Natuurlijk! Hier is een overzichtelijk Prometheus-monitoringsplan voor jouw Betalingsverwerking Service, gericht op het behalen en monitoren van je SLO's: 1. **Definitie van SLO's en Foutbudgetten** - **Uptime (Availability):** 99,95% - **Foutpercentage (Error Rate):** max 0,05% - **Latency p90:** onder 200ms **Foutbudget:** - Voor uptime: - 0,05% downtime per maand (~43 minuten per maand) - Voor foutpercentage: - Max 0,05% fouten, dus foutbudget is 99,95% goede transacties - Voor latency: - 90% van de verzoeken moeten onder 200ms blijven 2. **Belangrijke Metrics om te monitoren** - **Uptime / Availability:** - `up` metric of een aangepaste metric die aangeeft of de service beschikbaar is - **Error Rate:** - Aantal foutieve transacties (`http_errors_total` of vergelijkbare metric) - Totaal aantal verzoeken (`http_requests_total`) - **Latency (p90):** - Verdeel de latency over requests met bijvoorbeeld `histogram` of `summary`, zoals `http_request_duration_seconds` 3. **Prometheus Configuratie en Alerting** - **Uptime:** - Monitor of de service `up` is (value 1) - Alert bij `up == 0` gedurende een bepaalde tijd (bijvoorbeeld 5 minuten) - **Foutpercentage:** ```promql sum(rate(http_errors_total[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m])) > 0.0005 ``` - Alert wanneer dit boven 0,05% komt - **Latency p90:** ```promql histogram_quantile(0.90, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) > 0.2 ``` - Alert wanneer p90 latency boven 200ms komt 4. **Alertdrempels en acties** - **Uptime:** - Alert bij meer dan 5 minuten downtime - **Foutpercentage:** - Alert bij foutpercentage > 0,05% over een periode van 5 minuten - **Latency:** - Alert bij p90 latency die > 200ms is over 5 minuten 5. **Rapportage en dashboarding** - Zet dashboards op (bijvoorbeeld met Grafana) die de SLO's visueel weergeven: - Uptime percentage over tijd - Foutpercentage en foutbudgetgebruik - Latency p90 trends 6. **Aanpassingen en verbetering** - Houd het foutbudget bij en pas je operationele acties aan als je dicht bij de limieten komt - Voer regelmatige reviews uit om de metrics en alerting te optimaliseren **Kort samengevat:** Gebruik `up` voor uptime, `http_errors_total` en `http_requests_total` voor error rate, en `http_request_duration_seconds` voor latency. Stel alertregels in die aangeven wanneer je SLO's niet gehaald worden, en houd de foutbudgetten in de gaten om je service proactief te verbeteren. Wil je dat ik voorbeeldconfiguraties of specifieke alertregels voor je opstel?

Hier is een uitgebreid monitoringsplan voor je Betalingsverwerking Service met focus op SLO's: ## 1. SLI Metrics en Monitoring ### Beschikbaarheid (Uptime) ```promql # Uptime SLI sum(rate(http_requests_total{service="betalingsverwerking", status!~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total{service="betalingsverwerking"}[5m])) ``` ### Foutpercentage ```promql # Foutpercentage SLI sum(rate(http_requests_total{service="betalingsverwerking", status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total{service="betalingsverwerking"}[5m])) ``` ### Latency (P90) ```promql # P90 Latency SLI histogram_quantile(0.90, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket{service="betalingsverwerking"}[5m])) by (le) ) ``` ## 2. Foutbudget Management ### Foutbudget Berekenen - **Uptime foutbudget**: 0,05% = 21,6 minuten/maand - **Foutpercentage budget**: 0,05% van alle requests - **Latency budget**: 10% van requests mag boven 200ms zijn ### Foutbudget Tracking ```promql # Resterend foutbudget (voorbeeld voor uptime) 1 - ( sum(rate(http_requests_total{service="betalingsverwerking", status!~"5.."}[30d])) / sum(rate(http_requests_total{service="betalingsverwerking"}[30d])) ) - 0.9995 ``` ## 3. Alerting Strategie ### Kritieke Alerts (Pagina) ```yaml # SLO Burn Rate Alert - alert: SLOErrorBudgetBurnRateHigh expr: | ( (1 - (sum(rate(http_requests_total{service="betalingsverwerking", status!~"5.."}[1h])) / sum(rate(http_requests_total{service="betalingsverwerking"}[1h]))) - 0.9995) / (1 - 0.9995) ) > 0.1 for: 5m labels: severity: critical annotations: description: "Foutbudget verbruikt met >10% in afgelopen uur" ``` ### Waarschuwingsalerts ```yaml - alert: SLOLatencyApproachingLimit expr: | histogram_quantile(0.90, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket{service="betalingsverwerking"}[10m])) by (le) ) > 150 for: 10m labels: severity: warning annotations: description: "P90 latency nadert SLO limiet van 200ms" ``` ## 4. Aanvullende Metrics voor Betalingsservice ### Business Metrics ```promql # Transactie volume rate(betalings_transacties_total{service="betalingsverwerking"}[5m]) # Gemiddelde transactie waarde avg(betalings_transactie_bedrag{service="betalingsverwerking"}) # Success rate per betaalmethode sum by (payment_method) ( rate(betalings_success_total{service="betalingsverwerking"}[5m]) ) / sum by (payment_method) ( rate(betalings_transacties_total{service="betalingsverwerking"}[5m]) ) ``` ### Dependency Monitoring ```promql # Database performance rate(database_query_duration_seconds{service="betalingsverwerking"}[5m]) # Externe API dependencies rate(external_api_call_duration_seconds{service="betalingsverwerking"}[5m]) ``` ## 5. Dashboard Recommendations Creëer een SLO dashboard met: - **SLO Status**: Huidige compliance percentage - **Foutbudget Burn Rate**: Verbruik over tijd - **Trend Analysis**: 30-dagen trend per SLI - **Error Budget Remaining**: Resterend budget visualisatie - **Top Error Sources**: Meest voorkomende fouttypes ## 6. Foutbudget Policy ### Verbruiksstrategie - **< 2% verbruikt**: Normale operaties - **2-10% verbruikt**: Extra monitoring, beperkte feature releases - **>10% verbruikt**: Feature freeze, focus op stabiliteit - **>50% verbruikt**: Alleen kritieke fixes, incident response ## 7. Review en Optimalisatie Plan regelmatige reviews: - **Wekelijks**: SLO compliance check - **Maandelijks**: Foutbudget analyse - **Kwartaal**: SLO doelstellingen herziening Dit plan biedt een solide basis voor het monitoren en handhaven van je SLO's voor de Betalingsverwerking Service. Pas de thresholds aan op basis van je werkelijke traffic patterns en bedrijfsbehoeften.