Opowiedz o swoim doświadczeniu w analizie logów.

Analiza logów była wykorzystywana do debugowania, monitorowania i poszukiwania przyczyn incydentów.

Główne scenariusze użycia:

Wyszukiwanie defektów: Identyfikacja błędów, ostrzeżeń i wyjątków generowanych w logach aplikacji, serwera lub bazy danych.
Diagnostyka wydajności: Analiza czasu odpowiedzi, obciążenia CPU, zużycia pamięci na podstawie logów systemów monitorujących lub samych aplikacji.
Śledztwo w sprawie incydentów: Odzyskiwanie chronologii zdarzeń, które doprowadziły do awarii, na podstawie logów różnych komponentów systemu.
Monitorowanie stanu systemu: Konfiguracja alertów na kluczowe zdarzenia lub błędy w logach.
Analiza zachowania użytkownika: Śledzenie sekwencji działań użytkownika na podstawie logów zapytań do API lub serwera WWW.

Narzędzia i podejścia:

Edytory tekstu i narzędzia wiersza poleceń: Dla małych projektów lub analizy lokalnej używano grep, awk, sed w systemach Linux/Unix.
Zcentralizowane systemy logowania: Pracowano z ELK stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Grafana Loki. Systemy te umożliwiają zbieranie logów z różnych źródeł, centralne przechowywanie, indeksowanie i wizualizację. Użycie Kibana lub Grafana do tworzenia dashboardów i interaktywnych wyszukiwań w logach było rutynowe.
Logowanie strukturalne: Zachęcano zespoły deweloperskie do używania formatów logów ułatwiających parsowanie (np. JSON), dodając ID korelacji do łączenia zapytań między usługami.
Monitorowanie i alerty: Konfigurowano reguły w systemach monitorowania (Prometheus) i logowania (ELK, Grafana) do wysyłania powiadomień przy krytycznych błędach lub przekroczeniu określonej liczby ostrzeżeń w logach.

Przykład użycia ELK do wyszukiwania błędu:

Identyfikacja incydentu (np. skarga użytkownika).
Przejście do Kibana, wybór odpowiedniego indeksu logów.
Wprowadzenie słów kluczowych lub filtrów (np. ID użytkownika, czas zapytania, nazwa mikroserwisu).
Wyszukiwanie po polu level: ERROR lub level: WARNING.
Analiza stacktrace i logów otaczających, aby określić kontekst błędu i zidentyfikować moduł lub funkcję wywołującą awarię.

{
  "@timestamp": "2023-10-27T10:30:00.123Z",
  "level": "ERROR",
  "message": "Nie można połączyć się z bazą danych",
  "service": "user-service",
  "correlation_id": "abc-123",
  "error": {
    "type": "SQLException",
    "message": "Połączenie odrzucone",
    "stacktrace": "..." // Tutaj pełny stacktrace
  },
  "user_id": "user-xyz"
}

Analiza logów jest kluczową częścią procesu testowania i wsparcia produktu, umożliwiając szybkie wykrycie i lokalizację problemów.