No nível básico, monitoramento significa que você pode facilmente identificar quando coisas ruins acontecem na produção. Por exemplo, ao ser notificado por email ou Slack. O desafio é escolher o conjunto certo de ferramentas que satisfarão suas necessidades sem quebrar seu banco. Posso sugerir, comece definindo o conjunto principal de métricas que devem ser observadas para garantir um estado íntegro - CPU, RAM do servidor, RAM do processo do Node (menos de 1,4 GB), o número de erros no último minuto, o número de reinícios do processo, tempo médio de resposta. Em seguida, analise alguns recursos avançados que você pode gostar e adicione-os à sua lista de desejos. Alguns exemplos de um recurso de monitoramento de luxo: criação de perfil de banco de dados, medição de serviço cruzado (isto é, medição de transação comercial), integração front-end, expor dados brutos a clientes de BI personalizados, notificações do Slack e muitos outros.
Atingir os recursos avançados exige uma configuração demorada ou a compra de um produto comercial como Datadog, NewRelic e similares. Infelizmente, alcançar até mesmo o básico não é um passeio no parque, pois algumas métricas são relacionadas ao hardware (CPU) e outras vivem dentro do processo do Node (erros internos), portanto, todas as ferramentas simples requerem alguma configuração adicional. Por exemplo, soluções de monitoramento de fornecedores de nuvem (por exemplo, AWS CloudWatch, Google StackDriver) informarão imediatamente sobre as métricas de hardware, mas não sobre o comportamento interno da aplicação. Por outro lado, soluções baseadas em log, como o ElasticSearch, não possuem a visualização de hardware por padrão. A solução é aumentar sua escolha com métricas ausentes, por exemplo, uma opção popular é enviar logs de aplicativos para o Elastic stack e configurar alguns agentes adicionais (por exemplo, Beat) para compartilhar informações relacionadas ao hardware para obter a imagem completa.
Do blog Rising Stack:
…Recomendamos que você observe esses sinais para todos os seus serviços: Taxa de erros: porque os erros são enfrentados pelo usuário e afetam imediatamente seus clientes. Tempo de resposta: porque a latência afeta diretamente seus clientes e negócios. Taxa de transferência: o tráfego ajuda você a entender o contexto de taxas de erro aumentadas e a latência também. Saturação: Diz quão “completo” é o seu serviço. Se o uso da CPU for de 90%, seu sistema pode lidar com mais tráfego? …