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MLOps Academy · Aula

Alarme sobre picos de latência e erros

Dispare alertas antes que os usuários sintam o problema.

Alarme sobre picos de latência e erros é uma aula grátis de MLOps Academy no CoddyKit. Esta é a aula 4 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de MLOps Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de MLOps Academy inclui 4 aulas no total.

Os painéis não avisam você

Um painel só ajuda quando alguém está olhando para ele. Os alertas monitoram suas métricas o tempo todo e entram em contato no momento em que algo falha. 🚨

Alerta antes que os usuários percebam

O objetivo é disparar o alerta antes que os usuários percebam. Detecte o aumento gradual da latência ou dos erros enquanto ainda há tempo para reagir.

Uma regra de alerta

Uma regra de alerta é uma expressão PromQL mais uma condição. Quando a expressão permanece verdadeira por tempo suficiente, o alerta começa a ser disparado.

Alerta de latência alta

Monitore sua latência p99 e dispare o alerta quando ela ultrapassar um limite, por exemplo, meio segundo, indicando que o modelo está lento demais.

histogram_quantile(0.99, rate(predict_seconds_bucket[5m])) > 0.5

Alerta de picos de erro

Dispare o alerta quando a proporção de erros subir acima de uma pequena fração, como cinco por cento das requisições falhando nos últimos minutos.

rate(errors_total[5m]) / rate(predictions_total[5m]) > 0.05

Use uma duração mínima

A cláusula for exige que a condição se mantenha por um período contínuo antes de disparar o alerta, para que um pico de um segundo nunca acorde ninguém.

- alert: HighLatency
  expr: histogram_quantile(0.99, rate(predict_seconds_bucket[5m])) > 0.5
  for: 5m

Rotule a gravidade

Associe rótulos, como a gravidade, a cada regra. Eles permitem encaminhar um alerta crítico de forma diferente de um aviso de baixa prioridade.

labels:
  severity: critical

Adicionar anotações úteis

Use anotações para escrever um resumo claro e incluir um link para o manual de operações, para que quem receber o alerta saiba o que falhou e o que fazer.

annotations:
  summary: "p99 latency above 500ms on model-api"

O Alertmanager encaminha os alertas

O Prometheus decide quando disparar um alerta, mas o Alertmanager cuida da entrega, do agrupamento e do silenciamento desses alertas.

Envie para um lugar acompanhado por pessoas

Encaminhe os alertas para um destinatário que as pessoas realmente acompanhem, como o Slack ou o PagerDuty, em vez de uma caixa de entrada que ninguém lê.

receivers:
  - name: oncall
    slack_configs:
      - channel: "#ml-alerts"

Reduza o ruído

Alarmes falsos em excesso causam fadiga de alertas, e as pessoas deixam de prestar atenção. Ajuste os limites e as durações até que cada alerta valha a pena interromper o sono de alguém.

Verificação rápida

Você quer um alerta que ignore oscilações momentâneas e só seja disparado diante de problemas persistentes. O que consegue isso?

Recapitulação

Você escreveu regras de alerta em PromQL para latência e picos de erros, usou uma duração de for para ignorar oscilações e encaminhou os alertas disparados pelo Alertmanager às pessoas certas. ✅

Perguntas Frequentes

A aula “Alarme sobre picos de latência e erros” é grátis?

Sim — o texto completo de “Alarme sobre picos de latência e erros” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de MLOps Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de MLOps Academy inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Alarme sobre picos de latência e erros”?

Dispare alertas antes que os usuários sintam o problema. Você pratica MLOps Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar MLOps Academy?

Nenhuma experiência prévia é necessária. MLOps Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 4 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Alarme sobre picos de latência e erros”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de MLOps Academy?

Sim. Cada aula de MLOps Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

  1. Registros estruturados para previsões
  2. Exponha métricas com Prometheus
  3. Crie um painel no Grafana
  4. Alarme sobre picos de latência e erros
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