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SLO服务质量目标的标准化指标

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发表于 2020-12-3 23:44:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
我们建议标准化一些常见的SLI,以避免每次都要重新评估它们。任何一个符合标准定义模板的服务可以不需要再次自己定义 SL1。

+ t) h. f! H. o& e1 ]9 Q& O: x2 P& U2 h0 ?: U
●汇总间隔∶每1分钟汇总一次
●汇总范围∶集群中的全部任务
●度量频率∶每 10 秒一次
●包含哪些请求∶ 从黑盒监控任务发来的HTTP GET 请求
●数据如何获取∶通过监控系统获取服务器端信息得到
●数据访问延迟∶ 从收到请求到最后一个字节被发出
1 }% f8 k5 s* Y

4 `0 m+ I9 P0 l" z5 R
为了节约成本,应该为常见的指标构建一套可以重用的SLI模板,从而使得理解每个SLI 更简单。
6 m: @7 {- U$ D5 |) F% W

  r5 W$ }. j  A3 y6 h+ X& l
我们应该从思考(或者调研)用户最关心的方面入手,而非从现在能度量什么入手。用户真正关心的部分经常是度量起来很困难,甚至是不可能的,所以我们需要以某种形式近似。然而,如果我们只是从可以简单度量的数值入手,最终的SLO的作用就会很有限。因此,与其选择指标,再想出对应的目标,不如从想要的目标反向推导出具体的指标。

! G% a% W9 `# I) x4 W
5 ?& d) w& _$ }. o# z& J
为了更清晰地定义,SLO 应该具体指出它们是如何被度量的,以及其有效条件。例如,我们可能说∶
- [3 x# ?4 g/ Y7 m* M. j
$ m# w  w8 |+ ?+ R" L3 K8 m
● 99%(在1分钟的时间范围内汇总)的 Get RPC调用会在小于100ms 的时间内完成(包括全部后端服务器)。
● 99%的Get RPC会在100ms内完成(这一句与上一句一样,只是利用了SLI模板中的信息减少了重复信息)。
7 N4 N7 g5 g, x1 H) N5 d

, V3 \* m7 Y4 Y: M% O
如果性能曲线也很重要的话,我们可以指定多个 SLO 目标∶

. O& o9 y- Q6 p' I, ~
● 90% 的 Get RPC 会在 1ms 内完成。
● 99% 的 Get RPC 会在 10ms 内完成。
●99.9% 的 Get RPC 会在100ms 内完成。
' C+ R) o( i( T! @  l
& a3 h# e6 i+ l8 D3 {- C- g+ H% @
如果我们同时具有批处理用户(关注吞吐量)以及在线交互式用户(关注延迟),那么可能应该为每种负载指定单独的 SLO 目标∶

' r- K- q# p  j& R
● 95% 的批处理用户 Set RPC 应该在 1s 之内完成。
●99%的交互式用户 Set RPC,并且RPC 负载小于1KB的应该在10ms之内完成。
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, `4 H1 o6 t9 F! A9 t" N1 g
要求 SLO能够被 100% 满足是不正确,也是不现实的∶过于强调这个会降低创新和部署的速度,增加一些成本过高、过于保守的方案。更好的方案是使用错误预算(Error Budget)——对达不到SLO的容忍度——以天或者以周为单位计量。高层管理者可能同时也需要按月度或者季度的评估。(错误预算其实就是保证达到其他 SLO的一个SLO! )
$ ?6 K! J5 O; d" _! m, x6 D

% \4 r4 A4 ]$ \5 G! x
达不到 SLO 的现象的发生频率对用户可见的服务健康度来说是一个有用的指标。通过每日(或者每周)对 SLO 达标程度的监控可以展示一个趋势,这样就可以在重大问题发生之前得到预警。
2 n5 b! F' V* X$ f% L" Y. C+ ]

' Y  _/ n2 G/ {
SLO不达标的频率可以用来与错误预算进行对比(见第3章"使用错误预算的目的"一节),利用这两个数值的差值可以指导新版本的发布。
% U* F0 _5 n; W8 b. x! R0 g




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