Синтезированный кейс (анонимизированный) — как снизить число инцидентов в несколько раз

Краткая предыстория: у крупного сервиса было ~30 инцидентов в месяц, высокий MTTR (~120 мин) и постоянный шум в алертах — on-call горел. Задача: за 4–6 месяцев добиться многократного снижения числа инцидентов и уменьшить время восстановления.

Шаг 1. Диагностика (0–4 недели)

• Собрали timeline за 3 месяца: типы инцидентов, топ-сервисов, корреляцию с релизами и алиасами (request_id/trace_id).

• Выявили корневые причины: шумные невалидные алерты, отсутствие SLO, узкие места в БД (connection pool), незавершённые ручные recovery-шаги, слабая трассировка.

Шаг 2. Быстрая «поставка» видимости и правил (4–12 недель)

• Внедрили единую триаду observability: Prometheus (metrics) + centralized logs (Fluent Bit → Loki/ELK) + tracing (OpenTelemetry → Jaeger/Tempo).

• Определили 3-4 SLI для критичных путей (availability, p95 latency, success rate) и завели SLO + error budget dashboard.

• Пересмотрели все алерты: оставили только симптом-ориентированные правила, добавили for/debounce и уровни severity.

Пример правила (Prometheus):

\- alert: HighErrorRate
expr: sum(rate(http_requests_total{job="api",status=~"5.."}\[5m\]))
/ sum(rate(http_requests_total{job="api"}\[5m\])) > 0.01
for: 10m
annotations:
runbook: "https://wiki/runbooks/api-5xx"

Шаг 3. Автоматизация восстановления и сокращение toil (8–20 недель)

• Внедрили runbooks в Git (playbooks + чек-листы) и связали их с алертами; сделали готовые скрипты в Rundeck/Ansible для типовых операций (перезапуск, promote replica, clear queue).

• Добавили self-healing: k8s liveness/readiness, HPA, envoy/mesh outlier detection. Пример liveness:

livenessProbe:
httpGet: { path: /health/liveness, port: 8080 }
initialDelaySeconds: 15
failureThreshold: 3

• Автоматические канаре-роллауты с rollback (Argo Rollouts/Flagger) — если canary бьёт SLO, откат происходит автоматически.

Шаг 4. Устранение архитектурных узких мест (параллельно)

• Оптимизировали DB: увеличили pool, добавили read-replicas, оффлоад тяжёлых отчётов; поставили Redis для горячих данных.

• Ввели rate-limiting и backpressure для внешних зависимостей, чтобы предотвратить cascade failures.

Шаг 5. Операции и культура

• Ввели регулярные postmortem по каждому P1, с action-items (owner + срок + проверка).

• Провели on-call training и fire-drills; снизили человеческие ошибки и ускорили принятие решений.

Результаты (через 4–6 месяцев)

• Инциденты в месяц: с 30 → до 5 (уменьшение в ~6 раз).

• MTTR: с ~120 мин → ~20 мин.

• Число страниц в неделю на on-call: с 15 → 3.

• Доля инцидентов, решённых автоматически: с ~10% → ~60%.

• Error-budget usage стабилизировался, релизы стали реже вызывать инциденты благодаря canary & gating.

Почему это сработало — ключевые механизмы

1. Фокус на SLO: приоритизация работы по бизнес-влиянию.

2. Уменьшение шума в алертах + runbook в 1-клике → ускорение реакции.

3. Автоматизация ремедиации → уменьшение ручных ошибок и MTTR.

4. Устранение архитектурных бутылочных горлышек → меньше повторных инцидентов.

5. Культура (postmortem, обучение) → постоянное улучшение.

Этот кейс — композиция реальных практик: сочетание наблюдаемости, четких SLO, автоматизации, архитектурных улучшений и организационных изменений привело к кратному снижению числа инцидентов и значительному улучшению устойчивости сервиса.