信頼性初心者
日々のサービスの信頼性の傾向
最新の完全な日数には広範な信頼性の低下が含まれていましたか?
より大きなサービス イベント ファクト テーブルを使用して、レートの横の分母を保持しながら、日次ボリューム、エラー、およびエラー率を計算します。
データセットとクエリはこのブラウザーに残ります。
Published expected result
日次サービスエラー率
14.72%
2026-07-22
2.5%
2026-07-23
2.5%
2026-07-24
2.22%
2026-07-25
2.5%
2026-07-26
2.22%
2026-07-27
2.78%
2026-07-28
| service_day | operations | errors | error_rate_pct |
|---|---|---|---|
| 2026-07-22 | 360 | 53 | 14.72 |
| 2026-07-23 | 360 | 9 | 2.5 |
| 2026-07-24 | 360 | 9 | 2.5 |
| 2026-07-25 | 360 | 8 | 2.22 |
| 2026-07-26 | 360 | 9 | 2.5 |
| 2026-07-27 | 360 | 8 | 2.22 |
| 2026-07-28 | 360 | 10 | 2.78 |
クエリの読み方
- UTC 日は目に見えるレポート粒度であり、ウィンドウは完全な合成日で終わります。
- ボリュームとエラー数はレートの横に表示されるため、分母の変化が目に見えるままになります。
- 7 月 22 日のスパイクは発見のシグナルです。次のクエリは、サービス、リリース、リージョン、またはインシデントごとにセグメント化する必要があります。
SQL が下せない決定
- 1取り込みレイテンシと一致する完全なバケット遅延を選択します。
- 2レートをアラートに変える前に、目標と最小ボリュームを設定します。
- 3計画されたメンテナンスと既知のテスト トラフィックを、検討した次元で分離します。
このレッスンから続ける
結果を保存する
独自のイベントに対してこのクエリを実行します
クエリを保存し、実際のイベントに接続し、結果を監視する準備ができた場合にのみ、無料のワークスペースを作成します。クレジットカードは必要ありません。