A. 가용 엔지니어를 기능 백로그에 할당하는 동시에 sen/ice가 가용성 목표 범위 내에 유지되도록 합니다.

B. 반복적인 작업을 자동화하여 불필요한 노동을 식별, 측정 및 제거합니다.

C. 서비스 수준 가용성에 대한 오류 예산을 정의하고 남은 오류 예산을 최소화하십시오.

D. 서비스에 추가 컴퓨팅 리소스를 추가하여 서비스에 N+1 이중화를 추가하세요.

A. 각 클러스터의 애플리케이션에 Prometheus 서버를 사이드카로 배포하고 클라우드 모니터링에서 쿼리를 실행하세요.

B. 관리형 컬렉션을 사용하여 Prometheus용 Google Cloud 관리형 서비스를 구성하고 메트릭 탐색기에서 쿼리를 실행합니다.

C. 메트릭을 수집하도록 Ops Agent를 구성하고 메트릭 탐색기에서 쿼리를 실행합니다.

D. 클러스터 자동 확장 기능이 활성화된 관리 클러스터에 Prometheus 서버를 설치하고 쿼리를 위해 Prometheus 엔드포인트를 노출합니다.

A. 서비스의 SLO를 더욱 엄격하게 만드세요.

B. 서비스 배포 속도 및/또는 위험도를 높입니다.

C. 신뢰성이 더 필요한 다른 서비스에 엔지니어링 시간을 투입하십시오.

D. 제품 팀이 새로운 기능 개발보다 안정성 확보 작업을 우선시하도록 하세요.

E. 서비스 수준 지표(SLI) 구현 방식을 변경하여 적용 범위를 확대하십시오.

A. 최근 릴리스를 되돌립니다.

B. 새 버전을 배포하여 문제가 해결되는지 확인하십시오.

C. 로그인 서비스를 실행하는 가상 머신의 크기를 늘리십시오.

D. Stackdriver 모니터링을 검토하세요.

A. Anthos 서비스 메시의 메트릭을 사용하여 마이크로서비스의 상태를 측정합니다.

B. 메트릭에서 SLI를 생성하고, 서비스가 기준을 통과하지 못할 경우 경고 정책을 활성화합니다.

C. SLO를 생성하고 서비스에 대한 가동 시간 검사를 구성합니다. 서비스가 SLO를 통과하지 못하면 경고 정책을 활성화합니다.

D. SLO 생성, select_slo_bum_rate에 대한 알림 정책 생성