06 AI SRE

Titik awal

Anda berada di build-workshop-v1 — tidak perlu checkout. Siapkan sekitar 15 menit.

Prasyarat: telemetri mengalir ke ClickStack (modul 05), coding agent Anda berfungsi dengan dukungan MCP (modul 00).

Mengapa

Agent Anda sudah pandai menulis SQL. Berikan data observability Anda dan alat yang tepat, maka ia dapat mengerjakan pekerjaan SRE: membangun dashboard yang memunculkan kesehatan aplikasi dan alert yang berbunyi ketika ada yang salah. Modul ini menghubungkan agent ke ClickStack dan menugaskannya bekerja.

Tujuan

Generator dashboard HyperDX sudah menyimpan sebuah dashboard SRE, dan coding agent Anda, yang terhubung melalui ClickStack MCP, sudah menyimpan setidaknya satu alert terhadap telemetri Anda.

Langkah 1 — Verifikasi koneksi ClickStack coding agent Anda

Jangan menambahkan server MCP lain di sini. Gunakan koneksi clickstack yang sudah dikonfigurasi dan diotorisasi di Modul 00. Minta pemeriksaan kesehatan yang menguji tool-nya dari ujung ke ujung:

Using the clickstack MCP, check the health of the nyc-taxi-backend service over the last 24h — request volume, error rate, and latency — and tell me if anything looks off.

Diharapkan: ringkasan yang berlandas dengan volume permintaan, error rate, latensi, dan aktivitas terakhir. Jika tool-nya meminta sebuah layanan, pilih layanan ClickHouse yang dipakai workshop ini.

Langkah 2 — Gunakan generator dashboard HyperDX

Generator dashboard HyperDX di dalam produk dapat membangun sebuah dashboard dari deskripsi bahasa biasa. Ini bukan coding agent Anda. Di ClickStack, buka Dashboards di sidebar kiri dan klik Generate with AI. Deskripsikan apa yang Anda inginkan — generator memeriksa telemetri Anda lebih dahulu dan membangun tile dari apa yang benar-benar ditemukannya (jika datanya tidak memuat sesuatu yang Anda minta, ia memberi tahu Anda ketimbang mengarang tile generik):

explore the app's traces and logs, then build and save an SRE dashboard showing request rate, error rate, and p95 latency per service

Dashboards → Generate with AI: deskripsikan dashboard-nya dan biarkan HyperDX memeriksa data dan membangunnya.

AI bekerja menelusuri telemetri Anda — mengambil sampel log dan trace, memeriksa span error, lalu menyusun dan memverifikasi setiap tile — dan meringkas apa yang dibangunnya, dengan tautan untuk membuka dashboard yang tersimpan:

Generator melandaskan setiap tile pada data nyata dan menjelaskan apa yang ditemukannya sebelum menyimpan.

Buka dashboard yang tersimpan untuk melihat hasilnya: request rate, error rate, dan latensi p95 per layanan, di samping jumlah total permintaan/error, p95 keseluruhan, tile log-warnings, dan tabel top-endpoint — semuanya membaca secara langsung dari layanan nyc-taxi-backend.

Dashboard SRE yang sudah selesai, tersimpan di bawah Dashboards dan terisi dari telemetri langsung.

Langkah 3 — Minta coding agent Anda menambahkan sebuah alert

Coding agent Anda dapat menyimpan sebuah alert, tetapi ia tidak dapat membuat kanal notifikasi tujuan pengiriman alert itu — tidak ada tool MCP untuk itu. Buat webhook lebih dahulu di UI HyperDX:

1. Buka salah satu grafik dashboard Anda — tile error-rate adalah pilihan yang bagus — dan klik tombol Alert-nya (ikon bel pada tile itu).
2. Di pengaturan notifikasi alert-nya, pilih Generic Webhook sebagai kanalnya.
3. Anda memerlukan URL untuk dituju. Untuk endpoint sekali-pakai yang tidak perlu setup, buka webhook.site di tab lain; ia memberi Anda URL unik dan menampilkan setiap permintaan yang diterimanya secara real time. Salin URL itu dan tempelkan sebagai URL webhook.
4. Simpan. Kanalnya sekarang ada, jadi alert yang disimpan agent dapat menyasarnya — dan ketika alert-nya berbunyi Anda bisa menyaksikan payload-nya datang langsung di halaman webhook.site Anda.

Kembali ke coding agent Anda dan tempelkan prompt ini:

Using the clickstack MCP, inspect the nyc-taxi-backend error-rate baseline, choose and
justify a threshold above that baseline, then use clickstack_save_alert to save an alert
named "NYC taxi backend error rate". Evaluate the error rate over a five-minute window
and target the existing Generic Webhook notification channel. Report the saved alert's
name, source, time window, threshold, and notification channel.

Diharapkan: coding agent melaporkan kelima kolom yang tersimpan. Buka Alerts di HyperDX dan pastikan semuanya cocok. Jika tool MCP tidak dapat memilih kanal yang sudah ada, lampirkan kanal itu ke alert yang tersimpan di HyperDX dan simpan sekali lagi.

Langkah 4 (opsional) — AI Notebooks: menyelidiki di dalam HyperDX

Jalur coding-agent-plus-MCP di atas bekerja dari editor Anda. ClickStack juga punya permukaan penyelidikan AI di dalam produk: AI Notebooks (beta, hanya Managed ClickStack).

1. Seorang admin tim mengaktifkannya sekali: HyperDX - Team Settings -> Security Policies -> nyalakan Generative AI. Entri Notebooks kemudian muncul di sidebar kiri.
2. Buka notebook baru dan tanyakan dalam bahasa biasa, misalnya: "What are the slowest backend operations in the last 30 minutes, and did any of them error?"
3. Agent meng-query log, trace, dan metrik Anda lalu memancarkan tile interaktif — alur penalarannya, kueri yang dijalankannya, grafik, dan ringkasan. Anda dapat mencabangkan sebuah penyelidikan dari tile perantara mana pun, dan mencampurnya dengan tile search manual, timeseries, tabel, atau markdown di samping tile AI.

Telemetri yang sama, dua permukaan AI: jalur MCP membangun artefak yang bertahan (dashboard, alert) dari editor Anda; Notebooks untuk penyelidikan interaktif di dalam produk observability itu sendiri. Di modul 07 Anda bisa mendiagnosis fault-nya dengan salah satu dari keduanya.

Cara memverifikasi Anda sudah selesai

• Sebuah dashboard SRE yang tersimpan muncul di HyperDX dengan sinyal kesehatan yang terisi.
• Sebuah alert tersimpan ada dengan ambang batas yang wajar.
• Anda dapat menjelaskan bagaimana dashboard itu akan terlihat selama sebuah insiden.
• Opsional: sebuah Notebook ada dengan satu penyelidikan bahasa biasa beserta tile-nya.

Penutup

Anda sekarang punya dua permukaan AI yang jelas: generator HyperDX membangun dashboard di dalam produk, sementara coding agent Anda memakai MCP untuk meng-query telemetri dan menyimpan alert. Itu persis yang akan Anda andalkan ketika sesuatu rusak.

Kondisi akhir

Dashboard SRE dan alert yang dibangun AI sudah tersedia. Lanjutkan ke 07 Uji, gagalkan, dan perbaiki dengan agent editor yang Anda konfigurasi di sini.