Kako se približavate logiranju i nadzoru u produkciji Node?

Question

Accepted Answer

**Logiranje** bilježi što vaša aplikacija radi; **nadzor** prati njezino zdravlje i performanse. Zajedno vam daju **opservabilnost** — mogućnost razumijevanja i debugiranja pokrenute production sustava. `console.log` je nedovoljan za ovo; trebate strukturirane logove, metrike i upozorenja.

## Strukturirano logiranje (ne console.log)

```js
import pino from "pino";
const logger = pino();

// ✅ structured JSON logs — machine-parseable, searchable, with context
logger.info({ userId: 123, action: "login", ip: req.ip }, "user logged in");
logger.error({ err, requestId }, "failed to process order");
```

Koristite strukturirani logger (pino/winston) koji ispisuje **JSON** s dosljednim poljima. JSON logovi su pretraživi i filtrirajući u alatima za agregaciju logova, za razliku od slobodnih `console.log` stringova. Uključite kontekst (user id, request id) u svaki log.

## Razine logiranja i što logirati

```text
Levels: error > warn > info > debug (configure threshold per environment)
Log:    requests, errors with stack traces, key business events, slow operations
DON'T log: passwords, tokens, PII, full payloads with secrets (security/privacy)
```

## Correlation IDs prate zahtjev kroz usluge

```js
// attach a unique id per request, include it in EVERY log for that request
app.use((req, res, next) => {
  req.id = crypto.randomUUID();
  res.setHeader("X-Request-Id", req.id);
  next();
});
// now you can filter all logs for one request — vital in microservices
```

**Correlation/request ID** vam omogućava da rekonstruirate cijelu priču jednog zahtjeva, čak i kroz više usluga — neophodno za debugiranje distribuiranih sustava.

## Centralizirajte logove

```text
Ship logs to a central platform (ELK/Elasticsearch, Datadog, Grafana Loki, CloudWatch)
→ search/aggregate across all instances; don't grep files on individual servers.
```

## Nadzor: metrike, upozorenja, praćenje

```text
Metrics:  request rate, error rate, latency (p50/p95/p99), CPU/memory, event-loop lag
          (often via Prometheus + Grafana, or an APM like Datadog/New Relic)
Health:   /health & /ready endpoints for load balancers and orchestrators
Alerting: notify (PagerDuty/Slack) when error rate spikes or latency degrades
Tracing:  distributed tracing (OpenTelemetry) to follow requests across services
Errors:   error tracking (Sentry) for aggregated exceptions with stack traces & context
```

Klučne metrike koje trebate pratiti su **"zlatni signali"**: kašnjenje, promet, greške i zasićenost. Upozorenja na njih hvataju probleme prije nego što korisnici izvijeste o njima.

## Zašto je to važno

U produkciji ne možete priložiti debugger — **opservabilnost kroz logiranje i nadzor je način na koji razumijete, debugirate i upravljate** pokrenuvim sustavom.

Struktuirani JSON logovi s correlation ID-ovima čine incidente dijagnosticirajućima (posebno u mikrouslugama); centralizirana agregacija čini logove upotrebljivima u razmjeri; a nadzor s metrikama, provjerama zdravlja, distribuiranim praćenjem i upozorenjima vam omogućava da probleme proaktivno detektirate i odgovorite umjesto nakon što korisnici prigovore.

Gradnja toga (umjesto postavljanja nakon prekida) je definirana praksa pokretanja pouzdanih production Node usluga.