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Service Mesh Observability

Implementa observabilidad integral para service meshes, incluyendo tracing distribuido, métricas y visualización. Útil para monitoreo de mesh, depuración de latencia y SLOs.

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Actividad
43

0–100, la ruta de este skill

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hace 4 meses

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57 tok en reposo

Paquete
2 archivos

10 KB

Instalar

Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md

npx -y skills add wshobson/agents --skill service-mesh-observability --agent claude-code

Se instala solo en este repositorio.

Qué hace

  • Proporciona patrones y plantillas para observabilidad de service mesh en Istio y Linkerd
  • Explica los tres pilares de observabilidad: métricas, trazas y logs
  • Define señales doradas (latencia, tráfico, errores, saturación) con umbrales de alerta
  • Da buenas y malas prácticas de muestreo, cardinalidad y retención

Úsalo cuando

  • Configurar tracing distribuido entre servicios
  • Implementar métricas y dashboards de service mesh
  • Depurar problemas de latencia y errores
  • Definir SLOs para comunicación entre servicios

No lo uses cuando

    Qué lo activa

    Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.

    • “Ayúdame a configurar tracing distribuido en mi service mesh de Istio”
    • “Necesito definir SLOs para la comunicación entre mis microservicios”
    • “¿Cómo depuro problemas de latencia en Linkerd?”

    SKILL.md

    En inglés

    Service Mesh Observability

    Complete guide to observability patterns for Istio, Linkerd, and service mesh deployments.

    When to Use This Skill

    • Setting up distributed tracing across services
    • Implementing service mesh metrics and dashboards
    • Debugging latency and error issues
    • Defining SLOs for service communication
    • Visualizing service dependencies
    • Troubleshooting mesh connectivity

    Core Concepts

    1. Three Pillars of Observability

    ┌─────────────────────────────────────────────────────┐
    │                  Observability                       │
    ├─────────────────┬─────────────────┬─────────────────┤
    │     Metrics     │     Traces      │      Logs       │
    │                 │                 │                 │
    │ • Request rate  │ • Span context  │ • Access logs   │
    │ • Error rate    │ • Latency       │ • Error details │
    │ • Latency P50   │ • Dependencies  │ • Debug info    │
    │ • Saturation    │ • Bottlenecks   │ • Audit trail   │
    └─────────────────┴─────────────────┴─────────────────┘
    

    2. Golden Signals for Mesh

    Signal Description Alert Threshold
    Latency Request duration P50, P99 P99 > 500ms
    Traffic Requests per second Anomaly detection
    Errors 5xx error rate > 1%
    Saturation Resource utilization > 80%

    Templates and detailed worked examples

    Full template library and detailed worked examples live in references/details.md. Read that file when you need the concrete templates.

    Best Practices

    Do's

    • Sample appropriately - 100% in dev, 1-10% in prod
    • Use trace context - Propagate headers consistently
    • Set up alerts - For golden signals
    • Correlate metrics/traces - Use exemplars
    • Retain strategically - Hot/cold storage tiers

    Don'ts

    • Don't over-sample - Storage costs add up
    • Don't ignore cardinality - Limit label values
    • Don't skip dashboards - Visualize dependencies
    • Don't forget costs - Monitor observability costs

    Reproducido de wshobson/agents bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.

    Archivos

    2 archivos en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.

    Antes de instalar

    Requiere consultar references/details.md para plantillas y ejemplos detallados concretos.

    Detalles

    Creador
    wshobson
    Licencia
    MIT
    Recursos incluidos
    referencias
    Repositorio
    wshobson/agents
    Código fuente
    Ver SKILL.md

    Etiquetas

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