主要观点：

• 传统汽车制造商每几个月进行标准场景的碰撞测试，但不能保证实际驾驶中的表现，而智能传感器可模拟实际驾驶中的关键故障，实现从传统混沌工程到事件驱动混沌工程的转变。
• 传统混沌工程依赖预定的故障注入场景，重点是稳态验证，简单易理解但静态且不具备上下文感知，存在局限性；事件驱动混沌工程响应实时事件和系统状态，更具相关性、自动化和实时性，但配置更复杂。
• 事件驱动混沌工程通过实时反应系统变化、改善系统学习和自愈、减少爆炸半径、加快反馈循环、增强可观测性和自适应测试、支持混沌即代码等方式增强系统弹性。
• 事件驱动混沌工程架构可利用云服务实现，可在生产和预发布环境中进行，通过特征标记可实现细粒度控制，进行安全的生产混沌工程需做好准备、加强观测和监控、设置防护栏等。
• 最佳实践包括从小规模开始、集成实时可观测性、定义明确触发条件等，以确保安全有效提高系统弹性。

关键信息：

• 传统碰撞测试及局限性，智能传感器模拟故障及事件驱动混沌工程优势。
• 传统混沌工程和事件驱动混沌工程在触发机制、测试方法等方面的差异。
• 事件驱动混沌工程增强系统弹性的各个方面及具体作用。
• 事件驱动混沌工程架构及在不同环境中的应用。
• 特征标记在混沌工程中的作用及相关实践。
• 安全生产混沌工程的 checklist 和最佳实践。

重要细节：

• 传统混沌工程如周三下午 2 点向微服务注入 CPU 压力，事件驱动混沌工程的触发条件如 Pod 重启超 5 次/分钟等。
• 事件驱动混沌工程的工作流程，包括观察、触发、分析和治愈。
• 传统与事件驱动混沌工程在环境、目标等方面的具体差异对比。
• 事件驱动混沌工程在生产和预发布环境中的不同目的、优势及具体做法。
• 安全生产混沌工程 checklist 中的各个方面及具体措施，如定义目标、设置基线等。
• 最佳实践中的各个要点及其具体做法，如从小规模开始等。