# Определете безопасни граници за self-healing

Taiga Learning · Работен лист
https://taiga.training/bg/lessons/self-healing/

Използвайте измислена или одобрена информация. Не поставяйте тайни стойности в този работен лист.

## Учебни цели
- Разграничете self-healing от трайна софтуерна поправка.
- Определете ограничена политика за възстановяване и независими проверки за успех.
- Разпознайте кога автоматизацията трябва да спре и да ескалира.

## Упражнение
Проектирайте политика за възстановяване на измисления worker за експорт в този урок. Посочете задействащото условие, изключенията, разрешеното действие, лимита на повторните опити, паузата, проверката за успех и отговорника за ескалация. Тествайте я при отказ на база данни и неизвестен проблем с целостта на данните.

## Вашият отговор
- Сценарий и обхват:
- Допускания и отворени въпроси:
- Предложен отговор или решение с обосновка:

## Проверете отговора си
| Твърдение или критерий | Доказателства или тест | Резултат или пропуск | Отговорник |
| --- | --- | --- | --- |
| | | | |
| | | | |
| | | | |

## Следващо действие
- Действие, отговорник и дата:
- Кога ще прегледате този отговор?

## Принцип, който да запомните
Self-healing изисква определен отказ, разрешено действие, измерим резултат и условие за спиране. Повтарянето на действие без възстановяване е друг неуспех.

## Източници
- [Kubernetes: Self-Healing](https://kubernetes.io/docs/concepts/architecture/self-healing/)
- [AWS Builders’ Library: Timeouts, retries, and backoff with jitter](https://aws.amazon.com/builders-library/timeouts-retries-and-backoff-with-jitter/)
- [Google SRE: Automation at Google](https://sre.google/sre-book/automation-at-google/)

Този работен лист подпомага ученето. Самото му попълване не разрешава промяна в продукционната среда.