补全:回状态码
补全 http_code：全过回 200，否则 503。 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。 健康检查：一批依赖检查 {"name
补全:列出坏掉的检查
补全 failed：哪几项检查没过（名字，排序）。 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。 健康检查：一批依赖检查 {"name&qu
先盯哪几个核心指标
盯一个 Web 服务，最先要看的三个核心指标是【0】。 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。 指标：请求列表每项 {"status&
为什么看 p95 不只看平均
看延迟要看 p95（95 分位）而不只看平均，因为【0】。 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。 指标：请求列表每项 {"statu
错误率怎么算
一段时间的错误率，通常是【0】。 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。 指标：请求列表每项 {"status":int,&
一共处理几个请求
按模型，四条请求记录 total(reqs) 交回几？ 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。 指标：请求列表每项 {"status&
错误率是百分之几
按模型，四条里两条 5xx，error_pct(reqs) 交回几？ 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。 指标：请求列表每项 {"
补全:数错误请求
补全 errors：数有几个 5xx 请求（status >= 500）。 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。 指标：请求列表每项 {
补全:算错误率
补全 error_pct：错误率百分比 = 错误数 * 100 // 总数。 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。 指标：请求列表每项 {&q
补全:取分位延迟
补全 percentile：已排序延迟列表的第 p 百分位。 贯穿本节的运维模型（判题机纯 Python、无网，这是它的确定模型，见 spine.py）：服务上线后靠日志/指标/健康/告警盯住它。 指标：请求列表每项 {"stat