Natuurlijk! Hier is een overzicht en stappenplan voor het ontwerpen van een Make (Integromat) scenario dat continu SLA's monitort door metrics van Zendesk en Datadog te controleren, overschrijdingen detecteert, meldingen verstuurt en gebeurtenissen logt. **1. Overzicht van de workflow** - Data ophalen van Zendesk en Datadog (bijvoorbeeld responstijden, uptime percentage). - Metrics vergelijken met vooraf ingestelde SLA-drempels. - Bij overschrijding: meldingen versturen via Zendesk, Datadog en loggen. - Mogelijkheid om meldingsvoorwaarden en escalaties aan te passen. --- **2. Setup en benodigde modules** - **Triggers:** - Een geplande trigger (bijvoorbeeld elke 5 minuten) om continue monitoring te realiseren. - **Data ophalen:** - Zendesk API modules (bijv. 'Zendesk: Zoek tickets' of 'Zendesk: Get metrics'). - Datadog API modules ('Datadog: Get Metrics') om responstijden en uptime te verkrijgen. - **Vergelijking en detectie:** - Conditie modules (bijv. 'Filter') om te bepalen of de metrics de SLA-drempels overschrijden. - **Notificaties:** - Zendesk module om tickets aan te maken of notificaties te versturen. - Datadog integratie (bijv. via webhooks of API) voor het versturen van waarschuwingen. - E-mail of Slack modules voor extra meldingen. - **Logging:** - Google Sheets, Airtable, of een database om gebeurtenissen te loggen. - Of gebruik een specifieke loggingsysteem via API. - **Configuratie:** - Een aparte configuratie- of instellingenmodule (bijv. een JSON-variabele) waarin je: - SLA-drempels definieert - Melding- en escalatievoorwaarden - Contactgegevens en escalatiestappen --- **3. Stap-voor-stap scenario ontwerp** **a. Initiële trigger:** - Plan een scenario dat elke 5 minuten wordt uitgevoerd. **b. Metrics ophalen:** - Haal responstijd en uptime data op van Zendesk en Datadog. - Gebruik API's met juiste authenticatie. **c. SLA-controle:** - Vergelijk de opgehaalde metrics met de ingestelde SLA-drempels. - Bijvoorbeeld: - Responstijd < 2 minuten - Uptime > 99.9% **d. Detectie van overschrijdingen:** - Gebruik filters om te bepalen of metrics buiten de SLA vallen. - Als ja, ga verder met meldingen en logging. **e. Meldingen versturen:** - Maak een Zendesk ticket aan met details van de overtreding. - Verstuur een waarschuwing naar Datadog (bijvoorbeeld via webhook) of stuur een Slack bericht. - Stuur e-mails indien nodig. **f. Event logging:** - Voeg een rij toe aan een Google Sheet of het loggingsysteem met: - Tijdstip - Metrics - Overschrijdingsstatus - Melding details - Escalatie-stap (indien van toepassing) **g. Escalatie en voorwaarden:** - Stel regels in (bijv. na 3 keer overschrijding binnen 24 uur) om escalatie te triggeren. - Bijvoorbeeld: - Verstuur een hogere prioriteit ticket - Notificatie naar management **h. Opties voor aanpassing:** - Gebruik een JSON-configuratie variabele waarin je: - SLA-drempels kan aanpassen - Melding- en escalatievoorwaarden kan wijzigen - Voeg een Webhook of API toe voor externe configuratiewijzigingen. --- **4. Extra tips** - Implementeer een status-check zodat het scenario stopt of pauzeert bij technische problemen. - Gebruik variabelen en instellingen om het scenario flexibel te houden. - Maak gebruik van Make's 'Iterators' en 'Aggregators' voor complexe data-verwerking en rapportage. - Test het scenario uitgebreid met verschillende overschrijdingen om zeker te zijn dat meldingen correct worden afgehandeld. --- **Samenvatting** Door dit scenario op te zetten, creëer je een continue monitoring tool die SLA's bewaakt, automatisch incidenten meldt en logs voor auditdoeleinden bijhoudt. De configuratie-opties zorgen dat je makkelijk de drempels en escalatiestappen kunt aanpassen zonder de hele workflow te hoeven wijzigen. Als je verdere hulp nodig hebt bij het opzetten van specifieke modules of het schrijven van API-verzoeken, vraag gerust!

Hier is een gedetailleerd ontwerp voor een Make-scenario dat SLA's continu monitort: ## Basis Scenariostructuur ### 1. **Triggers** - **Zendesk Module**: Polling op ticket response times & uptime status - **Datadog Module**: Continue monitoring van metrics via webhooks of API polling - **Timer**: Regelmatige uitvoering (bijv. elke 5-15 minuten) ### 2. **Dataverzameling & Verwerking** **Zendesk Flow:** ``` HTTP > GET /api/v2/sla_policies HTTP > GET /api/v2/tickets?include=sla_events → Verwerk response times en uptime percentages ``` **Datadog Flow:** ``` HTTP > GET /api/v1/metrics/[metric_name] → Haal responstijden, error rates, beschikbaarheid op ``` ### 3. **SLA-drempel Controle** **Router Module** met voorwaarden: - Responstijd > X seconden - Uptime < Y% - Error rate > Z% - Specifieke service onbeschikbaar ### 4. **Meldingen & Escalatie** **Voorwaardelijke paden:** ``` ┌─ Kritiek (SLA > 90% overschreden) → Directe notificatie ├─ Hoog (SLA > 75% overschreden) → Team notificatie └─ Medium (SLA > 50% overschreden) → Geplande review ``` ### 5. **Notificatiekanalen** **Zendesk:** - Update ticket status - Creëer interne note - Stel ticket-prioriteit bij **Datadog:** - Creëer event via `/api/v1/events` - Trigger monitors - Stuur naar Datadog feeds **Extra kanalen:** - Email (SMTP module) - Slack/Teams (webhooks) - SMS (Twilio module) ## Geavanceerde Functionaliteiten ### **Aanpasbare voorwaarden:** ```json { "response_time_threshold": 60, "uptime_threshold": 99.5, "escalation_delay_minutes": 30, "notification_channels": ["zendesk", "datadog", "email"] } ``` ### **Escalatiestappen:** 1. **Eerste notificatie** → Primaire contactpersoon 2. **Escalatie na 30 min** → Team lead 3. **Escalatie na 60 min** → Management 4. **Escalatie na 120 min** → Directie ### **Audit Logging:** - **Google Sheets** of **Airtable** voor gebeurtenissen - **JSON structure**: ```json { "timestamp": "2024-01-15T10:30:00Z", "service": "Zendesk API", "metric": "response_time", "value": 75, "threshold": 60, "status": "breached", "notification_sent": true } ``` ## Implementatiestappen 1. **Maak variabelen aan** voor drempelwaarden 2. **Configureer webhooks** in Datadog voor real-time alerts 3. **Stel SLA-policies in** in Zendesk 4. **Test scenario** met gesimuleerde threshold breaches 5. **Implementeer error handling** voor API failures ## Optimalisatietips - Gebruik **deduplicatie** om dubbele notificaties te voorkomen - Implementeer **backoff logic** bij API rate limiting - Voeg **onderhoudsvensters** toe om false positives te voorkomen - Gebruik **data stores** voor historische trendanalyse Dit scenario biedt volledige flexibiliteit om voorwaarden en escalatiepaden aan te passen zonder code-aanpassingen.