Logging, Tracing und Metriken verstehen

Logging, Tracing und Metriken helfen dir, Software besser zu verstehen und Probleme schneller zu lösen. Logs dokumentieren Ereignisse, Tracing zeigt den Weg einer Anfrage durch Dienste, und Metriken geben einen klaren Überblick über Leistung und Stabilität. Gemeinsam bilden sie die Observability, also die Sichtbarkeit eines Systems.

Was ist Logging? Logs speichern Ereignisse zeitlich sortiert. Sie berichten von Fehlern, Warnungen oder Statusänderungen. Strukturiere Logs mit Feldern wie timestamp, level, service und request_id, damit sie sich leicht durchsuchen lassen. Verwende klare Log-Levels (INFO, WARN, ERROR) und achte darauf, sensible Daten zu schützen.

Was ist Tracing? Tracing verfolgt eine Anfrage über mehrere Dienste hinweg. Jeder Abschnitt heißt Span und enthält Kontext wie Trace-ID und Span-ID. Verteiltes Tracing macht Engpässe sichtbar und zeigt Abhängigkeiten zwischen Diensten. So lässt sich nachvollziehen, wo langsame Antworten herkommen.

Was sind Metriken? Metriken liefern numerische Werte wie Anfragen pro Sekunde, durchschnittliche Latenz oder Auslastung. Sie helfen zu sehen, wie sich das System im Lauf der Zeit verhält. Sinnvoll ist die Unterscheidung nach Typen wie Gauge, Counter und Histogram. Metriken sollten konsistent benannt, zeitnah aktualisiert und sinnvoll skaliert werden.

Wie setzt man sie sinnvoll ein?

  • Definiere eine klare Logging-Strategie: Felder, Formate, Correlation IDs.
  • Nutze strukturierte Logs statt reiner Textmeldungen.
  • Sammle Logs zentral und schütze sensible Daten.
  • Verknüpfe Logs mit Tracing über eine Trace-ID.
  • Erzeuge aussagekräftige Metriken dort, wo es Sinn macht, und baue Dashboards (Grafana, Prometheus) auf.
  • Setze OpenTelemetry als Standard für Tracing und Metriken, falls möglich.

Praxisbeispiele

  • Ein langsamer Checkout: Logs dokumentieren den Fehler, der Trace zeigt den Engpass, Metriken weisen auf erhöhte Latenz hin.
  • Skalierung: Dashboards zeigen steigende CPU-Auslastung, Logs helfen zu verstehen, welcher Dienst betroffen ist.

Tipps für gute Observability

  • Logge gezielt: nur relevante Informationen, keine unnötigen Details.
  • Halte Felder konsistent und verständlich.
  • Automatisiere Alarme, aber vermeide zu viele Benachrichtigungen.
  • Dokumentiere Namensgebung von Metriken und Schwellenwerte.

Fazit Gute Logging-, Tracing- und Metrik-Praxis macht Systeme verständlich und Fehler schneller sichtbar. Mehr Transparenz spart Zeit, verbessert die Zusammenarbeit und stärkt die Zuverlässigkeit deiner Anwendungen.

Key Takeaways

  • Logs, Tracing und Metriken ergänzen sich und schaffen Beobachtbarkeit.
  • Strukturiere Logs, verknüpfe Tracing mit Logs und nutze sinnvolle Metriken.
  • Setze konsistente Standards und automatisiere, wo es sinnvoll ist.