Alertes bruyantes
Réduire les alertes sans perdre les importantes.
Des détecteurs en SignalFlow qui alertent sur l’important, avec un responsable, une procédure et une configuration comme du code.
Les détecteurs copiés d’un modèle alertent trop ou trop tard. Quand chaque alerte arrive sans contexte ni responsable, l’équipe apprend à les ignorer.
Cinq phases, toujours dans le même ordre. Sélectionnez-en une pour voir ce qui s’y passe. Dans les projets complets, elles s’inscrivent dans les étapes de notre méthode.
Nous examinons ce qui est surveillé aujourd’hui, avec quels outils, quels incidents sont passés inaperçus et ce que cela coûte.
Nous concevons la collecte avec OpenTelemetry : agents, gateways, chemins de sortie, attributs communs et échantillonnage.
Nous écrivons les détecteurs en SignalFlow, définissons des règles de mise en sourdine et un routage des notifications, et les gérons comme du code.
Nous testons chaque détecteur avec des données historiques et des pannes simulées pour ajuster sensibilité et bruit.
Nous ajustons cardinalité, échantillonnage et détecteurs selon l’usage réel pour contenir le coût et le bruit.
Réduire les alertes sans perdre les importantes.
Alerter sur la consommation du budget d’erreur.
Revoir et déployer les détecteurs comme n’importe quel autre code.
Le langage d’analyse de Splunk Observability Cloud pour traiter les métriques en temps réel ; il est utilisé dans les graphiques et les détecteurs.
Oui, avec le provider Terraform, pour qu’ils soient revus et déployés comme du code.
Si personne n’a besoin d’agir en la recevant, ce ne devrait pas être une alerte. Nous le travaillons service par service.
Décrivez-nous votre situation. Si ce service ne correspond pas à votre besoin, nous vous le dirons ; sinon, nous vous proposerons une première étape concrète.
Demander ce service