SuperAPI AI 工具集

observability

部署与运维

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更新于 10-16 03:43

技能介绍

用途:为后端服务建立可观测性,覆盖日志、指标与分布式追踪三大支柱,并用于生产环境调试。绑定 backend-observability-agent。

主要能力:三大支柱分别对应“发生了什么”(日志,工具 ELK、Loki)、“系统状态”(指标,工具 Prometheus、Grafana)、“请求流转”(追踪,工具 Jaeger、OpenTelemetry)。资料给出结构化日志、Prometheus 指标、OpenTelemetry 追踪三类示例,并提供 RED 方法指标与告警阈值参考。

使用方式:以自然语言调用该技能,例如“Set up structured logging for my application”“Configure Prometheus metrics”“Implement distributed tracing with OpenTelemetry”。日志示例使用 structlog 配置时间戳与 JSON 渲染;指标示例使用 prometheus_client 的 Counter 与 Histogram;追踪示例使用 opentelemetry.trace 的 tracer 与 start_as_current_span。

监控要点(RED 方法):Rate 请求速率,下降超过 50% 告警;Errors 错误率,5 分钟内超过 1% 告警;Duration P99 延迟,5 分钟内超过 500ms 告警。

排查提示:缺失日志多因日志级别过高,调整日志级别;高基数多因标签过多,减少标签取值;追踪断裂多因上下文未传播,转发请求头。

适用场景:后端服务需要接入日志聚合、指标监控或分布式追踪,以及线上问题定位时。

限制:资料未提供具体安装命令、环境依赖、版本兼容性、收费与价格信息,也未说明技能可直接写入代码或自动部署;上述示例需结合自身技术栈调整,涉及指标语义与标签设计时应自行评估基数与成本。