Công Cụ Tính Ngân Sách Lỗi và Tốc Độ Tiêu Hao SLO

Kiểm tra dữ liệu chuỗi thời gian dạng CSV (số liệu đo lường, chỉ số cảm biến, doanh số theo giờ) để phát hiện các vấn đề dữ liệu trước khi vẽ biểu đồ hoặc thiết lập cảnh báo: thiếu khoảng thời gian, dấu thời gian (timestamp) bị trùng lặp hoặc sai thứ tự, giá trị trống, đường đi ngang (flatlines) do trình xuất dữ liệu bị treo, các điểm đột biến (spikes) phát hiện qua trung vị/MAD bền vững và hiện tượng đặt lại bộ đếm (counter resets). Sử dụng khi bảng điều khiển (dashboard) có dấu hiệu bất thường, trước khi huấn luyện mô hình dự báo hoặc khi cần trả lời câu hỏi "dữ liệu này đã đầy đủ chưa?". Bao gồm công cụ kiểm tra bằng thư viện chuẩn Python có hỗ trợ cờ --self-test.

Lập kế hoạch và kiểm toán các chính sách lưu giữ bản sao lưu (ông-cha-con / grandfather-father-son). Mô phỏng các quy tắc giữ lại theo giờ, ngày, tuần, tháng và năm giống như restic hoặc borg, liệt kê các điểm khôi phục thực sự được giữ lại và khoảng trống giữa chúng, đồng thời ước tính dung lượng lưu trữ và chi phí hiện tại cũng như trong 12 tháng tới. Đánh dấu RPO bị bỏ lỡ, lịch sử ngắn, thiếu hụt lưu giữ pháp lý, không có bản sao ngoài cơ sở (offsite) hoặc bất biến (immutable), các bài kiểm tra khôi phục đã cũ và sự chồng chéo tác vụ. Bao gồm một trình lập kế hoạch Python dùng thư viện chuẩn với tùy chọn --self-test.

Dự báo thời điểm các ổ đĩa và phân vùng (volume) sẽ đầy dựa trên các mẫu dữ liệu mức sử dụng (tệp CSV gồm dấu thời gian, phân vùng, dung lượng đã dùng và tổng dung lượng). Ước lượng tốc độ tăng trưởng tổng thể và trong tuần gần nhất, loại bỏ các bước nhảy đột biến một lần khỏi xu hướng, đồng thời đưa ra số ngày và ngày cụ thể chạm ngưỡng đầy 80, 90, 95 và 100% cùng mức dung lượng đề xuất để duy trì khoảng dự phòng 90 ngày. Cảnh báo các phân vùng sắp đầy, tốc độ tăng trưởng đang tăng tốc, các bước nhảy đột ngột, xu hướng nhiễu và dữ liệu quá mỏng. Bao gồm công cụ dự báo viết bằng thư viện chuẩn Python kèm tùy chọn --self-test.

Biến các tệp nhật ký (log) ứng dụng, máy chủ và truy cập hỗn độn thành danh sách các mẫu lỗi được xếp hạng kèm theo số lần xuất hiện, thời điểm xuất hiện đầu tiên và cuối cùng, các đợt tăng đột biến (spike), và các mẫu mới xuất hiện so với bản log chuẩn lúc hệ thống hoạt động tốt; sau đó tách biệt nguyên nhân gốc rễ khỏi các triệu chứng hệ quả và viết báo cáo phân loại sự cố ngắn gọn. Bao gồm công cụ gom nhóm log viết bằng thư viện chuẩn Python đã được kiểm thử.