AdArte

Problema ed evidenze operative:

• Teams message. docker run -- rm -it \ -e ANSIBLE_SSH_ARGS= "-F none" \ -e ANSIBLE_INVENTORY=/project/inventory \ -v $PWD:/project \ -v $HOME/.ssh:/root/.ssh \ autobase/automation:2.9.0 \ ansible-playbook pg_upgrade.yml -e "pg_old_version=17 pg_new_version=18"

Soluzione / Procedura Operativa Prioritaria:
Fonte della procedura: diagnosi conservativa costruita sull'evidenza primaria disponibile.

• Usare ansible, ansible-playbook, args, autobase, automation, docker per cercare nello stesso timeframe log applicativi, trace APM e stato persistito del workflow, evitando ricerche generiche su tutto l'ambiente.
• Ricostruire in ordine le transizioni del workflow dall'ingresso alla risposta finale e individuare la prima transizione assente, fallita o rimasta in stato intermedio.
• Riprodurre una sola volta il caso in ambiente controllato acquisendo correlation/trace id, richiesta, risposta e tempi di ciascuna dipendenza.
• Applicare retry, replay o correzione dati soltanto dopo aver verificato idempotenza e stato corrente, quindi eseguire una prova funzionale end-to-end con lo stesso percorso.

Step di Diagnosi ed Esecuzione:

• Usare la query Datadog riportata sotto per aprire log/APM nello stesso timeframe e verificare se esistono errori sul servizio coinvolto.

Dati Datadog / Telemetry:

• finestra analizzata: ultimi 180 minuti
• chiavi evento usate per la ricerca: ansible-playbook, pg_upgrade.yml
• topologia: No Datadog hosts matched target: ansible-playbook,pg_upgrade.yml
• logs: nessun evento trovato. Query: "ansible-playbook" OR "pg_upgrade.yml"

Diagnosi corrente / Root cause:
Causa non ancora dimostrata; le ipotesi sotto sono ordinate e richiedono verifica tecnica.

• Spiegami l'architettura, i trucchi del mestiere e fammi un esempio pratico di troubleshooting.
• Spiegami l'architettura, i trucchi del mestiere e f

Dati necessari per conferma/chiusura:

• Confermare workflow riproducibile, utenti/operazioni impattati, orario di inizio e ultimo esito corretto noto.
• Acquisire log/APM e metriche del servizio nel timeframe esatto, includendo trace_id, correlation_id o request_id quando disponibili.
• Registrare l'esito dei comandi, la correzione applicata e una prova funzionale positiva prima della chiusura.