Leer hoe je een webapp ontwerpt en bouwt om de betrouwbaarheid van interne tools te volgen met SLIs/SLOs, incidentworkflows, dashboards, alerts en rapportage.
Voordat je metrics kiest of dashboards bouwt, bepaal waarvoor je reliability‑app verantwoordelijk is — en wat niet. Een duidelijke scope voorkomt dat de tool verandert in een allesomvattend “ops‑portaal” waar niemand op vertrouwt.
Begin met het opsommen van de interne tools die de app dekt (bijv. ticketing, payroll, CRM‑integraties, datapijplijnen) en de teams die ze bezitten of ervan afhankelijk zijn. Wees expliciet over grenzen: “klantgerichte website” kan buiten scope zijn, terwijl “intern admin‑console” binnen is.
Organisaties gebruiken het woord verschillend. Schrijf je werkdefinitie in gewone taal—meestal een mix van:
Als teams het daar niet over eens zijn, ga je appels met peren vergelijken.
Kies 1–3 primaire uitkomsten, zoals:
Deze uitkomsten sturen later wat je meet en hoe je het presenteert.
Maak een lijst van wie de app gebruikt en welke beslissingen ze nemen: engineers die incidenten onderzoeken, support die escaleren, managers die trends bekijken en stakeholders die statusupdates nodig hebben. Dit bepaalt terminologie, permissies en detailniveau per view.
Reliability‑tracking werkt alleen als iedereen het eens is over wat “goed” is. Begin met het scheiden van drie termen die op elkaar lijken.
Een SLI (Service Level Indicator) is een meting: “Welk percentage verzoeken slaagde?” of “Hoe lang duurde het laden van pagina's?”
Een SLO (Service Level Objective) is het doel voor die meting: “99.9% succes over 30 dagen.”
Een SLA (Service Level Agreement) is een belofte met consequenties, meestal extern gericht (credits, boetes). Voor interne tools stel je vaak SLOs in zonder formele SLAs—genoeg om verwachtingen af te stemmen zonder van betrouwbaarheid contracten te maken.
Houd het vergelijkbaar tussen tools en makkelijk uit te leggen. Een praktisch startpunt is:
Voeg niet meer toe totdat je kunt beantwoorden: “Welke beslissing zal deze metric sturen?”
Gebruik rolling windows zodat scorecards continu updaten:
Je app moet metrics omzetten in actie. Definieer severity‑levels (bijv. Sev1–Sev3) en expliciete triggers zoals:
Deze definities maken alerting, incident‑timelines en error‑budget tracking consistent tussen teams.
Een reliability‑tracker is alleen zo geloofwaardig als de data erachter. Voordat je ingestie‑pipelines bouwt, map elk signaal dat je als “waarheid” ziet en noteer welke vraag het beantwoordt (beschikbaarheid, latentie, fouten, deploy‑impact, incidentrespons).
De meeste teams dekken de basis met een mix van:
Wees expliciet over welke systemen gezaghebbend zijn. Bijvoorbeeld: je “uptime SLI” kan alleen afkomstig zijn van synthetic probes, niet van serverlogs.
Stel updatefrequentie in naar gebruiksgeval: dashboards kunnen elke 1–5 minuten verversen, terwijl scorecards elk uur/dag kunnen worden berekend.
Maak consistente IDs voor tools/services, omgevingen (prod/stage) en owners. Stem naamgevingsregels vroeg af zodat “Payments-API”, “payments_api” en “payments” niet drie verschillende entiteiten worden.
Plan wat je bewaart en hoe lang (bijv. raw events 30–90 dagen, dagelijkse aggregaten 12–24 maanden). Vermijd het opnemen van gevoelige payloads; bewaar alleen metadata die nodig is voor betrouwbaarheidanalyse (timestamps, statuscodes, latency‑buckets, incidenttags).
Je schema moet twee dingen makkelijk maken: dagelijkse vragen beantwoorden (“is deze tool gezond?”) en reconstrueren wat er gebeurde tijdens een incident (“wanneer begonnen de symptomen, wie wijzigde wat, welke alerts werden getriggerd?”). Begin met een klein set kernentiteiten en maak relaties expliciet.
