行：从低影响的实验开始，并随着信心的提高逐渐增加混沌注入的严重性。

*使用自动化：自动化混沌测试流程以提高效率和一致性。

*协作与沟通：与开发、运维和安全团队合作，协调混沌测试活动并确保所有利益相关者了解风险和目标。

*持续改进：定期审查混沌测试结果并制定改进策略，以增强系统的整体弹性。

具体用例

以下是混沌测试在Web应用云原生架构中一些具体的用例：

*模拟虚拟机故障：使用ChaosMonkey停止虚拟机，以测试应用程序对基础设施故障的响应。

*注入网络延迟：使用Pumba或Gremlin引入网络延迟，以模拟网络连接中断的影响。

*删除数据存储：使用ChaosMonkey删除数据存储，以评估应用程序对数据丢失的处理方式。

*测试负载均衡器：使用ChaosMonkey关闭负载均衡器实例，以测试应用程序对流量中断的容忍度。

*评估微服务交互：使用ChaosMonkey或Gremlin中断微服务之间的通信，以识别故障传播和服务依赖关系。

通过这些策略和用例，组织可以实施有效的混沌测试计划，并不断优化其Web应用云原生架构，使其更加健壮、弹性和可容错。第五部分混沌测试的度量和分析关键词关键要点混沌测试度量

1.覆盖度：衡量混沌测试覆盖应用程序或基础设施的范围，确保测试有效性。

2.恢复时间：测量应用程序或基础设施从混沌事件中恢复所需的时间，反映系统的弹性。

3.数据完整性：验证混沌事件不会导致应用程序或基础设施中数据的丢失或损坏，确保业务连续性。

混沌测试分析

1.模式识别：识别混沌事件中常见的行为模式，帮助确定系统弱点和改进区域。

2.因果关系分析：确定混沌事件与应用程序或基础设施行为之间的因果关系，了解故障模式并制定修复策略。

3.趋势分析：分析混沌测试结果的趋势，识别系统随时间推移而发生的性能或稳定性变化，以便主动调整应用程序架构和配置。混沌测试的度量和分析

混沌测试旨在通过注入故障来提高系统的弹性。为了有效地评估混沌测试的成效，有必要采取合适的度量和分析方法。

度量

*可用性：衡量系统在故障注入期间保持可用性的能力。可用性通常以百分比表示，范围从0%（不可用）到100%（完全可用）。

*延迟：测量系统在故障注入期间响应请求的延迟。延迟可以以毫秒或秒为单位表示。

*吞吐量：衡量系统在故障注入期间处理请求的数量。吞吐量通常以每秒请求数(RPS)表示。

*错误率：衡量系统在故障注入期间返回错误的请求的百分比。错误率应尽可能低。

分析

分析混沌测试结果涉及以下步骤：

*识别故障模式：确定导致系统故障的特定故障模式。这有助于识别系统中的薄弱环节并制定缓解措施。

*评估影响：评估故障注入对系统可用性、延迟、吞吐量和错误率的影响。这有助于了解系统的弹性和恢复能力。

*趋势分析：随着时间的推移跟踪度量数据。趋势分析可以识别系统性能的改善或恶化，并帮助预测未来的行为。

*因果关系分析：确定故障注入和系统行为变化之间的因果关系。因果关系分析有助于深入了解系统的内部工作原理。

*基准测试：将混沌测试结果与基准测试结果进行比较。基准测试在没有故障注入的情况下进行，可以建立系统的预期性能。

工具

多种工具可用于度量和分析混沌测试结果。例如：

*ChaosMonkey：一个注入故障的开源框架。

*ChaosHub：一个云原生混沌测试平台。

*Gremlin：一个基于故障注入的平台。

*Datadog：一个用于监控和分析混沌测试结果的平台。

最佳实践

进行混沌测试度量和分析时，应遵循以下最佳实践：

*使用全面且有意义的度量：选择反映系统关键方面的度量。

*仔细分析结果：深入研究结果以识别故障模式、评估影响并制定改进措施。

*定期进行混沌测试：定期进行混沌测试以持续评估系统的弹性和表现。

*与开发团队合作：将混沌测试结果与开发团队共享，以便他们能够采取相应措施提高系统的弹性。

*持续改进：根据混沌测试的结果和分析，不断改进混沌测试策略和系统架构。

通过遵循这些最佳实践，组织可以有效地度量和分析混沌测试结果，从而提高云原生Web应用程序的弹性和可靠性。第六部分基于混沌测试的架构优化关键词关键要点主题名称：性能和弹性优化

