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鐵人賽 Kubernetes DAY 22

技術 Day 21:金絲雀核心決策看板 — Canary Traffic Split

今天的工作 用 git 管理 Dashboard,實現 Dashboard as Code 用 RED Method 設計一張「一眼看懂該不該退版」的決策看板...

鐵人賽 Kubernetes DAY 21

技術 Day 20:部署 Grafana,接上 Metrics/Traces/Logs 三個 Datasource

今天的工作 部署 Grafana 把 Prometheus/Tempo/Loki 接進 Grafana 成為 Datasource 今天我們把 Promet...

鐵人賽 Kubernetes DAY 19

技術 Day 18:分散式追蹤 — 讓 APISIX 也加入 Trace 的行列

今天的工作 部署 Grafana Tempo,把 OTel Collector Gateway 的 Trace pipeline 從 debug export...

鐵人賽 Kubernetes DAY 30

技術 Day 30:一鍵重建驗收:砍掉叢集重跑一次,跟 Day 1 的自己比

最後一天。今天只做兩件事:砍掉重建,然後回答第一天答不出來的那個問題。 驗收規則 先把標準訂死,免得事後幫自己找藉口: 砍掉整個 kind 叢集,不是移除...

鐵人賽 Kubernetes DAY 29

技術 Day 29:用 Helm / Helmfile 把整套 stack 版本化

昨天處理了 Grafana 裡面的設定,今天處理叢集裡面的東西。 前天盤點出三個洞:Loki 的設定只存在叢集裡、Tempo 全吃預設、五個 chart 的版本...

鐵人賽 Kubernetes DAY 28

技術 Day 28:用 Terraform 管叢集外資源,並把 Grafana 設定納入版控

昨天盤點的結論是三個洞:Loki 的設定、Tempo 的顯式設定、五個版本號。今天先處理另一件事——Grafana 裡面的東西。 它跟前面所有東西都不一樣:儀表...

鐵人賽 Kubernetes DAY 27

技術 Day 27:手動裝完就該砍掉重練:IaC 對可觀測性系統的意義

最後一個區塊。先問一個我一直不太敢問的問題: 如果我的筆電現在壞掉,我重建得出前面二十六天的環境嗎? 我原本準備好的答案是「不行」,然後從這句話開始寫今天這...

鐵人賽 Kubernetes DAY 26

技術 Day 26:Agent 也要被觀測:用 OTel GenAI 慣例記 token、延遲與失敗,並放進同一套 Grafana

昨天那隻 agent 跑起來了。今天把它當成第四個會壞的服務。 一般的服務出錯有明確的訊號:狀態碼 500、例外堆疊、超時。agent 不是這樣,它出錯的樣子是...

My Project 如果能在 SQL 编辑器里直接查 Prometheus,你会用吗?

我是开源 SQL IDE LibreDB Studio 的维护者之一。它是 MIT 协议,在浏览器里使用,部署在数据旁边的 Docker 或 Kubernete...

鐵人賽 Kubernetes DAY 25

技術 Day 25:讓一隻 tool-calling agent 讀 Alertmanager,把告警翻成人話

前面二十四天蓋了一套可觀測性系統。今天開始最後一個區塊,做一隻 agent。 先講為什麼——不是因為 AI 很紅。 理由來自我自己:昨天那則 DiscountR...

鐵人賽 Kubernetes DAY 24

技術 Day 24:告警疲勞:分級、去重,以及一次真實誤報的檢討

告警區塊最後一天。前三天講原則、寫設定、算門檻,今天講這些東西上線之後會發生什麼事。 先講結論:它們不會照你想的跑。 我昨天那則記憶體預測告警,今天實際跑一次,...

鐵人賽 AI Engineering DAY 30

技術 Day 30|Agent Governance 最終章:把授權、執行與查證放回同一條路

系列開始時,我讓 SRE Agent 調查異常。Gemini 從一段混入操作指令的 Log 讀到 delete_demo_database,提出工具呼叫,Ope...

鐵人賽 Kubernetes DAY 23

技術 Day 23:從 SLO 反推告警:burn rate 告警怎麼設

昨天寫了第一則告警,門檻是「300 毫秒內完成的比例 < 95%,撐 10 分鐘」。今天要拆掉這個設計,因為它有問題,而且問題不小。 今天的故障開關:全部...

鐵人賽 Kubernetes DAY 22

技術 Day 22:Alertmanager 實作:路由、分組、抑制與靜音

昨天講原則,今天寫設定。 今天的故障開關:全部關閉 kubectl set env deploy/pricing BUG_SILENT_DISCOUNT=fal...

鐵人賽 Kubernetes DAY 21

技術 Day 21:好告警的三個條件:可行動、有主人、有上下文

昨天把三大支柱串起來,Day 7 的四句天花板只剩最後一句:只能被動查,不會主動通知。今天開始處理它。 這個區塊我要花四天,比 metrics 和 logs 都...

鐵人賽 AI Engineering DAY 29

技術 Day 29|Agent 高風險操作的責任交接:誰定規則、誰維護、誰核准

假設一張值班工單只允許處理測試環境,Agent 提出的工具參數卻指向正式資料庫。使用者已登入,Gateway 也允許呼叫這個工具,請求一路正常送到後端。這時仍需...

