网站可靠性工程：掌握错误预算以构建可靠系统

在当今快节奏的数字时代，维护高度可靠的系统至关重要。网站可靠性工程 (SRE) 为实现这一目标提供了一种结构化的方法。SRE 中的一个关键概念是错误预算，这是一个平衡创新与可靠性的强大工具。本综合指南将探讨错误预算的概念、其重要性、如何定义和实施它们，以及最大化其效能的最佳实践。

什么是错误预算？

错误预算代表了在特定时期（例如一个月、一个季度或一年）内，一个服务被允许累积的不可靠性或停机时间。它是在可靠性目标（服务水平目标或 SLO）被违反之前可接受的故障水平。可以把它看作一个您可以“花费”在引入风险的事情上的预算，比如部署新功能、重构代码或试验新技术。一旦错误预算耗尽，团队就必须优先处理以可靠性为中心的工作。

从本质上讲，错误预算提供了一种数据驱动的方法来决定何时优先考虑创新而不是可靠性。没有错误预算，关于部署新功能与修复错误的决策可能会变得主观，并基于个人意见或短期压力。

例如，假设一个服务的 SLO 是每月 99.9% 的正常运行时间。这意味着该服务每月最多可以停机 43.2 分钟。这 43.2 分钟就构成了错误预算。

为什么错误预算很重要？

错误预算提供了几个显著的好处：

• 数据驱动的决策： 错误预算提供了一个可量化的指标，以指导与承担风险相关的决策。团队可以利用数据来决定何时优先考虑创新而不是可靠性改进，而不是依赖直觉。
• 平衡创新与可靠性： 它们允许团队在保持可接受的可靠性水平的同时，进行有计划的冒险并快速创新。关键在于在发布新功能和保持服务稳定之间找到最佳平衡点。
• 改善沟通： 错误预算促进了工程、产品和业务利益相关者之间更清晰的沟通。每个人都理解所涉及的权衡，并可以共同做出明智的决策。
• 增强主人翁精神和问责制： 当团队负责管理自己的错误预算时，他们会对服务的可靠性变得更加负责。
• 更快的学习和迭代： 通过跟踪错误预算的消耗情况，团队可以从失败中学习并改进其流程，从而实现更快的迭代周期。

理解服务水平目标 (SLO)、服务水平协议 (SLA) 和服务水平指标 (SLI)

为了有效利用错误预算，理解 SLO、SLA 和 SLI 的相关概念至关重要：

• 服务水平指标 (SLI)： 这些是服务性能的量化度量。例如正常运行时间、延迟、错误率和吞吐量。它们*衡量*服务的性能。例如，SLI：成功返回（如 200 OK）的 HTTP 请求百分比。
• 服务水平目标 (SLO)： 这些是针对 SLI 的具体目标。它们定义了期望的性能水平。SLO 是 SLI 的一个*目标*。例如，SLO：在一个日历月内，99.9% 的 HTTP 请求将成功返回。
• 服务水平协议 (SLA)： 这些是服务提供商与其客户之间的合同，概述了未能达到 SLO 的后果。这些通常涉及经济处罚。SLA 是保证特定 SLO 的*合同*。

错误预算直接从 SLO 衍生而来。它代表了 100% 可靠性与 SLO 目标之间的差异。例如，如果您的 SLO 是 99.9% 的正常运行时间，那么您的错误预算就是 0.1% 的停机时间。

定义错误预算：分步指南

定义有效的错误预算需要一个结构化的方法：

1. 定义您的 SLO

首先根据业务需求和客户期望明确定义您的 SLO。考虑以下因素：

• 用户影响： 服务的哪些方面对用户最关键？
• 业务目标： 服务支持的关键业务目标是什么？
• 技术可行性： 考虑到当前的基础设施和资源，现实可达的可靠性水平是多少？

常见的 SLO 包括正常运行时间、延迟、错误率和吞吐量。请记住选择现实且可衡量的目标。最好从一个稍低的 SLO 开始，并随着服务的成熟逐渐提高它。

示例： 一个全球电子商务平台可能会定义以下 SLO：

• 正常运行时间： 在高峰时段（例如，黑色星期五），购物车服务的正常运行时间为 99.99%。
• 延迟： 产品搜索查询的第 95 百分位延迟小于 200 毫秒。
• 错误率： 下单的错误率低于 0.1%。

2. 计算您的错误预算

一旦定义了 SLO，就可以计算相应的错误预算。这通常表示为在特定时期内允许的停机时间或错误的百分比。

公式： 错误预算 = 100% - SLO

示例： 如果您的正常运行时间 SLO 是 99.9%，那么您的错误预算就是 0.1%。这相当于每月大约 43 分钟的停机时间。

3. 选择合适的时间窗口

为您的错误预算选择一个与您的发布周期和业务需求相符的时间窗口。常见的时间窗口包括：

• 每月： 提供频繁的反馈，并允许快速调整。
• 每季度： 提供更长期的视角，并减少短期波动的影响。
• 每年： 适用于发布频率较低且行为更可预测的服务。

时间窗口的选择取决于您服务的具体情况。对于发布频繁、快速发展的服务，每月窗口可能更合适。对于更稳定的服务，季度或年度窗口可能就足够了。

4. 根据错误预算消耗定义行动

为错误预算被消耗时应采取的行动建立明确的指导方针。这应包括：

• 告警阈值： 设置在错误预算消耗达到特定水平（例如 50%、75%、100%）时触发的告警。
• 升级程序： 为不同的告警级别定义清晰的升级路径。
• 事件响应计划： 拥有一个明确定义的事件响应计划，以解决中断问题并防止错误预算进一步消耗。
• 发布冻结政策： 实施一项政策，在错误预算即将耗尽时冻结新版本的发布。

