Введение: боль SRE
Представьте: у вас десятки микросервисов, миллионы логов и трассировок, а ваша задача — поддерживать SLA и не дать системе сломаться. Ручная настройка SLO (Service Level Objectives) и мониторинг SLI (Service Level Indicators) превращается в кошмар.
SLO-Scout решает эту проблему с помощью AI, анализа телеметрии и автоматизации, позволяя SRE сосредоточиться на надежности, а не на ручной рутине.
Почему SLO-Scout нужен
Чрезмерные затраты времени: ручной анализ телеметрии.
Человеческие ошибки: SLO либо слишком строгие, либо слишком мягкие.
Сложность масштабирования: десятки микросервисов → сотни SLO → ручная настройка невозможна.
SLO-Scout автоматизирует:
Генерацию SLO на основе реальных данных.
Симуляцию what-if сценариев (масштабирование, канареечные релизы, откаты).
Безопасную интеграцию в продакшен.
Архитектура SLO-Scout

Компоненты:
Коллекторы: Go/Python, OTLP/HTTP
Потоковая обработка: Flink/Beam
Backend API: FastAPI (Python 3.11+)
Frontend: React + Tailwind
Хранилища: TimescaleDB, Milvus/pgvector, S3/MinIO
CI/CD: GitHub Actions, Docker Compose, Helm Charts
Сбор телеметрии
Raw logs: 7 дней
Capsules: 90 дней (компактные представления событий)
Aggregates: 1 год (SLI/SLА аналитика)
Capsules позволяют сжато хранить важные события и ускоряют анализ.
AI-анализ и генерация SLO
Embedding-модели (MiniLM или OpenAI) анализируют данные и предлагают SLO:
slo_id: "checkout_latency"
service: "payment_service"
variants:
- type: conservative
p_value: 99.9
expected_breach_rate: 0.01%
- type: balanced
p_value: 99
expected_breach_rate: 0.1%
- type: aggressive
p_value: 95
expected_breach_rate: 1%
Каждый SLO сопровождается evidence pointers — реальными событиями, подтверждающими выбранные пороги.
Автоматизация и безопасная интеграция
SLO можно экспортировать в Prometheus/Grafana или оформить как pull request в GitHub/GitLab.
Policy Guard защищает продакшен: изменения применяются только после одобрения.
Пример симуляции SLO
from slo_scout.simulator import simulate_slo
result = simulate_slo(service="checkout", replica_count=5, traffic_multiplier=1.2)
print(result.projected_breach_rate)
Результат: прогнозируемый процент нарушений SLO и влияние на error budget.
Policy Guard
policy_id: "default_blaster"
max_services: 10%
max_endpoints: 5
max_cost: $100
approval_required: true
Мульти-дименсиональные пороги (процент сервисов, количество эндпоинтов, стоимость)
Интеграция с GitHub PR, Slack, PagerDuty
Аудируемое и безопасное применение изменений
Симуляции и what-if анализ
Параметры симуляции:
replica_count
– количество репликcanary_percentage
– доля канареечного релизаdeployment_version
– версия для откатаtraffic_multiplier
– изменение нагрузки
Результат: прогнозируемый процент нарушений SLO, confidence interval, влияние на error budget.
Структура проекта
/slo-scout/
├── collectors/
├── streaming/
├── backend/
├── frontend/
├── infra/
├── ci/
├── tests/
└── README.md
Реальные сценарии использования
Финтех: контроль SLA платежей с миллисекундной точностью
E-commerce: защита checkout и корзины от простоев
SaaS: стандартизация SLO между десятками микросервисов
Сложности и уроки
Огромные объемы данных → агрегация и сэмплинг обязательны
Доверие к AI → evidence pointers и confidence score
Сложная интеграция Kafka, TimescaleDB, Milvus, Prometheus
Координация команд → строгие API, CI/CD, документация
Заключение
SLO-Scout переводит SRE из реактивного firefighting в проактивное управление надежностью:
Автоматизация генерации и проверки SLO
Минимизация ручного труда и ошибок
Data-driven подход к SLA и надежности
Безопасная интеграция в существующую инфраструктуру
Инженеры платформ могут сосредоточиться на создании надежных систем, а не на анализе тонн логов.
orfus
Спасибо за пост. Это перевод, или сами придумали?
И не нашел ссылку на саму репу с SLO-Scout
nordby Автор
Придумал сам, репу пока не выкладывал, как протестирую все более основательно, сделаю еще одну статью с ссылкой