Расскажите о вашем опыте работы с анализом логов.

Анализ логов использовал для отладки, мониторинга и поиска первопричин инцидентов.

Основные сценарии использования:

• Поиск дефектов: Идентификация ошибок, предупреждений и сгенерированных исключений в логах приложения, сервера или базы данных.
• Диагностика производительности: Анализ времени ответа, загрузки ЦПУ, потребления памяти по логам мониторинговых систем или самих приложений.
• Расследование инцидентов: Восстановление хронологии событий, повлекших сбой, на основе логов различных компонентов системы.
• Мониторинг состояния системы: Настройка алертов на ключевые события или ошибки в логах.
• Анализ пользовательского поведения: Отслеживание последовательности действий пользователя на основе логов запросов к API или веб-серверу.

Инструменты и подходы:

• Текстовые редакторы и утилиты командной строки: Для небольших проектов или локального анализа использовал grep, awk, sed в Linux/Unix системах.
• Централизованные системы логирования: Работал с ELK стеком (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Grafana Loki. Эти системы позволяют собирать логи из разных источников, централизованно хранить, индексировать и визуализировать их. Использование Kibana или Grafana для построения дашбордов и интерактивного поиска по логам было рутиной.
• Структурированное логирование: Призывал команды разработки использовать форматы логов, облегчающие парсинг (например, JSON), добавляяCorrelation ID для связывания запросов между сервисами.
• Мониторинг и алерты: Настраивал правила в системах мониторинга (Prometheus) и логирования (Elk, Grafana) для отправки уведомлений при появлении критических ошибок или превышении определенного количества предупреждений в логах.

Пример использования ELK для поиска ошибки:

1. Идентификация инцидента (например, жалоба пользователя).
2. Переход в Kibana, выбор соответствующего индекса логов.
3. Введение ключевых слов или фильтров (например, ID пользователя, время запроса, имя микросервиса).
4. Поиск по полю level: ERROR или level: WARNING.
5. Анализ стектрейса и surrounding logs для определения контекста ошибки и идентификации модуля или функции, вызвавшей сбой.

{
  "@timestamp": "2023-10-27T10:30:00.123Z",
  "level": "ERROR",
  "message": "Database connection failed",
  "service": "user-service",
  "correlation_id": "abc-123",
  "error": {
    "type": "SQLException",
    "message": "Connection refused",
    "stacktrace": "..." // Здесь будет полный стектрейс
  },
  "user_id": "user-xyz"
}

Анализ логов является критически важной частью процесса тестирования и поддержки продукта, позволяя быстро выявлять и локализовывать проблемы.