1.利用混沌测试，通过模拟网络中断、服务器故障等场景，主动发现系统性能瓶颈和弹性问题。

2.根据测试结果，调整云原生架构，如增加冗余实例、优化负载均衡策略、采用弹性伸缩机制，以提升系统处理高负载、故障恢复和容灾能力。

3.通过持续的混沌测试，以迭代方式优化架构，提高系统在生产环境中的稳定性和可靠性。

主题名称：故障隔离和容错

基于混沌测试的架构优化

混沌测试是一种弹性测试技术，通过向系统注入故障或异常，来评估系统应对意外事件的能力。它有助于识别架构中的薄弱点，并驱动针对性的优化措施。

ChaosEngineering的原则和实践

混沌工程遵循以下原则：

*故障是常态：任何系统都可能发生故障，因此必须设计成能够承受故障。

*实验是关键：通过受控的实验，可以安全地探索系统故障的影响并测试其恢复能力。

*最小特权：系统应遵循最小特权原则，以最大限度地减少故障的影响。

混沌工程的实践包括：

*故障注入：主动向系统注入故障，以观察其响应和恢复能力。

*故障响应：制定自动化故障响应机制，以快速有效地恢复系统正常运行。

*故障恢复：优化系统架构和代码，以提高恢复故障的能力并减少恢复时间。

混沌测试的应用

混沌测试可应用于各种云原生应用程序，包括：

*微服务架构：验证微服务之间的通信和弹性。

*容器化应用程序：评估容器编排和管理系统的可靠性。

*无服务器应用程序：测试无服务器函数的可用性和可扩展性。

*分布式系统：检查数据一致性、复制和故障容错。

混沌测试驱动的架构优化

通过混沌测试，可以发现和解决架构中的薄弱点，从而提高其弹性和可恢复性。优化策略包括：

*消除单点故障：识别并消除依赖于单一组件的架构，以提高整体可靠性。

*增强故障隔离：引入故障隔离机制，以限制故障的影响并防止级联故障。

*提高故障可恢复性：优化代码和架构，以快速自动地从故障中恢复。

*构建可观测性：集成监控、日志记录和跟踪工具，以检测和诊断故障。

*自动化故障响应：实施自动化故障响应机制，以减少手动干预并加快恢复时间。

案例研究

案例1：Netflix的混沌测试实践

Netflix实施了全面的混沌测试计划，包括对应用程序、基础设施和整个云平台进行故障注入。这有助于识别并修复细微的架构缺陷，提高了服务的可用性和弹性。

案例2：亚马逊AWS的FaultInjectionSimulator

亚马逊AWS提供了一个FaultInjectionSimulator，用于模拟各种故障场景，包括实例终止、网络故障和资源限制。它使开发人员能够安全有效地测试应用程序和服务的弹性。

结论

混沌测试是优化云原生架构弹性和可恢复性的关键技术。通过主动注入故障并观察系统响应，可以发现薄弱点并制定针对性的优化措施。遵循混沌工程的原则和实践，并实施自动化故障响应机制，可以显著提高应用程序的可用性、可靠性和可维护性。第七部分Web应用云原生架构的弹性增强关键词关键要点服务发现和负载均衡

