SLO y alertas por burn rate para el edge, en Python sin dependencias

Por qué este laboratorio

Viene de años de monitorización y respuesta a alertas con herramientas como Grafana, SolarWinds y el stack de Elastic. Este laboratorio aplica el enfoque SRE al edge: despertar a alguien cuando el presupuesto de error se consume demasiado rápido, no en cada comprobación fallida.

Qué he hecho

• Sondas DNS, TLS, HTTP y TCP.
• Un SLO con presupuesto de error y alertas multiventana por burn rate, con un mínimo de sondas malas antes de avisar.
• Exportación a Elasticsearch (ECS) y Prometheus, un webhook firmado y un informe HTML.
• Una plantilla de postmortem y un postmortem ficticio: un registro DNS perdido en una migración de zona.

Cómo está hecho

Python 3.11, solo librería estándar, 14 tests.

Siguientes pasos

• Enviar los resultados a tu Elasticsearch o Prometheus.
• Instalar las units de systemd en una VM pequeña cerca de tus usuarios.
• Conectar el webhook firmado a n8n, Teams o Slack, y acordar los SLO con los responsables del servicio.

¿Quieres llevarlo a tu entorno o adaptarlo a tu caso? Escríbeme y lo vemos.