Een praktisch uitgangspunt:
Deze structuur ondersteunt dashboards (“tool → actuele status → recente incidenten”) en drill‑down (“incident → events → gerelateerde checks en metrics”).
Voeg audit‑velden toe overal waar je verantwoordelijkheid en geschiedenis nodig hebt:
created_by, created_at, updated_atstatus plus status change tracking (of in de Event‑tabel of een dedicated history‑tabel)Voeg tenslotte flexibele tags toe voor filteren en rapportage (bv. team, criticaliteit, systeem, compliance). Een tool_tags join‑tabel (tool_id, key, value) houdt tagging consistent en maakt scorecards en rollups later veel eenvoudiger.
Je reliability‑tracker moet in het beste geval saai zijn: makkelijk te runnen, makkelijk te veranderen en makkelijk te ondersteunen. De “juiste” stack is meestal die welke je team zonder heldendaden kan onderhouden.
Kies een mainstream webframework dat je team goed kent—Node/Express, Django of Rails zijn allemaal solide opties. Geef prioriteit aan:
Als je integreert met interne systemen (SSO, ticketing, chat), kies het ecosysteem waar die integraties het makkelijkst zijn.
Als je de eerste iteratie wilt versnellen, kan een vibe‑coding platform zoals Koder.ai een praktisch startpunt zijn: je beschrijft je entiteiten (tools, checks, SLOs, incidenten), workflows (alert → incident → postmortem) en dashboards in chat, en genereert dan snel een werkende webapp‑scaffold. Omdat Koder.ai vaak React frontend en Go + PostgreSQL backend target, sluit het goed aan bij de “saai, onderhoudbaar” default stack die veel teams prefereren—en je kunt de broncode exporteren als je later volledig handmatig wilt verdergaan.
Voor de meeste interne reliability‑apps is PostgreSQL de juiste default: het kan relationele rapportage, tijdsgebaseerde queries en auditing goed aan.
Voeg extra componenten alleen toe wanneer ze een echt probleem oplossen:
Kies tussen:
Standaardiseer dev/stage/prod en automatiseer deployments (CI/CD), zodat wijzigingen niet stilletjes betrouwbaarheidscijfers veranderen. Als je een platformbenadering gebruikt (inclusief Koder.ai), zoek naar features zoals omgeving‑scheiding, deployment/hosting en snelle rollback (snapshots) zodat je veilig kunt itereren zonder de tracker zelf te breken.
Documenteer configuratie op één plek: environment‑variabelen, secrets en feature flags. Houd een duidelijk “hoe lokaal draaien”‑gids en een minimaal runbook (wat te doen als ingestie stopt, de queue achterloopt of de database limieten bereikt). Een korte pagina in /docs is vaak genoeg.
Een reliability‑tracker slaagt als mensen twee vragen binnen enkele seconden kunnen beantwoorden: “Gaat het goed?” en “Wat doe ik nu?” Ontwerp schermen rond die beslissingen, met duidelijke navigatie van overzicht → specifieke tool → specifiek incident.
Maak de homepage een compact command center. Begin met een algemene health‑samenvatting (bijv. aantal tools die SLOs halen, actieve incidenten, grootste huidige risico's), en toon dan recente incidenten en alerts met statusbadges.
Hou de standaardview rustig: highlight alleen wat aandacht nodig heeft. Geef elke tegel een directe drill‑down naar de getroffen tool of het incident.
Elke tool‑pagina moet beantwoorden “Is deze tool betrouwbaar genoeg?” en “Waarom/waarom niet?” Voeg toe:
Ontwerp grafieken voor niet‑experts: label eenheden, markeer SLO‑drempels en voeg korte uitleg (tooltips) toe in plaats van dichte technische controls.
Een incident‑pagina is een levend record. Voeg een tijdlijn toe (automatisch vastgelegde events zoals alert fired, acknowledged, mitigated), menselijke updates, getroffen gebruikers en genomen acties.
Maak updates makkelijk om te publiceren: één tekstvak, vooraf gedefinieerde status (Investigating/Identified/Monitoring/Resolved) en optionele interne notities. Wanneer het incident gesloten wordt, moet een “Start postmortem”‑actie feiten uit de tijdlijn voorinvullen.
