服務層級目標（SLOs）在確保服務可靠性方面至關重要，而 Prometheus 作為一個強大的監控系統，能有效地收集和分析資料以支援 SLOs 的定義和評估。透過 Prometheus 的記錄規則和 PromQL 語法，可以靈活地定義根據請求和根據視窗的 SLOs，並實作多視窗多燒損率的告警機制，以便及時發現和處理服務可靠性問題。本文將會深入探討如何利用 Prometheus 資料定義 SLOs，並提供實用的程式碼範例和圖表說明，幫助讀者理解如何有效地監控和管理服務的可靠性。從服務層級指標（SLIs）的選擇到 SLOs 的計算和長期評估，本文將會逐步引導讀者掌握使用 Prometheus 資料定義 SLOs 的最佳實踐，並進一步探討如何根據 SLOs 建立有效的告警機制，以確保服務的穩定性和可用性。
使用 Prometheus 定義及警示服務層級目標（SLOs）
在可觀察性領域中，服務層級目標（SLOs）的日益重要性已成為業界關注的焦點。SLOs與Prometheus等可觀察性技術密切相關，學習如何利用Prometheus資料定義SLOs將有助於提升監控環境的成熟度。本章節將探討SLOs的基本概念、如何利用Prometheus資料定義SLOs，以及相關工具的使用方法。
瞭解服務層級指標（SLIs）、服務層級目標（SLOs）及服務層級協定（SLAs）
服務層級目標是與其他服務層級縮寫相關的一組概念，包括服務層級指標（SLIs）和服務層級協定（SLAs）。簡單來說，SLIs是最低層級的概念，代表個別的原始指標，例如應用程式的錯誤回應次數。SLOs則是由一個或多個SLIs組成，用於衡量服務效能的綜合指標，通常以「九」來表示（例如99.9%為三個九）。SLAs則是在SLOs的基礎上加入了合約協定，通常涉及未達標時的懲罰措施。
graph TD A[SLIs] --> B[SLOs] B --> C[SLAs]
圖表剖析：
此圖表展示了SLIs、SLOs和SLAs之間的層級關係。SLIs作為基礎指標構成了SLOs的基礎，而SLOs進一步與SLAs結合形成具有法律效力的服務協定。這種層級結構對於理解服務可靠性管理至關重要。
為何SLOs至關重要
SLOs在網站可靠性工程（SRE）領域中扮演關鍵角色。Google的《Site Reliability Workbook》將SLOs列為SRE的第一個基礎，並在前五章中詳細闡述了SLOs的重要性。SLOs提供了一種一致且可衡量的方式來評估服務效能，讓企業長官者能夠清晰掌握服務的健康狀態和可靠性。
錯誤預算與燒損率
錯誤預算是衡量在特定時間視窗內允許的錯誤或停機時間，而燒損率則是指在給定時間內消耗錯誤預算的速度。當SLOs被突破時，通常需要立即採取行動來還原和改善服務可靠性，這需要團隊與長官層之間的協同合作。
def calculate_error_budget(slo, time_window):
"""
計算錯誤預算
:param slo: 服務層級目標（0-100%）
:param time_window: 時間視窗（秒）
:return: 錯誤預算
"""
total_requests = get_total_requests(time_window)
error_budget = (1 - slo/100) * total_requests
return error_budget
內容解密：
此程式碼定義了一個名為calculate_error_budget的函式，用於計算錯誤預算。函式接收SLO和時間視窗作為輸入引數，先取得該時間視窗內的總請求數，再根據SLO計算允許的錯誤預算。此函式有助於團隊瞭解在特定時間內可接受的錯誤範圍，從而更好地管理服務可靠性。
使用 Prometheus 資料定義 SLOs
Prometheus作為一個指標系統，非常適合作為SLOs的資料來源。SLIs可以是任何能夠反映服務效能的指標資料，例如prometheus_http_requests_total可用於衡量Prometheus接收的請求數量及其回應情況。
Sloth 和 Pyrra：用於SLOs的工具
Sloth和Pyrra是兩個用於定義和監控SLOs的工具。這些工具可以與Prometheus整合，幫助團隊更好地定義和警示SLOs。
flowchart LR
A[定義SLOs] --> B[收集Prometheus指標]
B --> C[使用Sloth/Pyrra分析SLOs]
C --> D[警示SLOs異常]
圖表剖析：
此圖表展示了使用Sloth或Pyrra定義和監控SLOs的完整流程。首先需要定義SLOs，接著收集相關的Prometheus指標，然後使用Sloth或Pyrra進行分析，最後在SLOs異常時發出警示。這個流程有助於團隊即時掌握服務的效能狀態。
服務水平目標（SLO）的定義與警示
在現代的軟體開發與維運中，設定合理的服務水平目標（SLO）是確保服務可靠性的關鍵步驟。SLO 是一種量化指標，用於衡量服務的效能和可靠性。本章節將深入探討 SLO 的定義、型別，以及如何利用 Prometheus 資料實作 SLO。
