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Telemetry
API 可靠性 SQL查询示例

比较功能推出错误率

比较一个版本的功能标记部署和控制组之间的请求错误和平均延迟。

入门feature_rollout_events已审核 2026-07-28测试用 阿帕奇 DataFusion 45.2.0

审阅者 Telemetry产品团队 . SQL 兼容性、事件契约、合成输出和操作注意事项. 审查标准和所有权

问题已回答

功能标志的推出是否不如其对照群体可靠?

推出决策需要在同一发布边界上进行类似的控制。此查询将每个功能标记队列的请求、错误、错误率和延迟保存在一起,因此可以看到小但重要的可靠性回归。

活动合约

查询期望的字段

字段类型为什么存在
timestamp_utcTimestamp请求完成时间(UTC)。
feature_flagUtf8受控功能标志名称。
cohortUtf8推出或控制分配。
releaseUtf8应用程序发布标识符。
statusUtf8终端成功或失败状态。
latency_msInt64端到端请求延迟(以毫秒为单位)。
environmentUtf8部署环境。
DataFusion SQL

复制查询

sql
SELECT
  feature_flag,
  cohort,
  release,
  COUNT(*) AS requests,
  SUM(CASE WHEN status = 'failed' THEN 1 ELSE 0 END) AS errors,
  100.0 * SUM(CASE WHEN status = 'failed' THEN 1 ELSE 0 END)
    / NULLIF(COUNT(*), 0) AS error_rate_pct,
  AVG(latency_ms) AS avg_latency_ms
FROM feature_rollout_events
WHERE timestamp_utc >= now() - INTERVAL '24 hours'
  AND environment = 'production'
GROUP BY feature_flag, cohort, release
ORDER BY error_rate_pct DESC, cohort;

此只读查询是针对空类型表计划和执行的 阿帕奇 DataFusion 45.2.0。确定性样本输出是综合的并单独审查;根据您自己的数据验证字段类型、阈值和业务定义。 阅读测试方法。

查询结果

按群组划分的推出错误率

综合推出队列的失败率为 20%,而对照组则没有。

feature_flagcohortreleaserequestserrorserror_rate_pctavg_latency_ms
new-checkoutrolloutapi-885120300
new-checkoutcontrolapi-88500200

综合示例输出。在将其用于操作决策之前,针对您自己的事件架构和阈值运行查询。

Rollout error rate by cohort:来自 Compare Feature Rollout Error Rate 示例结果的合成 error_rate_pct 值的静态图表
确定性示例输出的可索引 SVG。下载它以获取带有归属的文章、操作手册或设计评论。

重现示例

下载公共装置

JSON 包包含类型化事件契约, reproducible 输入行、确切的 SQL、预期输出、审阅注释和引擎版本。 CSV 包含显示的结果。

SQL 是如何工作的

  1. 1功能标志、队列和版本使比较可以在推出边界上重现。
  2. 2错误率旁边的请求量暴露出的比较太小,无法做出自信的决策。
  3. 3延迟仍保持相同的结果,因为部署可以在不增加错误的情况下回归体验。

需要决定的边缘情况

  • 分配必须足够稳定,以便同一帐户不会在比较窗口内切换群组。
  • 比较同等流量和客户组合,或通过审查的有界维度对结果进行细分。
  • 使用置信区间和更长的窗口来得出不可逆转的产品结论。

推荐仪表板

  • 酒吧:error_rate_pct(按群组)
  • 趋势:请求、错误和延迟(按部署百分比)
  • 表:按版本和最低样本状态划分的功能标志

警报指导

仅在部署达到审核的最小量并超过其批准的错误或延迟护栏后才暂停或回滚。

读取警报设置

让查询示例发挥作用

相关埋点和指南

定义源数据

此分析的事件模式

继续分析

在真实事件中运行它

创建表,调整字段并保存结果

免费开始,发送结构化事件,并将查询结果用作图表、共享仪表板小部件或警报输入。

获取 API 密钥