Admins hebben eenvoudige schermen nodig om tools, checks, SLO‑targets en owners te beheren. Optimaliseer voor correctheid: zinvolle defaults, validatie en waarschuwingen wanneer wijzigingen rapportage beïnvloeden. Voeg een zichtbare “last edited”‑tracé toe zodat mensen de cijfers vertrouwen.
Reliability‑data blijft alleen nuttig als mensen erop vertrouwen. Dat betekent elke wijziging koppelen aan een identiteit, beperken wie grote wijzigingen kan doen en een duidelijke geschiedenis bewaren die je bij reviews kunt raadplegen.
Voor een interne tool is standaard SSO (SAML) of OAuth/OIDC via je identity provider (Okta, Azure AD, Google Workspace) aan te raden. Dit vermindert wachtwoordbeheer en maakt onboarding/offboarding automatisch.
Praktische details:
Begin met simpele rollen en voeg fijnmazige regels pas toe wanneer nodig:
Bescherm acties die betrouwbaarheid of rapportage kunnen veranderen:
Log elke wijziging aan SLOs, checks en incidentvelden met:
Maak auditlogs doorzoekbaar en zichtbaar vanuit relevante detailpagina's (bv. een incident‑pagina toont zijn volledige wijzigingsgeschiedenis). Dit houdt reviews feitelijk en vermindert discussie tijdens postmortems.
Monitoring is de “sensorlaag” van je reliability‑app: het zet echt gedrag om in data die je kunt vertrouwen. Voor interne tools zijn synthetic checks vaak de snelste weg omdat je kunt bepalen wat “healthy” betekent.
Begin met een klein set checktypes die de meeste interne apps dekken:
Houd checks deterministisch. Als een validatie kan falen door veranderende content, creëer je ruis en ondermijn je vertrouwen.
Leg per check‑run vast:
Sla data op als time‑series events (één rij per check‑run) of als geaggregeerde intervallen (bijv. per‑minuut rollups met counts en p95‑latency). Events zijn goed voor debugging; rollups zijn snel voor dashboards. Veel teams doen beide: raw events 7–30 dagen bewaren en rollups voor langeretermijnrapportage.
Een ontbrekend checkresultaat betekent niet automatisch “down”. Voeg een expliciete unknown‑status toe voor gevallen zoals:
Dit voorkomt opgeblazen downtime en maakt “monitoring gaps” zichtbaar als hun eigen operationele issue.
Gebruik background workers (cron‑achtige scheduling, queues) om checks op vaste intervallen te draaien (bijv. elke 30–60 seconden voor kritieke tools). Bouw timeouts, retries met backoff en concurrency‑limits in zodat je checker interne services niet overloadt. Persist elke run‑resultaat—ook fouten—zodat je uptime‑dashboard zowel actuele status als betrouwbare historie kan tonen.
Alerts zijn waar reliability‑tracking in actie verandert. Het doel is simpel: waarschuw de juiste mensen, met de juiste context, op het juiste moment—zonder iedereen te overspoelen.
Begin met alertregels die direct koppelen aan je SLIs/SLOs. Twee praktische patronen:
Bewaar bij elke regel het “waarom” naast het “wat”: welke SLO wordt geraakt, het evaluatievenster en de bedoelde severity.
Stuur notificaties via kanalen waar teams al in leven (email, Slack, Microsoft Teams). Elk bericht moet bevatten:
Vermijd het dumpen van ruwe metrics. Geef een korte “next step” zoals “Bekijk recente deploys” of “Open logs.”
Implementeer:
Zelfs voor een interne tool willen mensen controle. Voeg handmatige escalatie toe (knop op alert/incident‑pagina) en integreer met on‑call tooling indien beschikbaar (PagerDuty/Opsgenie equivalenten), of minstens een configureerbare rotatielijst opgeslagen in je app.
Incidentmanagement verandert “we zagen een alert” in een gedeelde, traceerbare respons. Bouw dit in zodat mensen van signaal naar coördinatie kunnen zonder tussen tools te springen.
