ఉత్పత్తి Node లో logging మరియు monitoring కి మీరు ఎలా విధానం చేస్తారు?

Question

Accepted Answer

**Logging** మీ app ఏమి చేస్తుందో రికార్డ్ చేస్తుంది; **monitoring** దాని ఆరోగ్యం మరియు పనితీరు ట్రాక్ చేస్తుంది. కలిసి అవి మీకు **observability** ఇస్తాయి — నడుస్తున్న ఉత్పత్తి system ను అర్థం చేసుకోవడం మరియు debug చేయడం యొక్క సామర్థ్యం. `console.log` దీనికి సరిపోలేనిది; మీకు structured logs, metrics, మరియు alerting అవసరం.

## Structured logging (console.log కాదు)

```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");
```

Structured logger (pino/winston) ఉపయోగించండి ఇది **JSON** ను consistent fields లతో output చేస్తుంది. JSON logs log aggregation tools లో searchable మరియు filterable, free-form `console.log` strings కి భిన్నంగా. ప్రతి log కు context (user id, request id) చేర్చండి.

## Log levels మరియు ఏమి log చేయాలి

```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 ఒక request ను services అంతటా trace చేస్తుంది

```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
```

ఒక **correlation/request ID** మీరు ఒకే request యొక్క పూర్తి కథను తిరిగి నిర్మించుకోవడానికి సహాయం చేస్తుంది, అనేక services అంతటా కూడా — distributed systems debug చేయడానికి అপరిహార్యం.

## Logs ను కేంద్రీకృతం చేయండి

```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.
```

## Monitoring: metrics, alerts, tracing

```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
```

గమనించవలసిన కీ metrics **"golden signals"** : latency, traffic, errors, మరియు saturation. వీటిపై alerting చేయడం users సమాచారం ఇవ్వడానికి ముందు సమస్యలను పట్టుకుంటుంది.

## ఇది ఎందుకు ముఖ్యమైనది

ఉత్పత్తిలో మీరు debugger ను attach చేయలేరు — **logging మరియు monitoring ద్వారా observability ఒక నడుస్తున్న system ను అర్థం చేసుకోవడం, debug చేయడం, మరియు operate చేయడం ఎలా** చేస్తుందో.

Correlation IDs తో Structured JSON logs incidents ను diagnosable చేస్తుంది (especially microservices అంతటా); centralized aggregation logs ను scale లో usable చేస్తుంది; మరియు metrics, health checks, distributed tracing, మరియు alerting తో monitoring మీకు proactively సమస్యలను detect చేయడం మరియు ప్రతిస్పందించడం అనుమతిస్తుంది users ఫిర్యాదు చేసిన తర్వాత కాకుండా.

ఇసుకను నిర్మించడం (ఆউటేజ్ తర్వాత bolt on చేయకుండా) సანుకూల ఉత్పత్తి Node services ను నడుపుటకు నిర్వచించిన ప్రక్రియ.