前端错误监控与告警（Source Map、Sentry、采样率与去重）
建立端到端前端错误监控体系，覆盖 Source Map 映射、Sentry 接入、采样率配置与告警去重策略。
告警
Prometheus 指标设计与告警策略（2025）
Prometheus 指标设计与告警策略（2025）Prometheus 支撑统一指标采集与告警，需要在指标质量与规则上治理。一、指标与语义指标分层：核心/次级/警戒指标明确语义与用途。标签治理：控制维度基数，避免存储膨胀与查询慢。二、采样与聚合抽样与时窗：选择合适抓取间隔与聚合时窗，兼顾实时与成本
Kubernetes 事件与告警治理（2025）
Kubernetes 事件与告警治理（2025）Kubernetes 的事件与指标是集群健康的信号，需要统一治理与响应流程。一、事件与指标Events：采集 Pod/Node/Controller 的关键事件。指标：CPU/内存/网络与自定义业务指标联合监控。二、阈值与抑制阈值：基于 SLO 与窗口
前端错误监控：Source Map、采样与告警治理
构建稳定的前端错误监控链路，符号化堆栈并进行采样与告警分级，聚焦对用户影响的修复优先级。
前端监控告警与 Feature Flag 联动自动化回滚（RUM、错误率与阈值）
结合RUM与错误告警设定阈值，通过Feature Flag自动降级或回滚新功能，提供实现与验证步骤，降低发布风险。
前端 Web Vitals 长期趋势与告警策略（LCP/INP/CLS 聚合与阈值验证）
聚合Web Vitals（LCP/INP/CLS）形成长期趋势并设定阈值告警，结合采样与分段分析，提供前端与后端实现与验证方法。
Prometheus告警规则与SLO落地实践
基于录制规则与多窗口Burn Rate实现SLO告警，结合Alertmanager路由与抑制策略，提供可验证的规则与流程。
Prometheus 指标设计与告警规则实战
"从指标设计到 PromQL 告警与 Alertmanager 路由的落地实践，覆盖采集、聚合与验证要点。"