Maak het mogelijk een incident direct te maken vanuit een alert, servicepagina of uptime‑grafiek. Voorinvul sleutelvelden (service, omgeving, alertbron, first seen time) en wijs een uniek incident‑ID toe.
Een goede set defaultvelden houdt het lichtgewicht: severity, impact op interne teams, huidige owner en links naar de triggerende alert.
Gebruik een simpele levenscyclus die past bij hoe teams echt werken:
Elke statuswijziging legt vast wie het deed en wanneer. Voeg timeline‑updates toe (korte, getimestampte notities), en ondersteuning voor attachments en links naar runbooks en tickets (bijv. /runbooks/payments-retries of /tickets/INC-1234). Dit wordt de enkele thread voor “wat gebeurde en wat deden we.”
Postmortems moeten snel te starten en consistent te beoordelen zijn. Bied templates met:
Koppel actiepunten terug aan het incident, volg voltooiing en toon achterstallige items op teamdashboards. Als je leerrondes ondersteunt, bied een “blameless” modus die focust op systeem‑ en proceswijzigingen in plaats van individuele fouten.
Rapportage is waar reliability‑tracking besluitvorming mogelijk maakt. Dashboards helpen operators; scorecards helpen leiders begrijpen of interne tools verbeteren, welke gebieden investering nodig hebben en wat “goed” betekent.
Bouw een consistente, herhaalbare view per tool (en optioneel per team) die snel een paar vragen beantwoordt:
Voeg waar mogelijk lichte context toe: “SLO gemist door 2 deploys” of “Meeste downtime door dependency X”, zonder het rapport in een volledige incidentreview te veranderen.
Leiders willen zelden “alles”. Voeg filters toe voor team, tool‑criticaliteit (bv. Tier 0–3) en tijdsvak. Zorg dat hetzelfde tool in meerdere rollups kan verschijnen (platformteam is eigenaar, finance is afhankelijk).
Bied wekelijkse en maandelijkse samenvattingen die buiten de app gedeeld kunnen worden:
Houd de verhaalvoering consistent (“Wat veranderde sinds de vorige periode?” “Waar zitten we over budget?”). Als stakeholders een primer nodig hebben, verwijs naar een korte gids zoals /blog/sli-slo-basics.
Een reliability‑tracker wordt snel een bron van waarheid. Behandel het als een productiesysteem: secure by default, resistent tegen slechte data en makkelijk te herstellen als er iets misgaat.
Sluit elk endpoint af—ook “internal‑only” ones.
Houd credentials uit de code en uit logs.
Sla secrets op in een secret manager en roteer ze. Geef de webapp least‑privilege database‑toegang: aparte read/write rollen, beperk toegang tot alleen de benodigde tabellen en gebruik kort‑levende credentials waar mogelijk. Versleutel data in transit (TLS) tussen browser↔app en app↔database.
Reliability‑metrics zijn alleen bruikbaar als de onderliggende events betrouwbaar zijn.
Voeg server‑side checks toe voor timestamps (timezone/clock skew), verplichte velden en idempotency‑sleutels om retries te dedupliceren. Track ingestie‑fouten in een dead‑letter queue of “quarantine”‑tabel zodat slechte events geen dashboards vergiftigen.
Automatiseer database‑migraties en test rollbacks. Plan backups, herstel ze regelmatig en documenteer een minimaal disaster‑recoveryplan (wie, wat, hoe lang).
Maak tenslotte de reliability‑app zelf betrouwbaar: voeg healthchecks toe, basismonitoring voor queue‑lag en DB‑latency, en alert wanneer ingestie stilletjes naar nul zakt.
Een reliability‑tracker slaagt als mensen het vertrouwen en echt gebruiken. Behandel de eerste release als een leerloop, niet als een “big bang”‑lancering.
Kies 2–3 interne tools die veel gebruikt worden en duidelijke owners hebben. Implementeer een klein set checks (bijv. homepage availability, login success en een belangrijk API‑endpoint) en publiceer één dashboard dat antwoordt: “Is het online? Zo niet, wat veranderde en wie is eigenaar?”
Houd de pilot zichtbaar maar beperkt: één team of een kleine groep power users is genoeg om de flow te valideren.
