Beobachtbarkeit – Warum Protokollierung wichtig ist

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.

Was ist Protokollierung?

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.

Warum ist die Protokollierung so wichtig?

Hier sind einige Punkte, die berücksichtigt werden können, warum Protokolle wichtig sind:

1. Schnellere Problemlösung
   Mit guten Protokollen können Entwicklungsteams die Grundursachen ohne Vermutungen identifizieren. Es ist wie eine Schatzkarte, wenn man nach Käfern sucht!

2. 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.

3. Leistungsanalyse
   Mithilfe von Protokollen können Sie Engpässe im System identifizieren. Es ist, als ob Sie einen persönlichen Arzt für die Gesundheit Ihrer App hätten.

4. 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.

Best Practices bei der Protokollierung

Um die Vorteile der Protokollierung zu maximieren, finden Sie im Folgenden einige der bewährten Vorgehensweisen, die durchgeführt werden können:

Bestimmen Sie die geeignete Protokollebene

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:

• DEBUG: Detaillierte Informationen zum Debuggen, normalerweise nur während der Entwicklung aktiviert.
• INFO: Allgemeine Informationen zum normalen Ablauf der Bewerbung.
• WARNUNG: Für Situationen, die das Potenzial haben, in Zukunft problematisch zu werden, brechen Sie die Anwendung jedoch nicht ab.
• FEHLER: Ein Fehler, der dazu führt, dass eine bestimmte Funktion fehlschlägt, die Anwendung jedoch noch ausgeführt wird.
• FATAL: Schwerwiegender Fehler, der dazu führen kann, dass die Anwendung gestoppt wird.

Fügen Sie relevante Kontextinformationen hinzu

Jeder Protokolleintrag sollte genügend Kontext bieten, um zu verstehen, was passiert ist. Dies könnte Folgendes umfassen:

• Zeitstempel.
• Transaktions- oder Sitzungs-ID.
• Benutzer-ID (falls relevant).
• Funktions- oder Modulname.
• Relevante Eingabedaten (Vorsicht bei sensiblen Daten).
• Stack-Trace für Fehler

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.

Verwenden Sie eine einheitliche Formatierung

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
}

Implementieren Sie die Protokollrotation, um die Dateigröße zu verwalten

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.

Berücksichtigen Sie Datenschutz und Sicherheit bei protokollierten Informationen

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.

Tools zum Überwachen und Analysieren von Protokollen

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:

1. 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

Abschluss

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.

Referenzen lesen

• Github-Repository

• Anwendungsprotokollierung und ihre Bedeutung

• Warum ist Protokollverwaltung wichtig?

• 10 Observability Tools im Jahr 2024: Funktionen, Marktanteil und wählen Sie das Richtige für Sie aus

• Top 20 der besten Protokollanalyse-Tools und Protokollanalysatoren (Vor- und Nachteile)

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