# SLO / SLI — Ordinis НСИ ЦУОД

Документ описывает Service Level Objectives для Ordinis на стадии v1.
Метрики и пороги — стартовая точка, корректируются по реальным данным
после 2-3 месяцев наблюдения.

**Source of truth для алертов:**
`ordinis-infra/charts/ordinis/templates/prometheus-rules.yaml` (отдельный repo).

## 1. SLI (Service Level Indicators)

### Read-api availability
- **Метрика:** `up{job="ordinis-read-api"}`
- **Что считаем:** доля времени когда хотя бы один read-api pod отвечает.
- **Цель v1:** 99.5% за месяц (allowance ~3.6 ч downtime).
- **Цель v2:** 99.9% (с HA postgres + 2+ replicas read-api).

### Read-api latency
- **Метрика:** `histogram_quantile(0.99, http_server_requests_seconds_bucket{job="ordinis-read-api"})`
- **Цель:** p99 < 500ms для GET-запросов.
- **Текущий alert:** p99 > 1s for 10m → warning.
- **Justification:** Альтум-BFF имеет TTL 5 мин, latency на холодном кэше
  не должна перекрывать UX (заказ съёмки UI ждёт справочник).

### Write-api error rate (writer)
- **Метрика:** `5xx_rate / total_rate` over 5m
- **Цель:** < 1% за 30 дней.
- **Alert:** > 5% за 5 мин → warning.
- **Источники 5xx, которые надо исключить:** валидация (это 4xx), exclusion
  constraint (409 friendly), IP type cast (баг 2026-05-05, fixed). Если
  возрастает — ищем новый bug.

### Outbox publish lag
- **Метрика:** `ordinis_outbox_pending_events`
- **Цель:** ≤ 50 в normal load, < 10 в average.
- **Alert:** > 100 for 5m → warning.
- **Семантика:** это batch lag между записью изменения в БД и публикацией
  в Kafka. Большое значение = consumer'ы видят stale данные.

### Outbox DLQ
- **Метрика:** `ordinis_outbox_dlq_size`
- **Цель:** = 0 всегда (любая запись в DLQ = bug).
- **Alert:** > 0 for 5m → critical.
- **Действие:** docs/ops/outbox-dlq.md.

### Outbox publish error rate
- **Метрика:** `rate(ordinis_outbox_publish_errors_total[5m])`
- **Цель:** ~ 0.
- **Alert:** > 0.1/sec for 10m → warning.

### Postgres availability
- **Метрика:** `cnpg_pg_postmaster_start_time_seconds{cluster="ordinis-postgres"}`
- **Цель:** 99.9% (CNPG single-instance на v1, на v2 — 99.99% с replica).
- **Alert:** absent or 0 for 2m → critical.

## 2. Notification routing (TODO)

Сейчас alerts пишутся в Prometheus AlertManager как обычные alerts.
Routing в Slack/Telegram/Email — отдельная задача:

- [ ] AlertManager config с receiver per severity:
  - **critical** → on-call channel (немедленный)
  - **warning** → digest channel (раз в час summary)
- [ ] Эскалация: critical → engineer → tech lead через 15 мин если не acked.

См. `docs/status/2026-05-05-state.md` в repo (status snapshots исключены из Diplodoc build).

## 3. Error budget (v1 target)

При 99.5% availability за месяц:
- Total минут: 30 * 24 * 60 = 43200
- Allowed downtime: 0.5% × 43200 = ~216 мин (~3.6 ч)

**Burn rate alert:** если за последний час потрачено >2% бюджета —
warning. >5% — critical (т.е. совокупно >2.16 ч за час).
Сейчас не настроен — TODO.

## 4. Что НЕ покрывает v1

- Нет dashboards (Grafana). Видим только raw метрики через Prometheus UI.
- Нет distributed tracing (Tempo) на staging. Trace_id есть в логах, но
  собрать timeline через сервисы — пока вручную.
- Нет logs aggregation (Loki). Поиск по логам — kubectl logs (привычно
  но не масштабируется).
- Нет capacity planning (rate of change для скрытых ресурсов: PVC fill rate,
  Kafka log retention).

Roadmap до v2 — отдельный документ "observability stack".

## 5. Связанные runbooks

- [vault-unseal.md](vault-unseal.md)
- [kafka-restart.md](kafka-restart.md)
- [outbox-dlq.md](outbox-dlq.md)
- [db-migrations.md](db-migrations.md)
- [README.md](README.md) — index by symptom