SLO 的重要性
SLO 的設定需要考慮到多種因素，包括但不限於網路或電源中斷、硬體故障、以及對下游服務的依賴。因此，SLO 的設定應該是現實的，而不是理想化的。此外，SLO 不應該是靜態的，而應該定期檢討和調整。
SLO 的型別
SLO 主要分為兩種型別：根據請求的 SLO 和根據視窗的 SLO。
根據請求的 SLO
根據請求的 SLO 是透過計算「良好」請求與「總」請求的比例來評估服務的效能。這種方法適用於大多數接收穩定流量請求的服務。在 Prometheus 中，可以透過以下查詢來實作根據請求的 SLO：
clamp_min(
sum without (pod, instance) (increase(prometheus_http_request_duration_seconds_bucket{le="0.1"}[5m])),
1
)
/ ignoring (le)
clamp_min(
sum without (pod, instance) (increase(prometheus_http_request_duration_seconds_bucket{le="+Inf"}[5m])),
1
)
此查詢計算了在100ms 內完成的 HTTP 請求比例，從而評估服務的效能。
flowchart TD
A[開始] --> B{檢查請求}
B -->|請求成功| C[計算成功比例]
B -->|請求失敗| D[計算失敗比例]
C --> E[評估 SLO]
D --> E
圖表剖析：
此圖表展示了根據請求的 SLO 計算流程。流程首先檢查請求的成功與否，然後計算成功或失敗的比例，最後評估 SLO。這種方法能夠即時反映服務的效能狀態。
根據視窗的 SLO
對於低流量服務，根據視窗的 SLO 更加合適。這種方法透過設定標準來區分良好的時間視窗和不良的時間視窗，從而評估服務的效能。根據視窗的 SLO 需要設定兩個目標：一個用於判斷時間視窗的好壞，另一個用於設定期望的良好視窗比例。
flowchart TD
A[開始監控] --> B{檢查時間視窗}
B -->|視窗良好| C[計為良好視窗]
B -->|視窗不良| D[計為不良視窗]
C --> E[計算良好視窗比例]
D --> E
E --> F[評估 SLO]
圖表剖析：
此圖表展示了根據視窗的 SLO 計算流程。流程透過檢查時間視窗的好壞來評估服務的效能。這種方法特別適用於流量不穩定的服務。
選擇適合的 SLO 型別
選擇合適的 SLO 型別取決於具體的服務需求。對於請求密集型服務，根據請求的 SLO 可能更為適合；而對於低流量服務，根據視窗的 SLO 則可能更為合適。
使用Prometheus資料定義SLO的最佳實踐
在現代的DevOps和SRE實踐中，服務水平目標（SLO）的定義和監控是確保服務可靠性的關鍵環節。Prometheus作為流行的監控系統，提供了豐富的資料支援SLO的定義和評估。本章節將深入探討如何利用Prometheus資料定義SLO，並實作有效的告警機制。
理解SLO和SLI的重要性
SLO（Service Level Objective）是指服務需要達到的可靠性目標，而SLI（Service Level Indicator）則是用於衡量服務效能的指標。選擇合適的SLI是定義SLO的基礎。在擁有數十萬甚至數百萬個指標的現代監控系統中，識別出合適的SLI是一項挑戰。
使用Prometheus記錄規則定義SLO
在Prometheus中，SLO通常透過記錄規則（recording rules）來定義。由於SLI通常需要在多個例項或維度上進行聚合，預先計算SLI的值比在長時間範圍內執行查詢更為高效。
示例：定義請求延遲SLO
groups:
- name: slo-recording-rules-prometheus
rules:
- record: slo:sli_success:ratio5m
expr: |
clamp_min(
sum without (pod, instance) (
increase(prometheus_http_request_duration_seconds_bucket{le="0.1"}[5m])
),
1
)
/ ignoring (le)
clamp_min(
sum without (pod, instance) (
increase(prometheus_http_request_duration_seconds_bucket{le="+Inf"}[5m])
),
1
)
labels:
service: prometheus
slo: prometheus-request-latency
window: 5m
flowchart TD
A[開始] --> B[計算5分鐘內的請求成功率]
B --> C[記錄SLO指標]
C --> D[長期SLO評估]
D --> E[告警判定]
圖表剖析：
此圖表展示了SLO計算的基本流程。首先計算5分鐘內的請求成功率，接著將結果記錄為SLO指標。然後對這些指標進行長期評估，最後根據評估結果進行告警判定。
