ये अवलोकनीयता के तीन स्तंभ हैं। वे विभिन्न प्रश्नों का उत्तर देते हैं: मेट्रिक्स आपको बताते हैं कि कुछ गलत है, लॉग्स आपको बताते हैं क्या हुआ, और ट्रेसेस आपको बताते हैं एक वितरित प्रवाह में समय या त्रुटि चली गई।
ये अवलोकनीयता के तीन स्तंभ हैं। वे विभिन्न प्रश्नों का उत्तर देते हैं: मेट्रिक्स आपको बताते हैं कि कुछ गलत है, लॉग्स आपको बताते हैं क्या हुआ, और ट्रेसेस आपको बताते हैं एक वितरित प्रवाह में समय या त्रुटि चली गई।
METRICS aggregate numbers over time (counters, gauges, histograms)
→ cheap, low cardinality, great for trends & ALERTING
→ e.g. error rate = 2%, p99 latency = 800ms
LOGS discrete, timestamped events with detail (often structured JSON)
→ rich context for DEBUGGING a specific request
→ e.g. {"level":"error","user":123,"msg":"payment declined"}
TRACES the path of one request across services, with timing per span
→ shows latency BREAKDOWN and where a call fails
→ e.g. checkout 800ms = api 50ms + db 700ms + email 50ms
1. METRIC alerts: "checkout p99 latency jumped to 2s" → you know THERE's a problem
2. TRACE a slow request: 1.8s of 2s is spent in the inventory service
→ you know WHERE it is
3. LOGS of the inventory service at that time: "slow query: missing index"
→ you know WHAT happened
मेट्रिक्स आपको एक लक्षण और समय की खिड़की तक सीमित करते हैं; ट्रेसेस इसे एक सेवा या कॉल तक स्थानीयकृत करते हैं; लॉग्स सटीक कारण देते हैं। मेट्रिक्स के बिना सीधे लॉग्स पर जाना अंधे में खोज करने का मतलब है।
मेट्रिक्स एकत्रित होते हैं, इसलिए वे स्केल पर भी सस्ते रहते हैं — हमेशा चालू डैशबोर्ड और अलर्ट के लिए आदर्श। लॉग्स और ट्रेसेस प्रति-घटना और महंगे होते हैं, इसलिए वे आमतौर पर सैंपल किए जाते हैं और जांच के दौरान आवश्यकतानुसार क्वेरी किए जाते हैं।
गलत स्तंभ का उपयोग समय बर्बाद करता है: आप कच्चे लॉग्स पर प्रभावी रूप से सतर्क नहीं कर सकते (बहुत शोर, बहुत महंगे), और आप एकत्रित मेट्रिक से एक विशिष्ट विफल अनुरोध को डीबग नहीं कर सकते। यह जानना कि मेट्रिक्स पहचानते हैं, ट्रेसेस स्थानीयकृत करते हैं, और लॉग्स समझाते हैं, आपको "कुछ गलत है" से लेकर मूल कारण तक एक तेज़, दोहराए जाने योग्य पथ देता है।