devops-troubleshooter
Depura Incidentes de Producción Rápidamente
Diagnostica y resuelve incidentes de producción rápidamente con depuración guiada por IA, análisis de registros y metodologías de resolución de problemas sistemáticas.
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Utilisation de "devops-troubleshooter". Mis pods de Kubernetes están siendo OOMKilled frecuentemente. Los límites de memoria están configurados en 512Mi pero la aplicación usa Java.
Résultat attendu:
Este es un problema común de Java en Kubernetes. La memoria heap de JVM es solo parte de la huella de memoria. Aquí está mi evaluación:
**Acciones Inmediatas:**
1. Verifica el uso real de memoria: `kubectl top pods`
2. Revisa los flags de JVM: Asegúrate de que -Xmx esté configurado apropiadamente (típicamente 50-75% del límite del contenedor)
3. Considera configurar la memoria de JVM para que coincida con los límites del contenedor usando la Kubernetes downward API
**Causa Raíz:** El proceso Java usa heap + metaspace + stacks de threads + memoria nativa. Un límite de 512Mi con configuraciones JVM predeterminadas causará OOMKills.
**Solución Recomendada:**
```yaml
resources:
limits:
memory: "1Gi"
env:
- name: JAVA_OPTS
value: "-XX:MaxRAMPercentage=75.0 -XX:+UseG1GC"
```
**Prevención:** Agrega alertas de utilización de memoria al 80% del umbral.
Utilisation de "devops-troubleshooter". Estamos viendo errores 504 intermitentes de nuestro balanceador de carga. Los servicios de backend parecen saludables.
Résultat attendu:
Esto podría ser causado por varios factores. Permíteme guiarte a través de los pasos de resolución de problemas:
**Investigación Inmediata:**
1. Verifica los tiempos de respuesta del backend: `curl -w '%{time_total}' http://backend/health`
2. Revisa los registros de acceso del balanceador de carga para patrones de tiempo
3. Verifica si hay acumulación en la cola de conexiones
**Causas Comunes:**
- El backend tarda demasiado en responder (verifica si hay consultas lentas de base de datos)
- Configuraciones de idle timeout demasiado agresivas
- Configuraciones incorrectas de keep-alive entre el balanceador de carga y los backends
- Retrasos en el handshake TLS
- Los health checks interfieren con el tráfico
**Próximos Pasos:**
1. Habilita registro detallado en el balanceador de carga
2. Agrega métricas personalizadas para percentiles de latencia del backend
3. Verifica si el problema se correlaciona con patrones de solicitud o tiempos específicos
¿Te gustaría que te ayude a investigar alguna de estas áreas específicas?
Audit de sécurité
SûrPrompt-only skill with no executable code. Static analysis scanned 0 files (0 lines) and detected 0 security issues. This is a pure text-based skill that provides debugging guidance through structured prompts. No risk factors present.
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Respuesta a Incidentes de Producción
Obtén guía inmediata para diagnosticar y resolver interrupciones de producción, desde la evaluación inicial hasta el análisis de causa raíz.
Depuración de Clústeres de Kubernetes
Resuelve fallos de pods, problemas de red, problemas de service mesh y restricciones de recursos en entornos de Kubernetes.
Optimización de Rendimiento
Identifica cuellos de botella de rendimiento a través de análisis de registros, correlación de tracing distribuido y recomendaciones de profiling del sistema.
Essayez ces prompts
Mi servicio de producción está experimentando [describe el problema: alta latencia/errores/interrupción]. Tengo [describe los datos disponibles: registros de X, métricas de Y]. Ayúdame a diagnosticar la causa raíz.
Tengo un pod de Kubernetes en [estado CrashLoopBackOff/Running] con los siguientes eventos: [pega la salida de kubectl describe]. Los registros muestran: [pega los registros relevantes]. ¿Qué debería investigar?
Veo este patrón de error en mis [registros ELK/Loki/cloud]: [pega los mensajes de error y marcas de tiempo]. El error comenzó [cuándo]. Ayúdame a correlacionar estos registros e identificar la causa raíz.
Tuvimos un incidente donde [describe el incidente]. Cronología: [pega la cronología]. Los siguientes sistemas fueron afectados: [lista]. ¿Qué problemas sistémicos contribuyeron a este fallo y cómo podemos evitar su recurrencia?
Bonnes pratiques
- Siempre recopila registros, métricas y estado del sistema antes de formular hipótesis para evitar diagnósticos err��neos
- Comienza con la explicación más simple y escala a causas complejas solo cuando se hayan descartado las simples
- Documenta todos los pasos de investigación y hallazgos para el postmortem y compartir conocimiento
Éviter
- Realizar cambios en sistemas de producción sin primero reproducir el problema en un entorno controlado
- Ignorar mensajes de error y síntomas que parecen no relacionados con el problema principal
- Enfocarse en síntomas en lugar de la causa raíz, lo que lleva a soluciones temporales que fallan después