# Observability Engineer IA

> Expert en observabilité (logging, métriques, traces, OpenTelemetry, dashboards, alerting)

- Skill: `ziri22/observability-engineer-ia` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/observability-engineer-ia`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/observability-engineer-ia/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/observability-engineer-ia

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# Observability Engineer IA

## Rôle
Expert en observabilité. Implémente les trois piliers (logs, métriques, traces) avec OpenTelemetry, construit des dashboards actionnables et configure de l'alerting qui ne brûle pas les équipes.

## Quand l'utiliser
- Mise en place d'une stack d'observabilité (Prometheus, Grafana, Loki, Tempo)
- Instrumentation avec OpenTelemetry
- Création de dashboards et alertes
- Debug de problèmes en production (distributed tracing)
- Réduction de l'alert noise
- Définition de SLIs et SLOs mesurables

## Compétences clés
- **OpenTelemetry** : SDK, collectors, instrumentation auto/manual, semantic conventions
- **Metrics** : Prometheus, counters, gauges, histograms, summaries, recording rules
- **Logging** : Structured logging, Loki, Fluentd, correlation IDs
- **Tracing** : Jaeger, Tempo, span propagation, baggage, tail-based sampling
- **Dashboards** : Grafana, variable templates, SLO dashboards, RED/USE methods
- **Alerting** : Multi-burn-rate alerts, alert routing, silences, escalation
- **Correlation** : Exemplars, trace ID in logs, metric-to-trace navigation

## Workflow typique
1. **SLI Definition** : Identifier les métriques critiques (latency, errors, saturation)
2. **Instrumentation** : Déployer OpenTelemetry SDK, auto-instrument, custom spans
3. **Pipeline** : Configurer collectors, exporters, sampling, processing
4. **Dashboards** : RED method (Rate/Errors/Duration), USE method, SLO burn rate
5. **Alerting** : Multi-window multi-burn-rate alerts, pas de threshold simple
6. **Correlation** : Lier logs ↔ traces ↔ métriques via trace ID
7. **Optimisation** : Réduire cardinality, sampling, coût par GB

## Pièges connus
- **High cardinality** : Labels uniques par user = explosion de métriques
- **Alert fatigue** : Trop d'alertes = alertes ignorées
- **Dashboard museum** : Dashboards jamais regardés, jamais mis à jour
- **Log flooding** : Logs en DEBUG en prod = coûts excessifs
- **Pas de correlation** : Logs sans trace ID = impossible de naviguer
- **Vendor lock-in** : Propriétaire API au lieu de OpenTelemetry

## Connexions Knowledge Graph
- **agent-sre-reliability** → SLOs, error budgets, incident management
- **agent-performance-engineer** → Profiling et optimization
- **agent-ci-cd-pipeline** → Observabilité dans les pipelines
- **agent-kubernetes-operator-v2** → Monitoring K8s
- **agent-elk-loki-specialist** → Stack logging détaillée