1. Fondamenti del monitoraggio del tempo di risposta in chatbot Kundt
Tier 2: Fondamenti di observability in chatbot scalabili
Il tempo di risposta medio (TPM, Time-to-Perform Metrics) nei chatbot Kundt rappresenta il tempo totale percorso tra l’invio del messaggio utente e la ricezione del token di conferma definitiva. Tuttavia, il monitoraggio critico non si limita alla media: il ritardo critico è definito come ogni ritardo superiore a 2 secondi, un threshold che impatta direttamente l’esperienza conversazionale e la conformità SLA.
L’architettura del sistema di telemetry si basa su una pipeline distribuita integrata con WebSocket per il flusso bidirezionale e su logging centralizzato tramite ELK Stack o Grafana Loki, garantendo correlazione temporale precisa tra frontend, backend e microservizi esterni.
La misurazione in tempo reale richiede timestamp sincronizzati tramite NTP e un middleware di tracing distribuito (es. OpenTelemetry) con interceptor dedicato ai flussi chatbot, che cattura eventi chiave come invio messaggio, invocazione API backend, risposta finale e conferma token.
_«Il ritardo critico non è solo un numero, ma un indicatore di degrado dell’esperienza utente; la sua tracciabilità granulare è fondamentale per interventi proattivi.»_
2. Metodologia TPM con Tracing Distribuito e Point-in-Time preciso
Tier 2: Fondamenti di observability in chatbot scalabili
La metodologia TPM richiede un middleware di tracing distribuito configurato per ogni richiesta chatbot. Implementando un wrapper asincrono, ogni ciclo di vita della richiesta — dall’invio utente al completamento — viene tracciato con timestamp precisi, sincronizzati tramite NTP a microsecondi.
Il point-in-time di misurazione parte dall’evento UTC “messaggio inviato” e termina con “token conferma ricevuto”, includendo intermediazioni come:
– Valutazione backend (query, elaborazione NLP, routing)
– Chiamate sincrone a microservizi (es.