鐵人賽 AI Engineering DAY 28

技術 Day 28|從既有觀測與交付開始:Agent Governance 的導入順序

一支 Agent 只替單一團隊查 Logs,另一支可以修改正式環境。兩者可能使用相同框架,甚至相同模型,導入時要先處理的問題卻不一樣。前者需要受限的資料權限與可...

鐵人賽 Kubernetes DAY 20

技術 Day 20:三大支柱串起來:exemplar 與 trace_id 關聯,反查第二個故障

Day 3 我給自己立了一個判準:從一張圖上的異常點出發,要幾次點擊才能看到造成它的那筆 log?如果答案是「開三個瀏覽器分頁」,那我有的是三個孤島,不是三大支...

鐵人賽 AI Engineering DAY 27

技術 Day 27|Agent Governance 產品地圖:從一次查詢看請求、交付與觀測

要讓一支 SRE Agent 查 Loki,會用到身分驗證、Agent Runtime、工具介面、資料來源和觀測平台。這些系統都可能出現在架構圖裡,但光把產品名...

鐵人賽 Kubernetes DAY 19

技術 Day 19:自動與手動 instrumentation:把 trace 埋進示範服務

今天是這 30 天唯一要認真寫程式的一天。 instrumentation(埋點)的意思是在程式裡加上產生遙測資料的程式碼。它分自動和手動兩種,我兩種都會用,因...

鐵人賽 AI Engineering DAY 26

技術 Day 26|Agent 事件回放實戰:從 Trace ID 查回操作與授權證據

拿到一個 Trace ID,通常可以開始回答「這次請求經過哪幾個服務,時間花在哪裡」。如果調查的是一次可疑工具操作,接下來還會有人問:使用者原本要求什麼?Age...

鐵人賽 AI Engineering DAY 25

技術 Day 25|讓 SRE Agent 查 Loki:Grafana MCP 的查詢路徑與資料權限

請 SRE Agent 調查錯誤,最有用的回答通常不只是一句「可能是服務逾時」。我們還需要知道它看了哪個服務、哪段時間、哪些 Log,以及能不能沿結果繼續查 T...

鐵人賽 Kubernetes DAY 16

技術 Day 16:LogQL 實戰:反查 Day 6 埋的第一個故障

今天是這個系列第一次破案。 Day 6 埋了三個故障,第一個是「算錯價但回 200」——部分商品沒套到折扣,狀態碼正常、速度正常、錯誤率 0。Day 7 用 k...

鐵人賽 AI Engineering DAY 24

技術 Day 24|agentgateway LLM 成本觀測實戰:一次備援完成後,成本如何計算

一次 Agent 工作順利完成,背後可能已經向模型服務送了兩次請求。第一次遇到錯誤,第二次改用備援模型,使用者最後只看見一份回答。等你打開成本面板,請求數、To...

鐵人賽 Kubernetes DAY 15

技術 Day 15:用 Loki 收 log,並在 Grafana 裡與指標並排

昨天講完為什麼 log 要寫成結構化的,今天把它們收起來。 要裝兩個東西:Loki(存 log 的資料庫)和 Grafana Alloy(去讀 log 再送進...

鐵人賽 AI Engineering DAY 23

技術 Day 23|JWT Claim 放進 Metrics 的代價:agentgateway 的高基數實測

做 Agent Dashboard 時,很容易遇到這個需求:目前只能按團隊看流量,能不能再加一個成員選單?每筆請求本來就帶著登入資訊,從 JWT 取出使用者 I...

鐵人賽 AI Engineering DAY 22

技術 Day 22|Agent 身分資料分流:從 Logs、Metrics、Traces 的用途決定欄位落點

當 Agent 回覆變慢,值班的人通常會先看:只是某一筆慢,還是整個服務都慢了?如果同一個時間有很多請求一起變慢,可能先從流量和延遲趨勢下手。如果只有一筆出問題...

鐵人賽 AI Engineering DAY 21

技術 Day 21|Agent Telemetry Pipeline 實戰:追過 Gateway、Runtime 與 MCP 的服務邊界

假設你請 Agent 查一個服務的異常,畫面一直停在「查詢中」。Gateway 的紀錄顯示請求已送出,Runtime 說自己正在等工具,工具服務卻說查詢早就完成...

鐵人賽 Kubernetes DAY 13

技術 Day 13:自己埋指標與它的代價:counter/histogram、cardinality 與 label 設計

昨天把 pricing 擴成兩份,發現流量全壓在同一個 Pod 上,結論是「聚合會藏東西」。而聚合藏不藏得住,取決於當初把什麼寫進標籤裡。 這是 Metrics...

鐵人賽 AI Engineering DAY 20

技術 Day 20|從 LLM Observability 到 Agent Traceability:如何查清一次工具操作

假設你請 SRE Agent 調查服務異常。原本期待它讀取監控資料、整理可能原因,操作紀錄裡卻出現一個刪除資料庫的工具。這時候,你大概不會先關心這次用了多少 T...