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Telemetry
インタラクティブ SaaS SQL ラボ

信頼性 · 中級者

リリースの信頼性を比較する

どのチェックアウト リリースがより高いエラーと平均レイテンシを発生させますか?

リクエストの量、失敗、レート、レイテンシをまとめて維持しながら、サービス イベント テーブルから等しい 10 日間のリリース ウィンドウを比較します。

レビュー者 Telemetry 製品チーム . 読み取り専用 SQL、接続テーブル粒度、決定論的結果、視覚化、解釈境界. 基準と所有権を確認する

1 つのバージョン管理されたものに対して実行します 15-テーブル データセット

ブラウザーでローカルにクエリを編集して実行し、DuckDB の同じ合成スキーマと行をダウンロードします。

信頼性中級者

リリースの信頼性を比較する

どのチェックアウト リリースがより高いエラーと平均レイテンシを発生させますか?

リクエストの量、失敗、レート、レイテンシをまとめて維持しながら、サービス イベント テーブルから等しい 10 日間のリリース ウィンドウを比較します。

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

リリース別のチェックアウト エラー率

releasecheckout_requestserrorserror_rate_pctaverage_latency_ms
2026.06.4900222.44310.5
2026.07.1900849.33453.1
2026.07.2900242.67309.5

クエリの読み方

  • 1 つのサービスにフィルタリングすることで、異なるレイテンシやエラー ベースラインを持つワークフローが混在することを回避できます。
  • 各合成リリースは等しい量と完全な 10 日間のウィンドウを持ち、比較形状を検査可能にします。
  • クエリはリリースとの相関関係を特定します。デプロイメントが回帰の原因であることは証明されません。

SQL が下せない決定

  1. 1同等の展開人口、ルート、地域、および観察期間を比較します。
  2. 2エンジン固有の関数が検証されている場合は、平均の代わりに末尾パーセンタイルを使用します。
  3. 3デプロイメタデータ、エラーカテゴリ、トレースを使用して、リグレッションの疑いがあることを確認します。

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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。

自分のイベントと一緒に保存する