SLO サービスレベル目標 ―SLI、SLO、エラーバジェット導入の実践ガイド

11章データの信頼性

Polina Giralt、Blake Bisset

本書の始めの数章では、私たちがいかにサービスの世界に生きているかについて述べてきました。また、この世界はデータの世界でもあります。大半のサービスは、何らかの方法でデータの作成、収集、処理、および提示を行います。私たちはデータサービスに取り囲まれています。この章の目的は、データサービスのSLOとその他のサービスのSLOの違いを探ることにあります。

最初に、データサービスを定義し、データユーザーについて検討します。次に、この章の中心的な話題として、13個のデータの属性を使用したサービスの目標値の計測について説明します。それぞれの属性ごとに、その計測方法とシステム設計との関連性について詳細に検討します。最後に、ユーザーを満足させるために、サービスレベル目標を介してデータの品質をどのように保証するかについて簡単に説明します。

11.1　データサービス

データサービスの信頼性の世界へようこそ。私たちは、毎日多量のデータにさらされています。金融データ。ソーシャルデータ。アルゴリズムを学習するための学習データ。履歴データまたはほぼリアルタイムのデータ。構造化されている、または構造化されていないデータ。企業秘密、および公的にアクセス可能な行政のデータセット。少量ずつのJSONデータをキューから取り出して消費するマイクロサービス。何千という数の規制レポートを作成する銀行の大型コンピューターのモノリシックなアプリケーション。そしてもちろん、Grace Hopperがコンピューターの中から史上初の本物のバグ（虫）を取り除いて以来†1、人類が世界を描き、理解しようと奮闘してきたその他のすべての抽象化もそうです。

[†1] https://www.atlasobscura.com/places/grace-hoppers-bug ...