공통 이벤트 계약
이러한 쿼리를 재사용 가능하게 유지하는 필드
- timestamp_utc, route_template, 방법 및 status_code
- latency_ms, request_id, 릴리스, 환경 및 종속성
- 고객 영향 분석이 승인된 경우 team_id 또는 account_id
SQL 이전의 정의
쿼리가 대신 내릴 수 없는 결정
- 1비율을 계산하기 전에 실패로 간주되는 응답을 정의합니다.
- 2조용한 경로가 비율을 지배하지 않도록 최소 요청 볼륨을 설정하십시오.
- 3시간이 지나도 비교할 수 있을 만큼 경로 템플릿과 릴리스를 안정적으로 유지하세요.
권장 순서
먼저 탐지를 구축한 다음 진단을 구축하세요.
분석 패턴
결과를 통해 결정을 설명
요청량으로 정규화
페어링 실패는 비율 및 최소 볼륨 임계값으로 계산되므로 조용한 경로는 실제로 위험한 엔드포인트보다 순위가 높을 수 없습니다.
안정적인 치수 비교
원시 URL 및 기타 무제한 값 대신 경로 템플릿, 릴리스, 종속성 또는 환경별로 그룹화합니다.
감지를 영향에 연결
서비스 수준 변경으로 시작한 다음 이에 기여한 고객, 릴리스 및 종속성을 식별합니다.
완전한 레시피
쿼리를 복사한 다음 가정 검증
경로별 API 오류율 계산
SQL을 사용하면 낮은 볼륨 노이즈로부터 결과를 보호하면서 5xx 오류율로 API 경로의 순위를 지정할 수 있습니다.
의미 있는 5xx 오류율이 가장 높은 API 경로는 무엇입니까?
SQL 및 결과를 참조하세요.p50, p95 및 p99 API 대기 시간 계산
DataFusion 호환 백분위수 SQL을 사용하여 엔드포인트별 중앙값 및 꼬리 지연 시간을 비교하세요.
꼬리 지연 시간이 가장 긴 엔드포인트는 무엇입니까?
SQL 및 결과를 참조하세요.API 오류 예산 소진율 계산
시간별 요청 실패를 허용된 오류 예산이 얼마나 빨리 소모되는지 보여주는 SLO 연소율 시리즈로 전환합니다.
API는 99.9% 가용성 예산을 얼마나 빨리 소모합니까?
SQL 및 결과를 참조하세요.릴리스별 API 신뢰성 비교
모든 배포 후 변경 사항을 배포에 귀속시키지 않고 애플리케이션 릴리스 전체에서 트래픽, 5xx 속도 및 p95 대기 시간을 비교합니다.
어떤 릴리스가 더 나쁜 API 오류 또는 꼬리 지연 시간과 일치합니까?
SQL 및 결과를 참조하세요.고객 영향에 따른 순위 오류 지문
하나의 재시도 루프가 사건 보기를 지배하도록 하는 대신 발생 및 영향을 받는 계정을 기준으로 정규화된 응용 프로그램 오류의 순위를 지정합니다.
어떤 오류 그룹이 대부분의 고객 계정에 영향을 미치나요?
SQL 및 결과를 참조하세요.경로별 API 시간 초과 비율 계산
요청량과 구성된 시간 초과 경계를 유지하면서 시간 초과 비율을 기준으로 경로 순위를 지정합니다.
사용자에게 영향을 미칠 만큼 자주 시간 초과되는 API 경로는 무엇입니까?
SQL 및 결과를 참조하세요.종속성 비교 p95 대기 시간
요청에 대한 꼬리 지연 시간을 가장 많이 유발하는 데이터베이스, API, 캐시 및 대기열을 찾으세요.
꼬리 지연 시간과 실패율이 가장 낮은 다운스트림 종속성은 무엇입니까?
SQL 및 결과를 참조하세요.SLO에 대한 API 가용성 측정
일일 가용성을 계산하고 서비스가 명시적인 목표를 충족했는지 여부를 표시합니다.
각 서비스가 일일 가용성 목표를 충족했나요?
SQL 및 결과를 참조하세요.경로별 API 요청 처리량 계산
안정적인 API 경로를 통해 관찰된 분당 요청을 계산하고 처리량 외에 오류 볼륨을 유지합니다.
분당 가장 많은 요청을 처리하는 API 경로는 무엇입니까?
SQL 및 결과를 참조하세요.API 429 속도 제한 복구 측정
모든 재시도를 새 요청으로 처리하지 않고 속도 제한 요청이 이후 시도에서 얼마나 자주 복구되는지 측정합니다.
HTTP 429를 수신하는 요청이 재시도 후에 성공적으로 복구됩니까?
SQL 및 결과를 참조하세요.기능 출시 오류율 비교
한 릴리스에 대한 기능 플래그 출시와 제어 집단 간의 요청 오류와 평균 대기 시간을 비교합니다.
기능 플래그 출시는 제어 코호트보다 안정성이 낮습니까?
SQL 및 결과를 참조하세요.계획에 따른 사고 고객 영향 측정
고객 이름이나 원시 요청 데이터를 노출하지 않고 계획별로 영향을 받는 계정과 평균 영향 기간을 계산합니다.
각 계획에서 사고로 인해 영향을 받은 계정은 몇 개입니까?
SQL 및 결과를 참조하세요.