Перейти к основному содержимому
CodeAlive

От SLO-алерта до пути в коде — один запрос

Прослеживайте метрики до строк, которые их создают. Подключите CodeAlive к Grafana, Prometheus или вашей chaos-платформе через MCP.

Отвечать за надёжность систем, которые вы не строили

  • SRE отвечают за надёжность систем, которых не строили и до конца не понимают.
  • Ранбуки описывают симптомы, а не реальное поведение кода.
  • Capacity planning требует понимания, которое живёт только в головах разработчиков.
  • Находки chaos engineering сложно проследить до кода.
  • Нарушения SLO требуют участия разработчиков для диагностики.

Читайте код, а не только дашборд

Найдите failure mode раньше, чем его найдёт chaos engineering. MCP подключает CodeAlive ко всему вашему observability-стеку.

Что можно спросить у системы

Анализ надёжности

Выявите failure modes в checkout-флоу, найдите, где таймауты обрабатываются неправильно, и предскажите, что случится, если кеш станет недоступен.

Capacity planning

Перечислите запросы к БД во время checkout, разберитесь в стратегии выделения памяти по сервисам и проверьте размеры батчей в обработке данных.

Понимание зависимостей

Постройте карту внешних зависимостей платформы, найдите, какие circuit breaker уже реализованы, и проверьте, как сервисы обрабатывают сбои downstream.

Расследование SLO

Прослеживайте, какие пути кода влияют на конкретный SLI, где реализованы retry, способные задеть latency-SLO, и какое логирование есть для трекинга response time.

MCP-интеграция с observability

Подключите CodeAlive к Grafana, Prometheus, Nobl9 или chaos-платформам через MCP. Автоматически обогащайте SLO-алерты и chaos-находки контекстом кода.

Как SRE используют CodeAlive

  1. 1

    Проактивное ревью надёжности

    Аудит обработки ошибок в критическом пути. Найдите, где не хватает circuit breaker, retry и fallback, выявите хардкодные таймауты, способные вызвать каскадные сбои.

  2. 2

    Расследование нарушения SLO

    Срабатывает SLO-алерт — сразу понятно, какой код на него влияет. Трассировка от метрик до пути в коде — автоматически.

  3. 3

    Контекст для chaos engineering

    До запуска chaos-эксперимента спросите, что случится, если сервис X недоступен. Сверьте ожидаемые failure modes с реальной реализацией и найдите непокрытые сценарии.

  4. 4

    Генерация ранбуков

    Ранбуки генерируются из реального поведения кода, держатся в синхроне с изменениями и несут контекст кода прямо в шагах.

Что меняется для reliability engineering

  • От SLO-алерта до пути в коде, который на него влияет, — автоматически.
  • Риски надёжности видны до инцидента, а не после.
  • Точнее capacity planning — с привязкой к коду.

Найдите failure mode раньше, чем chaos engineering

Подключите observability-стек к коду, который создаёт метрики.