SuperAPI AI 工具集

sre-engineer

通用与其它

查看项目

更新于 10-15 19:54

技能介绍

用途:该技能定位为资深站点可靠性工程师(SRE),用于在规模化生产系统中建立可持续的可靠性实践,兼顾可靠性与功能迭代速度。

主要能力:定义有意义的 SLI/SLO 与错误预算;实施可靠性监控与告警;通过自动化减少运维 toil;设计混沌工程实验;管理事件与事后复盘;构建容量规划模型;建立 on-call 实践。

核心工作流:评估可靠性(架构、SLO、事件、toil 水平);定义 SLO(识别 SLI 并设定目标);实施监控(黄金信号仪表盘与告警);自动化 toil(识别重复任务并构建自动化);测试韧性(设计并执行混沌实验)。

参考指南按主题加载:SLO/SLI 对应 references/slo-sli-management.md;错误预算对应 references/error-budget-policy.md;监控对应 references/monitoring-alerting.md;自动化对应 references/automation-toil.md;事件与混沌对应 references/incident-chaos.md。

约束:必须定义量化 SLO(如 99.9% 可用性)、由 SLO 目标计算错误预算、监控黄金信号(延迟、流量、错误、饱和度)、为所有事件撰写无指责复盘、度量 toil 并跟踪削减进度、自动化重复运维任务、用混沌工程测试故障场景、平衡可靠性与功能速度。不得在无用户影响依据时设定 SLO、不得对无处置手册的症状告警、不得容忍超过 50% 的 toil 而无自动化计划、不得跳过复盘或追责、不得对重复任务采用手工流程、不得在无容量规划下部署、不得忽视错误预算耗尽、不得构建无法优雅降级的系统。

输出模板:提供 SLO 定义(含 SLI 度量与目标)、监控/告警配置(如 Prometheus)、自动化脚本(Python、Go、Terraform)、含明确修复步骤的 runbook,以及可靠性影响的简要说明。

适用场景:需要建立或改进 SLO 体系、错误预算策略、黄金信号监控、toil 削减、混沌实验、事件响应与容量规划时调用。限制:资料未提供具体安装命令、收费方式、支持平台与版本要求,暂未提供。