In einem immer komplexer werdenden digitalen Zeitalter ist Beobachtbarkeit der Hauptschlüssel bei der Verwaltung moderner Softwaresysteme. Eine der wichtigsten Säulen der Observability ist die Protokollierung. Lassen Sie uns herausfinden, warum Protokollierung so wichtig ist und wie Sie sie optimal nutzen können.
Protokollierung ist der Prozess der Aufzeichnung von Aktivitäten und Ereignissen in einem System. Dazu gehören eine Vielzahl von Informationen, von Fehlermeldungen über Benutzeraktivitäten bis hin zur Systemleistung. Stellen Sie sich die Protokollierung als eine Flugzeug-„Blackbox“ für Ihr System vor – sie zeichnet immer auf, was passiert, und ist bereit, bei Bedarf Erkenntnisse zu liefern.
Hier sind einige Punkte, die berücksichtigt werden können, warum Protokolle wichtig sind:
Schnellere Problemlösung
Mit guten Protokollen können Entwicklungsteams die Grundursachen ohne Vermutungen identifizieren. Es ist wie eine Schatzkarte, wenn man nach Käfern sucht!
Sicherheitsverbesserungen
Protokolle können Ihr „Spion“ bei der Erkennung verdächtiger Aktivitäten sein. Sicherheitsteams können schneller auf Bedrohungen reagieren, indem sie beispielsweise eine Feuerwehr ständig in Bereitschaft haben.
Leistungsanalyse
Mithilfe von Protokollen können Sie Engpässe im System identifizieren. Es ist, als ob Sie einen persönlichen Arzt für die Gesundheit Ihrer App hätten.
Benutzerverhalten verstehen
Benutzeraktivitätsprotokolle bieten wertvolle Einblicke in die Verwendung des Produkts. Es ist, als hätte man einen persönlichen Assistenten, der die Kundenpräferenzen ständig beobachtet und meldet.
Um die Vorteile der Protokollierung zu maximieren, finden Sie im Folgenden einige der bewährten Vorgehensweisen, die durchgeführt werden können:
Die Verwendung dieser geeigneten Protokollebenen kann Ihnen helfen, Informationen schnell zu filtern, z. B. Protokolle nach Dringlichkeit zu sortieren.
Das Folgende ist ein Beispiel für die Anzeige von Protokollen in der Golang-Sprache mit verschiedenen Ebenen. Hier verwenden wir den Logrus.
package main
import (
"github.com/sirupsen/logrus"
)
func main() {
log := logrus.New()
log.SetLevel(logrus.DebugLevel)
log.Debug("Starting app..")
log.Info("User has successfully logged in")
log.Warn("CPU usage exceeds 80%")
log.Error("Failed to save data to database")
log.Fatal("A critical error occurs, the application will stop")
}
Im Folgenden finden Sie eine Erklärung für die verschiedenen Protokollebenen oben:
Jeder Protokolleintrag sollte genügend Kontext bieten, um zu verstehen, was passiert ist. Dies könnte Folgendes umfassen:
Dies ist ein Beispiel für Code beim Drucken eines Protokolls, einschließlich Kontextinformationen, die uns bei der Nachverfolgung helfen.
package main
import (
"github.com/sirupsen/logrus"
"time"
)
type UserAction struct {
UserID int
Action string
Timestamp time.Time
}
func main() {
log := logrus.New()
log.SetLevel(logrus.DebugLevel)
// Use format json
log.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{})
// Dummy data
action := UserAction{
UserID: 12345,
Action: "checkout",
Timestamp: time.Now(),
}
// Print log
log.WithFields(logrus.Fields{
"user_id": action.UserID,
"action": action.Action,
"timestamp": time.Now().Format(time.RFC3339),
"session_id": generateSessionID(),
"module": "payment_processor",
"ip_address": "192.168.1.100",
}).Error("Payment failed")
}
func generateSessionID() string {
return "sess_abc123"
}
Wir können sehen, dass wir mehrere Elemente von Kontextinformationen eingebunden haben, die es uns in Zukunft erleichtern können, die Rückverfolgung durchzuführen. Um welche Annehmlichkeiten geht es, nämlich dass wir Protokolle auf der Grundlage der Ebene durchsuchen können, zum Beispiel der Fehlerebene im Codebeispiel oben, und auch auf der Grundlage der Zeit und anderer basierend auf den von uns eingegebenen Informationen.
