von wshobson
python-observability unterstützt Sie dabei, Python-Services mit strukturiertem Logging, Metriken, Traces, Correlation IDs und Mustern mit begrenzter Kardinalität zu instrumentieren – für Production-Debugging und eine sicherere Einführung von Observability.
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grafana-dashboards unterstützt Agents beim Entwurf produktionsreifer Grafana-Dashboards für Observability. Nutzen Sie es, um Layouts nach RED und USE zu planen, die Panel-Hierarchie festzulegen und die Dashboard-Struktur für Metriken im Prometheus-Stil zu skizzieren.
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prometheus-configuration unterstützt bei Installation und Nutzung von Prometheus für Scraping, Retention, Alerting und Recording Rules in Kubernetes-, Docker-Compose- und Server-Umgebungen.
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Mit dem Skill slo-implementation definieren Teams SLIs, SLOs, Error Budgets und Burn-Rate-Alerts für Reliability-Arbeit. Er hilft dabei, Service-Ziele in messbare Vorgaben zu übersetzen, mit PromQL-nahen Beispielen und praxisorientierter Anleitung aus SKILL.md.
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service-mesh-observability ist ein praxisnaher Skill für die Konzeption von Observability in Istio, Linkerd und anderen Service Meshes. Damit definieren Sie Mesh-Metriken, Traces, Dashboards, Alerts und SLOs für Latenz, Fehler und Service-Abhängigkeiten.
