1. 课程导论：可靠性评分模型的定义、在SRE值班台中的价值、课程目标与学习路径

1.1 什么是可靠性评分模型

可靠性评分模型是一套量化系统健康状态的数学框架，它将多维度观测数据（延迟、错误率、饱和度、吞吐量等）映射为一个0–100 的连续分数，用于实时表征服务或基础设施的可靠程度。该模型不是简单的阈值告警，而是通过加权聚合、衰减窗口和异常检测算法，输出一个可比较、可追溯、可预测的单一指标。

ReliabilityScore = Σ(wi × Si) × Decay(t)
  
  wi   = 第 i 个维度的权重（∑wi = 1）
  Si   = 第 i 个维度的归一化得分（0–100）
  Decay(t) = 时间衰减因子，近期数据权重更高

1.2 在 SRE 值班台中的价值

传统值班台依赖二进制告警（触发/未触发）和仪表盘堆砌，值班工程师需要在数十个图表中手动判断故障优先级。可靠性评分模型将这一过程升级为分数驱动的事件响应：

• 一眼定级：评分低于阈值（如 <60）自动触发 P0/P1 事件，无需人工研判。
• 趋势预判：评分连续下降（如 10 分钟内从 85 降至 70）提前预警潜在故障。
• 根因关联：评分拆解到各维度，值班台可直接定位“性能维度扣分最多”的组件。
• 交接标准化：交班时只需传递“当前评分 72，趋势下降中”，减少信息丢失。

1.3 课程目标

完成本课程后，学员将具备以下能力：

1. 设计：根据业务场景设计可靠性评分模型的维度、权重和衰减策略。
2. 开发：使用 Go/Python 实现评分计算引擎，集成 Prometheus/Elasticsearch 数据源。
3. 集成：将评分模型嵌入值班台（PagerDuty/自研平台），实现事件自动定级与路由。
4. 运营：建立评分监控看板，制定评分退化响应流程，持续优化模型准确率。

1.4 学习路径与章节地图

课程共 30 章，分为四个阶段：