Ein konsistentes Protokollformat erleichtert das Parsen und Analysieren, insbesondere bei Verwendung automatisierter Tools (zu Tools wird weiter unten Stellung genommen). Die Formatierung erleichtert uns auch die Suche nach Protokollen anhand von Kriterien wie Protokollebene, Nachricht oder Zeit. Beispielformat:
[TIMESTAMP] [LEVEL] [MODULE] [MESSAGE]
Oder JSON-Format für einfaches Parsen, wie die Ergebnisse im Codebeispiel oben:
{
"action": "checkout",
"ip_address": "192.168.1.100",
"level": "error",
"module": "payment_processor",
"msg": "Payment failed",
"session_id": "sess_abc123",
"time": "2024-06-26T20:59:02+07:00",
"timestamp": "2024-06-26T20:59:02+07:00",
"user_id": 12345
}
Die Protokollrotation verhindert, dass Protokolldateien zu groß und schwer zu verwalten werden. Dazu gehört:
Begrenzt die Größe der Protokolldateien.
Erstellen Sie regelmäßig neue Protokolldateien (z. B. täglich oder wöchentlich).
Alte Protokolldateien archivieren oder löschen.
Verwendung von Tools wie Logrotate unter Linux oder eines Protokollierungsframeworks, das Rotation unterstützt.
Sicherheit und Datenschutz sind bei der Protokollierung sehr wichtig:
Protokollieren Sie keine sensiblen Daten wie Passwörter oder Kreditkarteninformationen.
Personenbezogene Daten ggf. maskieren oder verschlüsseln.
Stellen Sie sicher, dass der Zugriff auf Protokolldateien nur autorisiertem Personal vorbehalten ist.
Implementieren Sie eine Aufbewahrungsrichtlinie, um alte Protokolle gemäß den Unternehmensrichtlinien und -vorschriften zu löschen.
Mit zunehmender Systemkomplexität wird auch der Bedarf an ausgefeilten Tools zur Überwachung und Analyse von Protokollen immer wichtiger. Hier sind einige beliebte Tools, die bei der Beobachtbarkeit und Protokollanalyse helfen können:
Grafana
Grafana ist eine Open-Source-Plattform zur Visualisierung unserer Protokolldaten. Diese Tools können in verschiedene Datenquellen, einschließlich Protokolle, integriert werden. Ermöglicht die Erstellung benutzerdefinierter und interaktiver Dashboards. Geeignet für die Echtzeitvisualisierung von Metriken und Protokollen.
Neues Relikt
New Relic ist eine All-in-one-Observability-Plattform
Bietet Protokollanalyse, Ablaufverfolgung und Metriken an einem Ort. Es gibt auch KI-Funktionen, um Anomalien zu erkennen und Probleme zu korrelieren.
Geeignet für die Überwachung großer Anwendungen und Infrastruktur.
Loki
Loki ist ein leichtes und kostengünstiges Protokollaggregationssystem. Loki ist so konzipiert, dass es gut mit Grafana zusammenarbeitet
Verwendet etikettenbasierte Indizes, ähnlich wie Prometheus
Ideal für Organisationen, die bereits Prometheus und Grafana verwenden.
AWS CloudWatch Logs Insights
Dieser integrierte Protokollanalysedienst von AWS ermöglicht die Abfrage und Analyse von Protokollen verschiedener AWS-Dienste.
Funktion zur Erkennung langsamer Abfragen in RDS und anderen Datenbankdiensten
Einfache Integration mit anderen AWS-Diensten.
Die Protokollierung ist nicht nur eine zusätzliche Funktion, sondern eine wichtige Komponente beim Aufbau eines zuverlässigen Systems. Bei richtiger Implementierung kann die Protokollierung zu Ihrem Supersensor werden – sie bietet vollständigen Einblick in den Systembetrieb, hilft, Probleme zu verhindern, bevor sie auftreten, und beschleunigt die Lösung, wenn Probleme auftreten.
Fangen Sie also noch heute an, in gute Holzeinschlagspraktiken zu investieren. Denken Sie daran, dass in der Welt der komplexen Technologie gute Protokolle mitten im Sturm ein Wegweiser sein können!
Wenn Sie zusätzliche Informationen haben, geben Sie diese bitte in die Kommentarspalte unten ein.
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