Для мониторинга состояния приложения и обеспечения observability обычно используют стек из нескольких инструментов, покрывающих метрики, логи и трассировки (tracing).

Типичный observability stack включает:

Метрики: сбор и визуализация метрик с помощью Prometheus + Grafana. Prometheus собирает данные о производительности, загрузке CPU, памяти, задержках и т.д., Grafana строит дашборды.
Логи: централизованный сбор логов через ELK-стек (Elasticsearch, Logstash, Kibana) или Loki + Grafana. Это позволяет быстро искать и анализировать логи.
Трассировки (Tracing): для распределённых систем используют OpenTelemetry, Jaeger или Zipkin, чтобы отслеживать путь запроса через микросервисы и выявлять узкие места.
Алертинг: настроенный Alertmanager (в связке с Prometheus) или другие системы оповещений, чтобы оперативно реагировать на проблемы.

Пример:

Приложение экспортирует метрики в Prometheus.
Логи собираются через Fluentd и отправляются в Elasticsearch.
Трассировки собираются с помощью OpenTelemetry SDK и отправляются в Jaeger.
В Grafana настроены дашборды и алерты.

Такой подход обеспечивает комплексный мониторинг и помогает быстро выявлять и устранять проблемы.

Как вы мониторили состояние приложения? Какой observability stack использовали?