SRE • 10 мая 2025 • 6 мин чтения

В мире, где каждая миллисекунда отклика может стоить бизнесу клиентов, а минутный простой — сотни тысяч рублей, надёжность сервисов становится вопросом выживания. Метрики SLI, SLO и SLA — это не просто аббревиатуры, а краеугольные камни культуры Site Reliability Engineering (SRE). Они помогают не только следить за качеством услуг, но и управлять ожиданиями, бюджетами и приоритетами команд.

Зачем разбираться в этих понятиях? Потому что без них невозможно построить предсказуемую, стабильную и масштабируемую инфраструктуру. Эти метрики определяют, насколько хорошо работает система, чего ждут пользователи и какие обязательства берет на себя команда или поставщик. Без них — ни шагу в зрелую эксплуатацию.

В статье мы разберём:

• что такое Service Level Indicator, Service Level Objectives и Service Level Agreement;
• как они связаны и почему важны именно для SRE-подхода;
• как их внедрять на практике и чего избегать;
• реальные примеры из IT-инфраструктур;
• лучшие инструменты для контроля метрик;
• как error budget помогает находить баланс между разработкой и стабильностью.

Вы найдёте практические советы по внедрению, узнаете об ошибках, которых стоит избегать, и сможете примерить этот подход к своей инфраструктуре. Кстати, если вы хотите углубиться в тему и овладеть инструментами наблюдаемости и надёжности на практике — загляните на наш курс «SRE: data-driven подход к управлению надежностью систем».

Чтобы говорить о надёжности, сначала стоит расставить акценты в терминологии.

SLI (Service Level Indicator) — это числовой показатель, который отражает, насколько хорошо система работает с точки зрения пользователя. Примеры: доля успешных запросов, среднее время ответа API, процент времени доступности сервиса. Это метрика факта.

SLO (Service Level Objective) — это целевое значение для SLI, которого команда стремится достичь. Например: «99.9% успешных запросов за последние 30 дней». Это внутренняя договорённость, ориентир, задающий порог допустимого. Это и есть SLO — основа для оценки стабильности.

SLA (Service Level Agreement) — это юридическое или формализованное соглашение между заказчиком и поставщиком услуги. Оно включает SLO, но добавляет ответственность: штрафы, компенсации, обязательства. Например: «Если аптайм будет ниже 99.5% — клиент получает скидку». SLA — это внешняя рамка, SLO— внутренняя цель, SLI — измерение реальности.

Три понятия образуют иерархию:

• SLI — «мы измеряем»;
• SLO — «мы обещаем»;
• SLA — «мы гарантируем (и отвечаем)».

Связь между ними можно представить в виде цепочки:
SLI → SLO → SLA.

Например:

• SLI: «Время ответа на запрос не превышает 300 мс» — 99.8% времени.
• SLO: «Система должна отвечать менее чем за 300 мс — не менее чем в 99.9% запросов».
• SLA: «Если уровень SLO ниже 99.5% в течение месяца — заказчик получает компенсацию».

SLO формирует ожидания и задаёт цели для команды. SLA — надстройка с последствиями. SLI — базис измерения. Эти метрики работают только в связке: ориентир — измерение — ответственность.

Ключ к работе SRE — это Service Level Objectives, как точка контроля и управления.

Для бизнесов, зависящих от онлайн-сервисов, знание и внедрение этих понятий — не академическая формальность. Это инструмент повышения качества, контроля за стабильностью, обоснования приоритезации задач.

Для SRE-инженеров метрики SLI/SLO/SLA:

• дают основание приоритизировать инциденты;
• служат обоснованием для технического долга и рефакторинга;
• позволяют объяснять бизнесу, почему выпуск новой функции стоит отложить;
• помогают считать error budget — сколько сбоев «разрешено» без потери доверия.

Error budget — это разница между 100% и целевым Service Level Objectives. Например, при SLO 99.9%, error budget составляет 0.1% — время или количество ошибок, которые можно «потратить». Это даёт инженерной команде гибкость в управлении рисками.

Если вы ещё не внедрили эти метрики — команда живёт в неопределённости. А бизнес не может предсказать последствия сбоев.

📈 EEAT-фактор (экспертность, авторитетность, достоверность, надёжность) здесь критичен: компании, которые публично документируют и соблюдают SLA, выигрывают доверие клиентов.

🛠 Хотите узнать, как выбрать корректные SLO и рассчитать error budget? Присоединяйтесь к курсу SRE: Observability — и внедрите культуру надёжности в своей команде.

Представим ситуацию: облачная платформа предоставляет API для финтех-приложений.

