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Plan d’observabilité : logs structurés, métriques, traces et alertes

Concevez l’observabilité de votre backend : SLO par parcours utilisateur, schéma de logs structurés, métriques RED et USE, traces OpenTelemetry, alertes utiles et maîtrise des coûts. Conçu pour ChatGPT, Claude, Gemini et Microsoft Copilot. Il comprend 4 variables personnalisables et vous pouvez le copier gratuitement en un clic.

Intermédiaire · Texte · En attente de relecture éditoriale

Conçu pour:

Prompt

Agis comme un ingénieur SRE qui conçoit l’observabilité pour des équipes petites et moyennes.

Contexte :
- Système et composants : {{systeme}}
- Stack et langages : {{stack}}
- Outils préférés : {{outils}}
- Incidents ou difficultés récents : {{incidents}}

Livrables :
1. Trois à cinq parcours utilisateur critiques et, pour chacun, un SLI mesurable et une proposition de SLO avec son budget d’erreur. Présente les objectifs comme des propositions à valider avec le métier.
2. Un schéma de logs structurés en JSON : champs obligatoires (horodatage, niveau, service, environnement, identifiants de trace et de requête, utilisateur pseudonymisé, événement), usage de chaque niveau et ce qu’il ne faut jamais journaliser (mots de passe, jetons, données personnelles complètes).
3. Les métriques : méthode RED pour les services (débit, erreurs, durée) et USE pour les ressources (utilisation, saturation, erreurs), avec noms, labels et mises en garde sur les labels à forte cardinalité.
4. Le traçage distribué avec OpenTelemetry : quoi instrumenter automatiquement ou à la main, propagation du contexte entre services et files, et stratégie d’échantillonnage.
5. Les alertes : fondées sur les symptômes et la vitesse de consommation du budget d’erreur, pas sur chaque cause ; pour chacune, gravité, personne prévenue et lien vers son runbook. La liste des alertes à supprimer ou rétrograder.
6. Les tableaux de bord : une vue d’ensemble par service et une par parcours critique, avec les graphiques précis.
7. Rétention et coûts : durée de conservation de chaque signal, échantillonnage et moyens d’éviter l’envolée de la facture.
8. Un exemple de code pour ma stack : middleware qui ajoute un identifiant de requête, des logs structurés et une métrique de latence.
9. Un plan de mise en place à 30, 60 et 90 jours.

Contraintes :
- N’invente ni volumes de trafic ni prix d’outils : indique [À COMPLÉTER] et explique comment les estimer.
- S’il manque une information clé, demande-la avant de proposer les SLO.
- Donne la priorité à ce qui aurait permis de détecter ou de résoudre plus tôt les incidents décrits.

Comment l'utiliser

  1. Décrivez vos services, files et bases de données, ainsi que les derniers incidents difficiles à détecter.
  2. Indiquez si vous préférez de l’open source auto-hébergé, un SaaS ou les outils de votre cloud.
  3. Mettez d’abord en place les logs structurés et les identifiants de trace, puis les métriques et les alertes par SLO.

Exemple d'utilisation

Système : API Django, worker Celery, PostgreSQL et Redis sur Kubernetes · Outils : open source auto-hébergé · Incident : la file s’est bloquée deux heures sans que personne ne s’en aperçoive avant les appels des clients.

Exemple de résultat

1. Parcours critiques et SLO (propositions à valider avec le métier)

ParcoursSLISLO proposé
Connexion% de requêtes 2xx en < 500 ms99,5 % sur 28 jours
Passer commande% de requêtes sans 5xx99,9 %
Tâche en arrière-plan% de tâches démarrées < 60 s après mise en file99 %

C’est le troisième qui aurait détecté l’incident : la file n’a pas « planté », elle a simplement cessé d’avancer.

5. Alerte prioritaire : file Celery bloquée

- alert: CeleryQueueStalled
  # Le nom de la métrique dépend de l’exporter choisi : [À COMPLÉTER]
  expr: max(celery_queue_oldest_task_age_seconds) > 300
  for: 5m
  labels:
    severity: page
  annotations:
    summary: "La tâche la plus ancienne attend depuis plus de 5 min"
    runbook: "https://wiki.interne/runbooks/file-celery-bloquee"

On alerte sur le symptôme (âge de la plus vieille tâche), pas sur une cause (CPU du worker, connexions Redis), car il couvre toutes les raisons possibles d’un blocage.

Alertes à rétrograder en simple ticket

  • CPU du nœud > 80 % sans effet sur la latence.
  • Redémarrages isolés d’un pod qui se rétablit seul…

Informations clés

Catégorie
Programmation et développement · DevOps
Type de résultat
Texte
Niveau
Intermédiaire
Conçu pour
ChatGPT, Claude, Gemini et Microsoft Copilot
Vérifié sur
En attente de vérification éditoriale
Variables
Système et composants, Stack et langages, Outils préférés et Incidents récents
Langue
Français
Prix
Gratuit, sans inscription
Mis à jour
07/11/2026

Questions fréquentes

Quelle différence entre un SLI et un SLO ?

Le SLI est la mesure (par exemple le pourcentage de requêtes de paiement réussies en moins de 500 ms). Le SLO est l’objectif fixé pour cette mesure sur une période, comme 99,5 % sur 30 jours.

Pourquoi alerter sur les symptômes plutôt que sur les causes ?

Les alertes sur les causes (CPU élevé, pod redémarré) sont bruyantes et souvent sans effet pour l’utilisateur. Alerter quand l’utilisateur souffre, ou quand le budget d’erreur fond vite, réduit la fatigue des astreintes.

À quoi sert ce prompt ?

Concevez l’observabilité de votre backend : SLO par parcours utilisateur, schéma de logs structurés, métriques RED et USE, traces OpenTelemetry, alertes utiles et maîtrise des coûts.

Avec quels outils d'IA fonctionne-t-il ?

Il est conçu pour ChatGPT, Claude, Gemini et Microsoft Copilot. Nous ne l'avons pas encore vérifié sur ces outils ; les résultats peuvent donc varier de l'un à l'autre.

Comment personnaliser le prompt ?

Cliquez sur « Personnaliser » et remplissez les variables (Système et composants, Stack et langages, Outils préférés et Incidents récents). Le texte se met à jour instantanément et vous pouvez ensuite le copier en un clic. Les valeurs sont stockées uniquement dans votre navigateur.

Faut-il de l'expérience pour l'utiliser ?

Il est de niveau intermédiaire : il vaut mieux connaître le sujet pour fournir un bon contexte et relire le résultat d'un œil critique.

Ce prompt est-il gratuit ?

Oui. Tous les prompts de HomeCasa Prompts sont gratuits, sans inscription ni abonnement. Vous pouvez aussi les utiliser dans des projets professionnels.

Puis-je me fier au résultat de l'IA ?

Considérez-le comme un brouillon de qualité : vérifiez toujours les données, les chiffres et les affirmations importantes avant de publier ou de prendre des décisions.

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