par wshobson
python-observability vous aide à instrumenter des services Python avec des logs structurés, des métriques, des traces, des IDs de corrélation et des pratiques à cardinalité maîtrisée pour le débogage en production et des déploiements d’observabilité plus sûrs.
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grafana-dashboards aide les agents à concevoir des tableaux de bord Grafana prêts pour la production en observabilité. Utilisez-le pour planifier des mises en page basées sur RED et USE, choisir la hiérarchie des panneaux et esquisser la structure de dashboards pour des métriques de type Prometheus.
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prometheus-configuration vous aide à installer et utiliser Prometheus pour le scraping, la rétention, les alertes et les recording rules sur Kubernetes, Docker Compose et des serveurs.
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Utilisez le skill slo-implementation pour définir des SLI, des SLO, des budgets d’erreur et des alertes de burn rate pour les travaux de fiabilité. Il aide les équipes à transformer des objectifs de service en cibles mesurables grâce à des exemples de style PromQL et à des conseils pratiques issus de SKILL.md.
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service-mesh-observability est une compétence pratique pour concevoir l’observabilité dans Istio, Linkerd et d’autres service meshes. Utilisez-la pour définir les métriques du mesh, les traces, les tableaux de bord, les alertes et les SLO liés à la latence, aux erreurs et aux dépendances entre services.