SLI: из 10 миллионов запросов в сутки, 9.996 миллиона успешны — это 99.96% доступности.
SLO: целевое значение — 99.9%. Порог не превышен.
SLA: прописано в контракте: если доступность ниже 99.5%, клиенту возвращается 10% от месячной платы.

В этом кейсе всё укладывается в рамки. Команда сохраняет error budget и может спокойно выкатывать обновления. Но если бы доступность опустилась до 99.3% — начался бы инцидент, штраф, возможно — мор Moratorium на релизы.

Другой пример — видеостриминговый сервис. Их SLI — доля пользователей, у которых видео воспроизводится без буферизации. При снижении этого показателя под SLO-порог (например, 98%) система активирует аварийный механизм: автоматически понижает качество видео, чтобы уменьшить нагрузку.

Применение Service Level Objectives помогает автоматизировать реакцию системы на падение качества, снижая ущерб пользователю ещё до того, как он пожалуется.

SRE-команды используют Service Level Objectives как базу для всего:

• Планирование релизов. Если error budget близок к исчерпанию, новые фичи откладываются.
• Ретроспективы. Каждое отклонение от SLO анализируется, становятся понятны причины нестабильности.
• Коммуникация с бизнесом. Не «всё упало», а «мы превысили допущенный порог ошибок на 0.02%» — это другой уровень прозрачности.
• Приоритезация. Если несколько задач конкурируют за время — приоритет получает та, что защищает достижение SLO.

В рамках современных CI/CD практик SLI, SLO и SLA — это компас. Они помогают понимать, куда двигаться, а где остановиться и стабилизировать.

Частые ошибки:

1. Формальные SLO. Задают их «на глаз» — без реальных данных. Это приводит к нереалистичным ожиданиям.
2. Метрик слишком много. Когда SRE измеряют всё подряд, команда тонет в данных. Лучше 3-5 значимых SLI, чем 50 неинформативных.
3. Игнорирование error budget. Без контроля над расходом бюджета невозможно управлять рисками.

Лучшие практики:

• Стартуйте с малого: выберите один slo по ключевой функции (например, логин).
• Привяжите SLO к пользовательскому опыту — а не к внутренним системным показателям.
• Используйте алерты на превышение порогов SLO — и только по ним.
• Визуализируйте метрики: графики — это язык понимания.

💡 Совет от инженеров Google: «SLO должны быть достаточно амбициозными, чтобы стимулировать улучшение, но достаточно реалистичными, чтобы быть достижимыми».

📊 В Slurm вы научитесь выстраивать метрики с нуля, с учётом реальных сценариев и инструментов. Подробнее — на «SRE: data-driven подход к управлению надежностью систем».

Для полноценного внедрения метрик потребуются инструменты, поддерживающие мониторинг, визуализацию и автоматизацию:

• Prometheus + Grafana — классическая связка для сбора и отображения SLI.
• Google Cloud Monitoring (ex Stackdriver) — особенно если используете GCP.
• Datadog / New Relic / Dynatrace — комплексные платформы с поддержкой slo.
• Nobl9 — специализированный инструмент для управления SLO-метриками.
• Sentry, Honeycomb, Lightstep — для детального анализа пользовательского опыта.

💡 Главное — не инструмент, а дисциплина: регулярное отслеживание метрик, работа с error budget, участие всей команды в процессе.

Метрики — это не просто технические абстракции. Это язык, на котором инженеры, продакты и бизнес могут говорить о надёжности. Понимание и грамотное внедрение slo метрик позволяет перейти от реактивной поддержки к проактивному управлению качеством сервиса.

• SLI — это способ замерить производительность;
• SLO — это ваш ориентир, цель, к которой стремится система;
• SLA — это юридическая ответственность за достижение целей.

SRE-инженеры, вооружённые этими данными, получают инструмент для взвешенных решений, аргументированной приоритезации задач и повышения доверия между командой и бизнесом. Особенно когда используется SLO/SLO/SLA подход с контролем за error budget.

🧩 Вывод прост: если вы хотите, чтобы ваша система развивалась без потери стабильности — начните измерять, договориться и держать курс. Иначе инфраструктура будет расти хаотично, а инциденты — лишь вопрос времени.

📚 Готовы перейти от теории к практике? Присоединяйтесь к курсу «SRE: data-driven подход к управлению надежностью систем», на котором вы:

• научитесь формировать и внедрять SLI, SLO, SLA в своей инфраструктуре;
• узнаете, как считать error budget и управлять рисками;
• получите шаблоны, дашборды, практику и поддержку опытных SRE-инженеров.

Разберитесь в метриках — и инфраструктура скажет вам спасибо. А пользователи — не заметят, что что-то могло пойти не так. Потому что не пошло.

EEAT — это не лозунг, а результат системного подхода. И он начинается здесь.