Uyarılar ve SLO'lar
Gözlemlenebilirlik verilerini Hizmet Düzeyi Hedefleri, hata bütçeleri ve gürültüyü azaltıp yalnızca önemli durumlarda insanlara bildirim gönderen belirti tabanlı uyarılarla nasıl eyleme dönüştüreceğinizi öğrenin.
Uyarılar ve SLO'lar, CoddyKit'te ücretsiz bir Microservices Communication Patterns (Saga, Circuit Breaker) dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Microservices Communication Patterns (Saga, Circuit Breaker) öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Microservices Communication Patterns (Saga, Circuit Breaker) kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
From Observability to Action
Traces, logs, and metrics tell you what is happening. Alerting decides when a human needs to act. The goal is to page on real user pain, not on every blip.
What Is an SLI?
A Service Level Indicator is a measured aspect of service behavior, such as request latency, error rate, or availability. SLIs are the raw signal you alert on.
ok = 995
total = 1000
availability = ok / total * 100
print('Availability SLI:', availability, '%')What Is an SLO?
A Service Level Objective is a target for an SLI over a window, for example 'availability >= 99.9% over 30 days'. It defines what 'good enough' means.
Error Budgets
If your SLO is 99.9%, then 0.1% of requests are allowed to fail. That 0.1% is your error budget. Spend it on risk; if you burn it, slow down and stabilize.
slo = 99.9
budget_pct = 100 - slo
monthly_requests = 1000000
allowed_failures = monthly_requests * budget_pct / 100
print('Error budget (failures/month):', allowed_failures)Symptom vs Cause Alerts
Alert on symptoms users feel (high error rate, slow responses), not on every internal cause (one pod restarted). Cause alerts create noise; symptom alerts capture real impact.
Burn-Rate Alerting
Instead of paging the instant the SLO is missed, alert on how fast you are burning the error budget. A fast burn pages immediately; a slow burn opens a ticket.
def burn_rate(observed_error_rate, budget_rate):
return observed_error_rate / budget_rate
print('Burn rate:', burn_rate(0.01, 0.001), 'x budget')Reducing Alert Fatigue
Too many alerts and engineers ignore them all. Keep pages rare and meaningful:
- Every page must be actionable.
- Route non-urgent issues to tickets.
- Group related alerts together.
The Four Golden Signals
Google's SRE book recommends alerting on four signals:
- Latency
- Traffic
- Errors
- Saturation
Cover these and you catch most user-facing problems.
Severity Levels
Classify alerts by severity so the response matches the impact.
severity = {'P1': 'page on-call now', 'P2': 'page during hours', 'P3': 'create ticket'}
print(severity['P1'])Runbooks
Attach a runbook link to every alert. It tells the responder what the alert means, how to confirm impact, and the first steps to mitigate. Runbooks turn panic into procedure.
Closing the Loop
After each incident, review which alerts fired (and which should have). Tune thresholds, delete noisy alerts, and update runbooks. Alerting quality improves through iteration.
Quick Check
You have an SLO of 99.9% availability. What does the remaining 0.1% represent?
Recap
You learned alerting and SLOs:
- SLIs measure behavior; SLOs set targets; error budgets quantify allowed failure.
- Alert on symptoms and burn rate, not every cause.
- Use severity levels and runbooks to make pages actionable.
- Iterate to cut alert fatigue.
Good alerting pages humans only when users actually hurt.
Sıkça Sorulan Sorular
“Uyarılar ve SLO'lar” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Uyarılar ve SLO'lar” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Microservices Communication Patterns (Saga, Circuit Breaker) kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Microservices Communication Patterns (Saga, Circuit Breaker) kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Uyarılar ve SLO'lar” dersinde ne öğreneceğim?
Gözlemlenebilirlik verilerini Hizmet Düzeyi Hedefleri, hata bütçeleri ve gürültüyü azaltıp yalnızca önemli durumlarda insanlara bildirim gönderen belirti tabanlı uyarılarla nasıl eyleme dönüştüreceği… Microservices Communication Patterns (Saga, Circuit Breaker) ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Microservices Communication Patterns (Saga, Circuit Breaker) öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Microservices Communication Patterns (Saga, Circuit Breaker), başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.
“Uyarılar ve SLO'lar” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Microservices Communication Patterns (Saga, Circuit Breaker) dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Microservices Communication Patterns (Saga, Circuit Breaker) dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Dağıtık İzleme Kavramları
- Merkezi Günlük Kaydı Stratejileri
- Metrikler ve Sistem Durumu Denetimleri
- Uyarılar ve SLO'lar