可靠性入门
日常服务可靠性趋势
最新的完整天数是否包含广泛的可靠性回归？
使用较大的服务事件事实表来计算每日数量、错误和错误率，同时保留比率旁边的分母。
数据集和查询保留在此浏览器中。
Published expected result
每日服务错误率
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 |
如何读取查询
- UTC 日是一个可见的报告粒度，窗口以完整的合成日结束。
- 交易量和错误计数保留在比率旁边，因此分母的变化仍然可见。
- 7 月 22 日的峰值是一个发现信号；下一个查询必须按服务、版本、区域或事件进行分段。
SQL 无法做出的决定
- 1选择与摄取延迟相匹配的完整存储桶延迟。
- 2在将比率转变为警报之前，设置目标和最小交易量。
- 3单独的计划维护和已知的测试流量以及经过审查的尺寸。
继续本课
保留结果
对您自己的事件运行此查询
仅当您准备好保存查询、连接真实事件并监视结果时，才创建空闲工作区。不需要信用卡。