Monitoring AIOps/SRE — SLO, alerting i incydenty (7 kroków) | StarCloudIT
Usługi › Wsparcie IT

Monitoring AIOps/SRE — SLO, alerting i incydenty w 7 krokach

Porządkujemy metryki i skracamy MTTR: definiujemy SLO/SLI, eliminujemy szum alertów, uzupełniamy runbooki automatyzacjami i prowadzimy pełny incident management z post-mortems.

Monitoring AIOps/SRE — dashboardy, alerting i metryki SLO
Dashboardy i alerting: od SLI/SLO do działań operacyjnych i automatyzacji.

SLO i SLI — mierzalne cele dostępności

Ustalamy SLO z biznesem, a SLI definiujemy na poziomie usług: opóźnienia, błędy i dostępność. Budżet błędów pozwala świadomie zarządzać ryzykiem.

Definicje i zakres

  • SLI na podstawie realnych ścieżek użytkowników
  • SLO per usługa + budżet błędów
  • Mapa zależności (service map)

Pomiar i wizualizacja

Panele SLO z trendem i prognozą naruszenia. Alerty na wyczerpywanie budżetu, nie na pojedyncze skoki.

Proces

Przeglądy SLO co sprint/kwartał, akceptacja zmian progów i komunikacja do interesariuszy.

Alerting bez szumu — tylko to, co wymaga akcji

Korelacja i deduplikacja

Grupujemy zdarzenia według usług i zależności. Znika „burza alertów” przy jednym źródle awarii.

Progi oparte o SLO

Reguły wychodzą z budżetu błędów, a nie z arbitralnych progów CPU czy RAM.

On-call bez wypalenia

Ciche godziny, eskalacje i podgląd kontekstu (ostatnie wdrożenia, feature flags, deploys).

Runbooki i automatyzacje (AIOps)

Automaty reakcje na znane wzorce: restart usług, scale-out, flush cache, przełączenie flagi funkcji, otwarcie zadania z checklistą.

Runbooki jako kod

Repozytorium procedur z wersjonowaniem i testami. Łatwy przegląd i audyt zmian.

ChatOps

Akcje z Slack/Teams: „/scale api +2”, „/toggle featureX off”. Historia i uprawnienia.

Integracje

Webhooki, kolejki i joby z retry/idempotencją. Automatyczne tickety z kontekstem.

Incident management i post-mortems

Proces

Deklaracja incydentu, role (incident commander, scribe), oś czasu i komunikacja.

Analiza bez obwiniania

Blameless post-mortems, działania korygujące, śledzenie efektywności poprawy.

KPI incydentów

MTTA/MTTR, liczba powrotów, powtarzalność wzorców i zgodność runbooków.

Observability stack — metryki, logi i ślady

Ślady

OpenTelemetry

Śledzenie żądań między usługami i korelacja z logami. Docs OTel

Praktyki

Google SRE

Budżety błędów, SLO i praca z ryzykiem. SRE Book

KPI i ROI — co raportujemy

MTTR i dostępność

Spadek MTTR, stabilność SLO i trend budżetu błędów.

Higiena alertów

Mniej powiadomień, więcej zdarzeń korelowanych, krótszy czas reakcji.

Adopcja runbooków

Odsetek incydentów z automatyzacją, średni czas wykonania akcji i skuteczność.

Przykład wdrożenia — 30 dni do efektu

Dni 1–5

Discovery: krytyczne ścieżki użytkownika, mapa usług, wstępne SLI i szybkie ryzyka. Uzgodnienie zakresu i ról dyżurnych.

Dni 6–15

Panele i reguły: publikacja pierwszych celów, wyczyszczenie najgłośniejszych alertów, przygotowanie prostych runbooków.

Dni 16–30

Pilotaż i poprawki: przegląd KPI, doprecyzowanie progów, integracja z ITSM oraz przygotowanie szablonu post-mortem.

Efekt: przewidywalne cele, mniej powiadomień i krótszy czas przywrócenia usługi — bez rewolucji w narzędziach.

Integracje i narzędzia

Modele współpracy i szybki start

Pilot 7–14 dni

SLO + alerting

Ustalenie SLO/SLI, podstawowe panele i czyszczenie alertów.

Pro

Runbooki + AIOps

Automatyzacje reakcji, ChatOps i integracje z ITSM.

SLA

On-call i incydenty

Procesy, szkolenia, post-mortems i cykliczne przeglądy KPI.

Zobacz też: AIOps Kit — Obserwowalność.

FAQ — Monitoring AIOps/SRE

Od czego zacząć definiowanie SLO?
Z mapy usług i ścieżek użytkownika. Wybierz 2–3 SLI (latencja, błędy, dostępność), określ SLO i budżet błędów, a następnie zasil panele SLO i alerty.
Jak ograniczyć „burzę alertów”?
Stosujemy korelację, deduplikację i progi oparte o SLO. Reagujemy na ryzyko naruszenia, nie na każdą fluktuację metryki.
Czy AIOps wymaga ML?
Nie zawsze. Największe zyski daje porządek w celach, dobre reguły i automatyzacje runbooków. Modele anomalii dokładamy tam, gdzie faktycznie zwiększają wykrywalność.
Jak mierzycie poprawę MTTR?
Analizujemy linię czasu incydentów: detekcja → reakcja → naprawa. Skracamy kroki automatyzacjami i lepszym kontekstem (deploy, feature flags).
Co jeśli nie mamy jeszcze Observability?
Zaczynamy od metryk usług i logów błędów, następnie ślady OTel. Równolegle porządkujemy alerting i runbooki — wartość pojawia się iteracyjnie.
Jak wygląda wsparcie on-call?
Konfigurujemy dyżury, eskalacje, ciche godziny i raporty zmęczenia. On-call ma kontekst i narzędzia do szybkiej reakcji.

Pillar & clusters — powiązane treści

Dodatkowo: Prometheus docs, OpenTelemetry, Google SRE Book.

Chcesz uporządkować nadzór nad usługami i skrócić MTTR?

Krótka konsultacja (20 min) — wskażemy najszybszą drogę do SLO, alertingu bez szumu i skutecznych runbooków.