In de eerste 1–2 weken verzamel actief feedback over:
Zet feedback om in concrete backlog‑items. Een eenvoudige “Rapporteer een probleem met deze metric”‑knop op elke grafiek brengt vaak de snelste inzichten boven tafel.
Voeg waarde toe in lagen: verbind eerst met je chattool voor notificaties, daarna met je incidenttool voor automatische ticketcreatie, en dan CI/CD voor deploy‑markers. Elke integratie moet handwerk verminderen of time‑to‑diagnose verkorten—anders is het alleen maar complexiteit.
Als je snel prototypet, overweeg Koder.ai’s planning‑modus om de initiële scope (entiteiten, rollen en workflows) te mappen voordat je de eerste build genereert. Het is een eenvoudige manier om het MVP strak te houden—en omdat je snapshots en rollback kunt gebruiken, kun je veilig itereren op dashboards en ingestie terwijl teams definities verfijnen.
Voordat je naar meer teams uitrolt, definieer succesmetrics zoals wekelijkse actieve dashboardgebruikers, verminderde time‑to‑detect, minder dubbele alerts of consistente SLO‑reviews. Publiceer een lichte roadmap in /blog/reliability-tracking-roadmap en breid tool‑voor‑tool uit met duidelijke owners en trainingssessies.
Begin met het definiëren van de scope (welke tools en omgevingen zijn inbegrepen) en je werkdefinitie van betrouwbaarheid (beschikbaarheid, latentie, fouten). Kies daarna 1–3 uitkomsten die je wilt verbeteren (bijv. snellere detectie, duidelijkere rapportage) en ontwerp de eerste schermen rond de kernbeslissingen die gebruikers moeten maken: “Zijn we oké?” en “Wat moet ik nu doen?”
Een SLI is wat je meet (bijv. % succesvolle verzoeken, p95‑latency). Een SLO is het doel voor die meting (bijv. 99.9% over 30 dagen). Een SLA is een formele belofte met consequenties (vaak extern). Voor interne tools geven SLOs doorgaans afstemming zonder de overhead van SLA‑achtige handhaving.
Gebruik een klein basissetje dat vergelijkbaar blijft tussen tools:
Voeg alleen meer toe als je kunt benoemen welke beslissing die metric zal sturen (alerting, prioritering, capaciteit, enz.).
Rolling windows houden scorecards continu actueel:
Kies vensters die overeenkomen met hoe je organisatie prestaties beoordeelt, zodat de cijfers intuïtief en bruikbaar zijn.
Definieer expliciete severity‑triggers gekoppeld aan gebruikersimpact en duur, bijvoorbeeld:
Leg deze regels vast in de app zodat alerting, incident‑timelines en rapportage consistent blijven tussen teams.
Begin met vastleggen welk systeem het “source of truth” is voor elke vraag:
Wees expliciet (bijv. “uptime SLI komt alleen uit probes”), anders ontstaan er discussies over welke cijfers tellen.
Gebruik pull voor systemen die je periodiek kunt pollen (monitoring APIs, ticketing APIs). Gebruik push (webhooks/events) voor hoge‑volume of near‑real‑time gebeurtenissen (deploys, alerts, incidentupdates). Een gangbare splitsing is: dashboards verversen elke 1–5 minuten, scorecards berekenen elk uur of dagelijks.
Je hebt doorgaans nodig:
Leg elke ingrijpende wijziging vast met wie, wanneer, wat er veranderde (voor/na) en waar het vandaan kwam (UI/API/automatisering). Combineer dat met rolgebaseerde toegang:
Deze waarborgen voorkomen stille wijzigingen die het vertrouwen in je betrouwbaarheidscijfers ondermijnen.
Behandel ontbrekende checkresultaten als een aparte unknown‑status, niet automatisch als downtime. Ontbrekende data kan komen door:
Het zichtbaar maken van “unknown” voorkomt opgeblazen downtimecijfers en maakt monitoring‑gaten zichtbaar als hun eigen operationele probleem.
Maak relaties expliciet (tool → checks → metrics; incident → events) zodat “overview → drill‑down” queries simpel blijven.