🐱 うさねこ教室 Python と可観測性の教室

Part 7

運用と監視

このパートで学ぶこと

可観測性(Observability)はデータを集める技術ですが、運用(Operations) はそのデータを使って行動する技術です。 メトリクスが異常を示したとき、誰が・何を・どの順番で対応するかが設計されていなければ、データは活かされません。 本パートではアラート設計・インシデント管理・SRE の原則を学び、「観る」から「動く」へのギャップを埋めます。

前提知識

  • Metrics / Logs / Traces の基本概念(Part 3–4 の内容)
  • Prometheus と Grafana の基本操作
  • SLI / SLO の概念を聞いたことがある程度で可

想定所要時間

全 5 章を通して 3〜4 時間 を想定しています。 各章は独立して読めますが、アラート設計→インシデント管理→SRE の順に進めると体系的に理解できます。

到達目標

  • ノイズの少ない実用的なアラートを設計できる
  • インシデント発生時のライフサイクルに沿って対応できる
  • SLI / SLO / エラーバジェットを使ってリリース判断ができる
  • USE / RED メソッドに基づくダッシュボードを設計できる
  • オンコール体制を設計し、トイルを削減する方針を立てられる
  1. アラート設計
  2. インシデント管理
  3. SRE の考え方
  4. ダッシュボード設計
  5. オンコールと運用体制