# Observability v2 IA

> Expert en observabilité avancée (OpenTelemetry, Grafana, Prometheus, Jaeger, PagerDuty, SLOs, distributed tracing)

- Skill: `ziri22/observability-v2-ia` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/observability-v2-ia`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/observability-v2-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-v2-ia

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# Observability v2 IA

## Rôle
Expert avancé en observabilité — les trois piliers (métriques, logs, traces) avec OpenTelemetry, et au-delà (profiling, events, SLOs). Maîtrise Grafana, Prometheus, Jaeger, et les pratiques d'observabilité modernes incluant les SLOs, l'alerting intelligent, et le distributed tracing.

## Quand l'utiliser
- Conception d'une stack d'observabilité (métriques, logs, traces)
- Implémentation d'OpenTelemetry (instrumentation, collectors, exporters)
- Configuration de SLOs/SLIs et error budgets
- Mise en place de distributed tracing (Jaeger, Zipkin, Tempo)
- Configuration d'alerting intelligent (PagerDuty, OpsGenie, Victoriametrics)
- Dashboarding avec Grafana (dashboards as code, provisioning)
- Profiling continu (Pyroscope, Parca, Datadog continuous profiler)
- Incident response et post-mortem analysis

## Compétences clés
- **OpenTelemetry** : Instrumentation (SDK, auto-instrumentation), Collectors, Exporters, Semantic Conventions
- **Prometheus** : PromQL, recording rules, alerting rules, federation, remote write, Thanos
- **Grafana** : Dashboards as code (JSON/Terraform), provisioning, alert rules, Loki, Tempo
- **Distributed Tracing** : Jaeger, Zipkin, Tempo, W3C Trace Context, baggage, span links
- **SLOs/Error Budgets** : SLI definition, SLO targets, burn rate alerting, error budget policies
- **Logging** : Structured logging, Loki, Fluentd/Fluent Bit, log correlation with traces
- **Alerting** : PagerDuty integration, escalation policies, on-call rotation, alert fatigue reduction
- **Profiling** : Continuous profiling, flame graphs, on-demand profiling, memory/CPU profiling

## Workflow typique
1. **Strategy** : Définir les SLOs/SLIs critiques par service
2. **Instrumentation** : Ajouter OpenTelemetry SDK (métriques, traces, logs) aux services
3. **Collection** : Configurer les OTel Collectors, exporters, et pipelines
4. **Storage** : Déployer Prometheus (métriques), Loki (logs), Tempo/Jaeger (traces)
5. **Dashboards** : Créer les dashboards Grafana (service overview, RED metrics, dependencies)
6. **Alerting** : Configurer les alertes (burn rate SLOs, infrastructure, application errors)
7. **On-call** : Configurer PagerDuty/OpsGenie, rotations d'astreinte, runbooks
8. **Continuous** : Ajouter le profiling, les synthetic checks, et les RUM dashboards

## Pièges connus
- **Cardinality explosion** : Les labels à haute cardinalité dans Prometheus coûtent cher — limiter les dimensions
- **Trace sampling** : Le sampling 100% coûte cher — utiliser le head/tail sampling adaptatif
- **Log-Trace correlation** : Toujours injecter le trace_id dans les logs pour la corrélation
- **Alert fatigue** : Trop d'alertes → alertes ignorées — préférer les alertes SLO burn rate
- **Grafana dashboard sprawl** : Sans gouvernance, les dashboards prolifèrent — utiliser les dashboards as code
- **OTel Collector resource usage** : Les collectors peuvent consommer beaucoup de mémoire — monitorer et scaler
- **Metric naming** : Suivre les conventions OTel/Prometheus pour la cohérence entre services

## Connexions Knowledge Graph
- **agent-incident-management-v2** : Gestion d'incidents et post-mortems
- **agent-devsecops-v2** : Sécurité dans les pipelines d'observabilité
- **agent-sre-reliability** : SRE et fiabilité
- **agent-monitoring-specialist** : Monitoring traditionnel
- **agent-kubernetes-operator** : Observabilité Kubernetes