示例：

• 消耗 50% 错误预算： 调查错误率增加的原因。审查最近的变更。
• 消耗 75% 错误预算： 升级给值班工程师。优先修复错误而不是开发新功能。
• 消耗 100% 错误预算： 冻结所有新版本的发布。完全专注于恢复服务可靠性。进行彻底的事后审查。

实施错误预算：实用步骤

实施错误预算需要工具、流程和文化变革的结合：

1. 检测与监控

实施全面的检测和监控，以准确跟踪您的 SLI。使用能够实时洞察服务性能的工具。可以考虑使用 Prometheus、Grafana、Datadog、New Relic 或 Splunk 等工具。

确保您的监控系统可以跟踪关键指标，例如：

• 正常运行时间： 跟踪服务的可用性。
• 延迟： 测量服务的响应时间。
• 错误率： 监控错误的频率。
• 吞吐量： 跟踪您的服务处理的请求量。

2. 告警

根据错误预算的消耗情况设置告警。配置告警在错误预算接近耗尽时触发。使用与您的监控系统集成的告警平台，如 PagerDuty、Opsgenie 或 Slack。

确保您的告警是可操作的，并为值班工程师提供足够的上下文，以便快速诊断和解决问题。通过调整告警阈值以最小化误报来避免告警疲劳。

3. 自动化

尽可能自动化流程。自动化错误预算消耗的计算、告警的生成以及事件响应计划的执行。使用 Ansible、Chef、Puppet 或 Terraform 等工具来自动化基础设施的配置和管理。

4. 沟通与协作

促进工程、产品和业务利益相关者之间的开放沟通与协作。定期向所有利益相关者通报错误预算的状态。使用 Slack、电子邮件或专用仪表板等沟通渠道。

5. 事后审查

在每次消耗了大部分错误预算的事件之后，进行彻底的事后审查（也称为“无指责的事后复盘”）。找出事件的根本原因，记录经验教训，并实施纠正措施以防止类似事件再次发生。

专注于识别系统性问题，而不是追究个人责任。目标是从失败中学习，并提高系统的整体可靠性。

最大化错误预算效能的最佳实践

为了充分利用您的错误预算，请考虑以下最佳实践：

• 从小处着手： 从几个关键服务开始，随着经验的积累，逐渐扩展到其他服务。
• 迭代和完善： 持续监控您的错误预算，并根据需要调整您的 SLO 和告警阈值。
• 教育您的团队： 确保团队中的每个人都理解错误预算的概念以及他们在维护服务可靠性中的角色。
• 自动化一切： 尽可能自动化错误预算流程，以减少手动工作并提高效率。
• 透明沟通： 让所有利益相关者了解错误预算的状态以及任何消耗它的事件。
• 拥抱无指责的事后复盘： 利用事后审查从失败中学习，并提高系统的可靠性。
• 不要将错误预算仅仅视为指标： 它们是决策工具。它们是*花费*您的可靠性的一种方式，这种“花费”应该与业务成果和团队活动直接相关。

不同场景下错误预算实施示例

让我们探讨几个错误预算在不同场景中如何应用的示例：

示例 1：移动应用程序

一个移动应用程序依赖于多个后端服务。团队为核心 API 服务定义了 99.9% 的正常运行时间 SLO。这相当于每月 43 分钟的错误预算。

当最近的一次发布引入了一个导致间歇性中断的错误时，错误预算被迅速消耗。团队立即冻结新版本的发布，并专注于修复该错误。错误解决后，他们进行事后审查，以确定根本原因并改进其测试流程。

示例 2：金融机构

一家金融机构使用错误预算来管理其交易处理系统的可靠性。他们为交易处理服务在工作时间定义了 99.99% 的正常运行时间 SLO。这意味着一个非常小的错误预算。

为了将超出错误预算的风险降至最低，团队实施了严格的变更管理流程。所有变更在部署到生产环境之前都经过彻底的测试和审查。他们还在监控和告警方面投入巨资，以快速检测和响应任何问题。

示例 3：全球电子商务公司

一家全球电子商务公司拥有分布在多个地理区域的微服务。每个区域都有自己的一套 SLO 和错误预算，同时考虑了当地法规和客户期望。

在一次大型促销活动期间，公司在一个地区的流量激增。该地区的错误预算被迅速消耗。团队实施流量整形措施以减轻系统负载并防止进一步的中断。他们还与当地的基础设施提供商合作以增加容量。

错误预算的未来

在 SRE 和 DevOps 的世界里，错误预算正变得越来越重要。随着系统变得越来越复杂，对可靠性的要求越来越高，错误预算为平衡创新和稳定性提供了一个宝贵的框架。错误预算的未来可能涉及：

• 更复杂的工具： 将会开发出更先进的工具来自动化错误预算的计算、告警的生成以及事件响应计划的执行。
• 与人工智能和机器学习的集成： 人工智能和机器学习将被用于预测错误预算的消耗并主动预防中断。
• 在新行业的应用： 错误预算将被采用于技术之外的新行业，如医疗保健、金融和制造业。
• 更关注业务成果： 错误预算将与业务成果更紧密地结合，确保可靠性工作与业务价值直接挂钩。

结论

错误预算是在现代软件系统中平衡创新和可靠性的强大工具。通过定义清晰的 SLO、计算错误预算以及实施有效的监控和告警，团队可以就何时优先考虑创新与可靠性改进做出数据驱动的决策。拥抱 SRE 和错误预算的原则，以构建更可靠、更有弹性的系统，满足您的用户和业务的需求。它们帮助团队理解并*量化*风险、创新和整体用户体验之间的关系。