*实现动态服务发现，确保新服务和故障服务被自动检测和处理。

*采用云原生负载均衡器，提供高可用性、可扩展性和弹性。

*利用服务网格技术，增强服务之间的网络连接和通信控制。

自动扩缩容

*基于指标（如CPU利用率、请求延迟）配置自动扩缩容策略。

*利用容器编排系统，实现快速、无缝的扩缩容。

*考虑垂直扩容（增加实例资源）和水平扩容（增加实例数量）的平衡。

故障转移和自愈

*建立故障转移机制，以在发生故障时自动将流量转移到健康实例。

*利用日志聚合和监控系统，实时检测和诊断故障。

*采用自愈机制，自动修复或重启故障实例。

安全性和合规性

*遵循云原生安全最佳实践，例如身份和访问管理、加密和漏洞扫描。

*符合行业和监管合规要求，例如GDPR、HIPAA和PCIDSS。

*利用云原生安全工具和平台，简化安全管理和监控。

日志记录和监控

*启用分布式日志记录系统，收集和聚合来自所有服务和组件的日志。

*利用监控系统，实时监控关键指标，并设置警报以识别异常和性能问题。

*实施日志分析和可观察性工具，以快速调查和解决问题。

性能优化

*分析应用程序性能，识别瓶颈和优化领域。

*利用云原生性能优化技术，例如微服务的分解和缓存。

*实施持续集成/持续交付（CI/CD）管道，以快速部署性能改进和修复。Web应用云原生架构的弹性增强

云原生架构为Web应用提供了显著的优势，包括更高的弹性和可扩展性。混沌测试是一种有效的方法来评估和增强Web应用云原生架构的弹性。

1.弹性增强目标

混沌测试驱动的弹性增强旨在实现以下目标：

*识别潜在的故障点：通过模拟故障场景，可以识别Web应用中可能导致中断的单点故障和脆弱性。

*提高容错能力：通过引入冗余和容错机制，可以减少故障对Web应用服务的影响，并提高整体可用性。

*增强自愈能力：通过自动化检测和恢复机制，可以使Web应用能够在故障发生后自动恢复，缩短恢复时间。

2.混沌测试场景

为了评估和增强Web应用云原生架构的弹性，可以利用混沌测试模拟各种故障场景，包括：

*实例终止：模拟云提供商实例的随机终止，以评估Web应用对实例丢失的响应方式。

*网络分区：模拟网络故障，以隔离Web应用组件并评估其处理网络中断的能力。

*资源限制：限制Web应用可用的CPU或内存资源，以评估其对资源约束情况的适应性。

*注入延迟：引入网络延迟或数据库延迟，以评估Web应用对响应时间增加的处理方式。

*流量激增：模拟流量激增，以评估Web应用处理高并发请求的能力。

3.弹性增强技术

通过引入以下技术，可以增强Web应用云原生架构的弹性：

*自动伸缩：根据实际负载动态调整Web应用的资源分配，以避免资源不足或过剩。

*负载均衡：将流量分布到多个Web应用实例，以防止单点故障并提高可扩展性。

*容器编排：使用容器编排平台，如Kubernetes，来管理Web应用的部署和生命周期，并提供故障检测和恢复功能。

*分布式数据库：采用分布式数据库解决方案，如MongoDB或Cassandra，以提供数据冗余和高可用性。

*服务网格：使用服务网格，如Istio，来实现流量管理、熔断和健康检查，从而增强Web应用的容错能力。

4.弹性评估指标

可以通过以下指标评估Web应用云原生架构的弹性：

*平均故障时间(MTTF)：发生故障到恢复正常服务之间的时间。

*平均恢复时间(MTTR)：检测到故障到完全恢复服务的时间。

*可用性：Web应用在给定时间段内可用的百分比。

*故障频率：Web应用经历的故障数量。

*用户体验：在故障期间用户体验的质量。

5.持续增强

混沌测试驱动的弹性增强是一个持续的过程，需要定期进行。通过定期执行混沌测试并根据结果调整Web应用架构和配置，可以持续提高其弹性和可扩展性。第八部分混沌测试实践中的最佳实践关键词关键要点测试环境制定

-设计真实模拟生产环境的混沌测试平台，包括基础设施、应用和业务逻辑。

-细粒度控制混沌事件的发生频率、强度和持续时间，确保测试的真实性和可重复性。

-考虑不同云环境的特性（如可用性区域、故障域）和服务网格的配置，以准确模拟真实故障场景。

自动化测试管道

-建立持续集成/持续交付（CI/CD）管道，将混沌测试集成到开发和部署流程中。

-利用编排工具（如Kubernetes）和脚本自动化混沌测试的执行和验证。

-探索AI/ML技术，分析混沌测试结果，自动调整测试参数和识别性能瓶颈。

故障注入策略

-采用多级故障注入策略，从轻量级中断（如延迟）到严重故障（如节点丢失）。

-根据应用的架构和运维需求定制故障注入场景，包括不同类型、组合和顺序。

-利用服务发现和路由机制，模拟故障在分布式环境中的传播和影响范围。

监控和度量

-建立全面的监控和度量系统，跟踪混沌测试期间的关键指标，如服务可用性、响应时间和资源利用率。

-分析混沌测试结果，识别系统薄弱点、性能瓶颈和恢复机制的有效性。

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