長期SLO評估
僅測量短時間視窗的SLO並不具有實際意義，因此需要定義長期評估規則：
- record: slo:sli_success:ratio30d
expr: |
sum_over_time(slo:sli_success:ratio5m{service="prometheus", slo="prometheus-request-latency"}[30d])
/ ignoring (window)
count_over_time(slo:sli_success:ratio5m{service="prometheus", slo="prometheus-request-latency"}[30d])
labels:
service: prometheus
slo: prometheus-request-latency
window: 30d
視窗式SLO的實作
透過使用PromQL的bool關鍵字，可以實作視窗式SLO：
- record: slo:sli_success:ratio30d
expr: |
avg_over_time(
(
(
clamp_min(
sum without (pod, instance) (
increase(prometheus_http_request_duration_seconds_bucket{le="0.1"}[5m])
),
1
)
/ ignoring (le)
clamp_min(
sum without (pod, instance) (
increase(prometheus_http_request_duration_seconds_bucket{le="+Inf"}[5m])
),
1
)
)
>= bool 0.999
)[30d:5m]
)
labels:
service: prometheus
slo: prometheus-request-latency
window: 30d
sli_window: 5m
flowchart TD
A[開始] --> B[計算5分鐘視窗的成功率]
B --> C[判斷是否達到閾值]
C -->|是| D[標記為成功視窗]
C -->|否| E[標記為失敗視窗]
D --> F[計算30天內的成功率平均值]
E --> F
圖表剖析：
此圖表展示了視窗式SLO的計算過程。首先計算每個5分鐘視窗的成功率，然後判斷是否達到設定的閾值。根據判斷結果標記為成功或失敗視窗，最後計算30天內所有視窗的成功率平均值。
根據SLO的告警機制
告警不應僅在SLO低於目標時觸發，而應關注錯誤預算的消耗率。多視窗多燒壞率告警是有效的實作方式：
示例：高燒壞率告警規則
- alert: SLOBurnRateHigh
expr: |
(
slo:sli_success:ratio5m{slo="prometheus-request-latency"} > (14.4 * 0.001)
and
slo:sli_success:ratio1h{slo="prometheus-request-latency"} > (6 * urovision)
)
or
(
slo:sli_success:ratio30m{slo="prometheus-request-latency"} > (6 * 0.001)
and
slo:sli_success:ratio6h{slo="prometheus-request-latency"} > (6 * 0.001)
)
labels:
service: prometheus
slo: prometheus-request-latency
隨著服務的日益複雜化和使用者需求的多樣化，SLO 的定義和警示將會變得更加重要。未來，可以透過整合更多的資料來源和利用先進的分析技術來進一步提升 SLO 的準確性和實用性。
安全性考量
在定義和警示 SLO 的過程中，安全性是一個重要的考量因素。必須確保所使用的監控資料和警示機制是安全可靠的，以避免潛在的安全風險。
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隨著雲原生應用和微服務架構的普及，服務層級目標（SLOs）的重要性日益凸顯。透過多維度效能指標的實測分析，Prometheus 作為雲原生監控體系的核心元件，不僅能有效收集和分析服務層級指標（SLIs），更能結合工具如 Sloth 和 Pyrrha，實作 SLOs 的定義、監控和警示。技術限制深析顯示，定義有效的 SLOs 需要深入理解服務特性和使用者需求，並合理選擇根據請求或根據視窗的 SLO 型別。此外，錯誤預算和燒損率的監控也是確保服務可靠性的關鍵。從技術演進角度，預見未來 SLOs 的管理將更趨向自動化和智慧化，整合機器學習技術進行預測和最佳化。玄貓認為，深入理解並有效運用 Prometheus 和相關工具管理 SLOs，將是提升服務可靠性和使用者經驗的關鍵策略，值得技術團隊深入研究和實踐。
