但是，在以K8S为代表的云原生交付体系下，面向终态的声明式操作逐步替代了早期的面向过程式的运维模式，经典的故障驱动型治理模式，逐渐暴露出了一些问题，强调是否产生故障或事件大过服务质量本身。随着运维精细化的演进和架构治理需要，我们需要一种贴合云原生、更普适和体系化的模式来驱动日常运维。
同时，围绕云原生的应用生态已然成为了当下最主流的交付模式，企业上云也是快速开展业务和节约成本的最佳选择。企业上云之后可以不用关心底层的网络结构、计算资源、存储、中间件、负载均衡等技术细节和实现，只要专注于业务逻辑的研发即可。显然，上云提效的同时也失去了对于底层基础设施能力的掌控力。基础设施能力不透明、云厂商操作不可见，对于上层业务系统的稳定性都是巨大的风险隐患。因此，云服务质量的公开、透明化是企业选择上云与否以及选择哪家云厂商重要考量因素之一。
另外，组织协调也需要共同的目标。在应用生命周期的不同阶段，会存在不同的角色分工，比如研发负责应用的功能开发和性能优化、SRE保障应用运行的稳定性和安全等，跨团队协同需要有一致的共建目标来驱动应用架构的迭代和演进。因此，我们需要一种有效、可量化的机制对齐和牵引不同团队间的合作。特别的，SRE需要及时将软件缺陷和系统风险同步到研发侧，确保系统运行期间的高可用性。故障驱动型的运营模式下，通过故障复盘来组织协同是常见的形式，主要问题是存在滞后性。如何主动提前识别到服务异常、系统风险是稳定性建设的核心诉求之一。
通过前面的案例和背景介绍，相信大家已经很清楚我们接下来要介绍的内容了。在实践探索中，我们通过建设SLO体系有效地解决了上述提到的问题，为精细化运维提供了的有力数据支撑和数据资产建设规范。借助SLO数据，针对不同的运维场景抽象、建设和组合相关的能力，让SLO体系实践落地具备普适性和可借鉴意义。
接下来我们介绍下围绕SLO的几个关键概念：
SLI(Service Level Indicator)
系统具备可观测性是构建SLO的前提，系统需要具备一个或多个监控指标来反应某些维度上的服务能力，将服务水平跟观测指标绑定。SLI(Service Level Indicator)的选择和指定主要取决于服务哪些维度的能力需要被观测到，以及现有的监控指标和手段是能够否覆盖到，亦或是需要设计开发侵入性的代码逻辑来实现。简言之，SLI提供了服务水平的可观测性。
SLO(Service Level Objective)
SLI提供了应用或系统服务能力和服务水平的可观测性，SLO是针对其量化结果设置的目标，用以承诺和管理用户对服务水平的预期。这种对预期的声明式公开透明的、确定的，对于服务的不同消费端是一致的、无差别的。同时，SLO的结果可以用来通晒，对齐多方对于服务水平和服务能力的认知和共识，以此改善用户间的沟通。此外，还可以利用SLO的结果平衡研发效率和系统稳定性，当SLO不达标时，反映出稳定性受到挑战，则需要放缓研发效率，投入更多的精力在稳定性建设上。
以系统可用性SLO为例，当服务端承诺月度SLO为99.9%时，说明系统在以月为统计窗口的时间片结算时，其不可用时长不能超过43分钟，超过则认为当月服务质量不达标。显然，可用性目标设置地越高，意味着可接受的宕机或不可用时长更短。为了达成更高的目标，往往需要付出更多的投入和努力。
SLA(Service Level Agreement)
SLA(Service Level Agreement)的制定，是为了约束和监督服务方对于SLO承诺的履行结果，包括针对SLO运行不达标的惩罚和补偿说明。比如，所有云服务厂商都会对其销售的服务出具SLA，主要包括服务介绍、度量服务质量使用的SLI、对客承诺的SLO、以及结算不达标时的补偿方案等内容。
以AWS(Amazon Web Service)上的云服务器ECS(Elastic Compute Service)为例，该服务的SLA协议中明确指出了一旦服务水平不达标之后，在费用上会给出何种优惠措施,优惠的粒度会依据SLO不达标的程度区分出不同的档位，并且当SLO破线到一定阈值后，将返还购买该服务的所有费用。
根据前面的介绍可以看出，SLO体系之所以可以运转的核心驱动力来自于SLA。但是针对内部的应用和服务，我们不能像云服务一样，通过成本价格约束SLO的执行情况，因此需要寻找一种等价约束力来驱动SLO运营成了关键问题。实践中，我们会将不达标的SLO结算成不同等级的技术风险事件，通过稳定性相关的例会透出通晒和治理。
域内公示SLA也是我们运营的重要环节，如下是一份SLA公示模版。通过SLA公示将服务等级公开透明地传递给消费端，以此对齐消费端预期。公示审批的过程中，促成上下游服务之间握手、达成共识，打造SLO驱动的技术氛围和文化。
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