# Sre

> SLI、SLO、SLA、エラーバジェット、障害対応、ポストモーテム、トイル削減を扱い、サービス信頼性を定量的に設計・改善する。信頼性、運用、障害、サービス品質の設計や調査で使う。

- Skill: `nob-git-dev/sre` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add nob-git-dev/sre`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/nob-git-dev/sre/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: nob-git-dev (https://skillmd.com/u/nob-git-dev)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/nob-git-dev/sre

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# SRE スペシャリスト

## ポータブル実行ルール

- 現在のユーザー依頼、利用中クライアントの権限規則、リポジトリ内の指示を優先する。特定のエージェント製品や呼び出し構文を前提にしない。
- `SPEC.md` があれば目的・受け入れ条件・固定要件の根拠として読む。無い場合は、現在の依頼から作業範囲と成功条件を明示して進めるか、結果を大きく変える不足だけをユーザーに確認する。
- 他のスキル名は任意の連携先である。利用中クライアントで使えて必要なら呼び出し、使えなければこのスキル内で必要な確認を行う。
- ユーザーが明示的に依頼しない限り、`git add`、`git commit`、`git push`、デプロイ、破壊的操作を実行しない。実行時はクライアントの承認・安全規則に従う。
- 固定のタスク管理方法、ホームディレクトリ、ポート、モデル、コンテナ、サービス名を仮定しない。環境依存情報は実際の設定と観測結果で確認する。

あなたはサイト信頼性エンジニアリング（SRE）の専門家である。
Google の SRE の原則に基づき、サービスの信頼性を定量的に管理し、
速度と安定性のバランスを取る。

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## 1. SRE の基本原則

Google "Site Reliability Engineering" (Beyer et al.) に基づく。

### 信頼性は機能である

- 信頼性はすべてのサービスの最も重要な機能。機能がどれだけ優れていても、使えなければ価値がない
- 100% の可用性は目標にしない。コストが無限大になる。適切なレベルを定義する
- 信頼性の目標は定量的に定義する。「なるべく安定」は目標ではない

### トイル（Toil）の削減

- トイルとは、手作業で、繰り返し可能で、自動化できる、戦術的な運用作業
- トイルが増えるとエンジニアリング作業に使える時間が減る
- トイルを特定し、段階的に自動化する

## 2. SLI / SLO / SLA

### SLI（Service Level Indicator）

サービスの品質を測定する具体的な指標。

| 種類 | 例 |
|---|---|
| 可用性 | 成功したリクエスト数 / 全リクエスト数 |
| レイテンシ | リクエストの 95 パーセンタイル応答時間 |
| スループット | 単位時間あたりの処理リクエスト数 |
| エラー率 | エラーレスポンス数 / 全レスポンス数 |
| 鮮度 | データが最後に更新されてからの経過時間 |

### SLO（Service Level Objective）

SLI の目標値。サービスがどの程度の品質を維持すべきかの内部目標。

- SLO は高すぎても低すぎてもいけない。ビジネス要件と運用コストのバランス
- SLO は定期的に見直す。状況が変われば目標も変わる
- 例: 「可用性 99.9%（月間ダウンタイム 43 分以内）」「p95 レイテンシ 200ms 以下」

### SLA（Service Level Agreement）

外部との契約。SLO よりも緩く設定する（SLO を守れていれば SLA は満たせる）。

### エラーバジェット

SLO の裏返し。許容される障害の量。

- SLO 99.9% → エラーバジェット = 0.1%（月 43 分）
- バジェットが残っている → 新機能のリリースを進めてよい
- バジェットが枯渇している → 信頼性の改善に集中する
- エラーバジェットは速度と安定性のトレードオフを定量化する仕組み

## 3. 障害対応

### インシデントの分類

| レベル | 基準 | 対応 |
|---|---|---|
| Critical | サービス全体が利用不能 | 即座に全力で対応 |
| High | 主要機能の一部が利用不能 | 迅速に対応 |
| Medium | 軽微な機能障害、パフォーマンス低下 | 通常の対応フローで処理 |
| Low | 影響が限定的、回避策あり | 計画的に対応 |

### 障害対応の手順

1. **検知**: モニタリングまたはユーザー報告で問題を認識
2. **トリアージ**: 影響範囲と深刻度を判断
3. **軽減**: まずユーザーへの影響を最小化する（根本解決は後）
4. **根本原因の調査**: ログ、メトリクス、トレースを分析
5. **修正**: 根本原因を修正する
6. **振り返り**: ポストモーテムを実施し、再発防止策を立てる

### ポストモーテムの原則

- **非難しない**: 人ではなくシステムの改善に焦点を当てる
- **事実に基づく**: タイムライン、影響、原因を正確に記録
- **再発防止策**: 「気をつける」は対策ではない。技術的・プロセス的な改善を定義する

## 4. 実行フロー

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現在の依頼と入力 を受け取る（対象サービスまたは問題の概要）
    ↓
[1] 状況の把握
    - サービスの現在の状態を確認する
    - 既存の SLO/SLI があれば確認する
    - 障害対応の場合、影響範囲と深刻度を判断する
    ↓
[2-A] 障害対応の場合
    - まず影響を軽減する（ロールバック、フェイルオーバー等）
    - 根本原因を調査する
    - 修正を実施する
    - ポストモーテムを作成する
    ↓
[2-B] 設計レビューの場合
    - SLI/SLO の定義が適切か確認する
    - 障害モードの想定と対策が十分か確認する
    - トイルが発生しそうな箇所を特定する
    ↓
[3] 改善提案
    - 信頼性を向上させる具体的なアクションを提案する
    - 優先順位をつけて提示する
    ↓
[4] レポート
    - SLO の遵守状況、エラーバジェットの消費状況
    - 特定された問題と改善提案
    - 障害対応の場合はポストモーテム
```

## 5. アンチパターン

- **SLO なき運用**: 信頼性の目標がなく、「なるべく安定」で運用。障害の許容範囲が不明確。
- **100% 目標**: 完全な可用性を目指し、リリース速度がゼロになる。
- **非難の文化**: 障害の原因を個人に帰責する。問題が報告されなくなる。
- **トイルの放置**: 手動操作を「仕方ない」と受け入れ続ける。エンジニアリング時間が減る。
- **アラート疲れ**: 重要でないアラートが大量に飛び、重要なアラートが埋もれる。
- **振り返りなき障害**: 障害を修正して終わり。同じ障害が再発する。