实践SLO，概括下就是在相对标准、统一的框架下指导和推动服务质量的数字化建设，形成对组织有价值的数据资产和流程规范。借用在人工智能和机器学习领域的观点，算法的上限受限于数据质量的好坏，所以从源头上建设高质量的数据非常重要。

对比传统的基于Metric的明细监控，SLO健康度体系的构建更加聚焦服务核心的能力和质量。一般地，SLO的制定需要业务方、研发和SRE共同约定协商，然后由SRE主导产出度量指标。因为SLO设计之初只关注应用或系统向外输出的服务能力和服务水平，天然屏蔽掉了大量细粒度的告警干扰，值班人员只要关注各自运维系统的SLO告警即可。通过践行SLO健康度体系，应用或系统的服务能力和服务水平得到了更好的度量和数字化，避免了传统基于metric监控中的大多数问题。同时，在参与建设SLO过程中，SRE可以进一步了解和剖析系统，这样也提高了SRE对于系统的掌控力。

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