AI & Automation

QueueLag

I backlog delle code distribuite innescano spesso violazioni silenziose degli SLA e ritardi operativi incontrollati prima che i team di engineering possano valutarne l'impatto finanziario. QueueLag monitora le velocità di elaborazione delle code, calcola il costo economico dei ritardi e stima i target esatti di scalabilità dei consumer per prevenire il superamento delle soglie. ## Caratteristiche principali - **Modellazione predittiva di violazione e svuotamento**: Calcola i tassi netti di crescita del backlog da snapshot a finestra scorrevole per stimare i secondi mancanti alla violazione dello SLA o allo svuotamento completo della coda. - **Motore del costo economico dei ritardi**: Traduce il ritardo accumulato nella coda in perdite finanziarie orarie stimate, inclusi i moltiplicatori di maggiorazione durante le violazioni attive degli SLA. - **Raccomandatore di capacità dei consumer**: Calcola il numero esatto di worker necessari per assorbire i tassi di arrivo attuali e svuotare i backlog entro le finestre SLA definite. - **Server di osservabilità multiformato**: Fornisce lo stato di salute della coda in tempo reale tramite un server HTTP integrato che supporta metriche Prometheus (`/metrics`) e JSON (`/api/status`). ## Esempio ```bash python queuelag.py --help python queuelag.py --port 8080 ``` ## Limitazioni QueueLag opera esclusivamente su snapshot di metriche in memoria a finestra scorrevole o simulazioni sintetiche e non si connette nativamente a message broker come Kafka o RabbitMQ per estrarre metriche o eseguire azioni di autoscaling effettive.

python queuelag.py --help