Establece golden signals (latencia, tráfico, errores, saturación), ventanas de SLO y checks de dashboard antes de que los agentes automaticen deployments para que 'healthy' y 'degraded' tengan definiciones medibles en lugar de interpretaciones subjetivas. Esto es esencial cuando agentes de IA están manageando deploys porque los agentes necesitan métricas objetivas para tomar decisiones, no gut feelings de humanos.
Casos de uso
- Onboarding un nuevo servicio a la plataforma de observabilidad y necesitando definir qué significa 'healthy' desde el día uno
- Antes de automatizar un pipeline de deployment y necesitando criterios objetivos para decisiones de rollback versus proceed
- Analizando un deployment canary donde necesitas umbrales pre-definidos para determinar si la nueva versión debe ser promovida
- Configurando runbooks de on-call donde los ingenieros necesitan umbrales claros para decidir cuándo escalar versus cuándo monitorear
- Definiendo SLOs para una nueva funcionalidad de producto donde producto e ingeniería necesitan acordar niveles de fiabilidad aceptables
Funciones principales
- Identifica los SLIs más atados al dolor de usuario: típicamente latencia, tasa de error y throughput para servicios request-driven
- Define objetivos de SLO para cada SLI con una ventana clara (rolling de 30 días, basada en calendario) y documenta qué pasa cuando el SLO es breached
- Fija error budgets: cuánta no-fiabilidad es aceptable sobre la ventana basada en el SLO y conecta alerts a burn rate en lugar de solo violaciones de umbral
- Construye dashboards que muestren status actual de SLO, tasa de burn de error budget y los principales contribuyentes a latencia o errores
- Vincula cada alert a un runbook que especifique la acción a tomar cuando la alert suena, para que los ingenieros de on-call no necesiten diagnosticar desde primeros principios a las 3am
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