Monitorowanie i obserwowość

Współczesne systemy rozproszone wymagają zaawansowanych rozwiązań monitorowania i obserwowości. Asystenci AI do kodowania doskonale radzą sobie z implementacją OpenTelemetry, tworzeniem dashboard’ów, pisaniem zapytań i konfigurowaniem alertów - przekształcając obserwowość z obciążenia w przewagę strategiczną.

Dlaczego obserwowość wspierana przez AI?

Tradycyjne podejścia do monitorowania mają problem z:

Złożonymi architekturami rozproszonymi obejmującymi wiele usług
Masowymi woluminami danych z logów, metryk i śladów
Zmęczeniem alertami z powodu źle dostrojonych progów
Ręczną korelacją różnych typów telemetrii
Reaktywnym reagowaniem na incydenty zamiast proaktywnej prewencji

Asystenci AI pomagają poprzez:

Generowanie kodu instrumentacji z właściwą propagacją kontekstu
Tworzenie inteligentnych zapytań które wydobywają wglądy
Budowanie kompleksowych dashboard’ów dostosowanych do twojego stosu
Pisanie reguł alertów które redukują szum
Automatyzację korelacji incydentów między sygnałami

Implementacja OpenTelemetry

@codebase "Skonfiguruj OpenTelemetry dla naszych mikroserwisów Node.js:
- Automatyczna instrumentacja dla Express, MongoDB, Redis
- Niestandardowe span'y dla operacji biznesowych
- Propagacja kontekstu śladu między usługami
- Metryki dla SLI (opóźnienie, wskaźnik błędów, przepustowość)
- Strukturalne logowanie z korelacją śladów
- Eksport do Jaeger i Prometheus"

claude "Zaimplementuj kompleksową konfigurację OpenTelemetry dla naszych usług"

# Claude będzie:
# 1. Instalować niezbędne pakiety OTel
# 2. Tworzyć moduły instrumentacji
# 3. Konfigurować kolektory i eksportery
# 4. Konfigurować propagację kontekstu
# 5. Dodawać niestandardową instrumentację

Przykład instrumentacji generowanej przez AI

// Kompleksowa konfiguracja OTel generowana przez AI
import { NodeSDK } from '@opentelemetry/sdk-node';
import { getNodeAutoInstrumentations } from '@opentelemetry/auto-instrumentations-node';
import { Resource } from '@opentelemetry/resources';
import { SemanticResourceAttributes } from '@opentelemetry/semantic-conventions';
import { OTLPTraceExporter } from '@opentelemetry/exporter-trace-otlp-grpc';
import { OTLPMetricExporter } from '@opentelemetry/exporter-metrics-otlp-grpc';
import { PeriodicExportingMetricReader } from '@opentelemetry/sdk-metrics';

// Inicjalizacja OpenTelemetry
const sdk = new NodeSDK({
  resource: new Resource({
    [SemanticResourceAttributes.SERVICE_NAME]: process.env.SERVICE_NAME,
    [SemanticResourceAttributes.SERVICE_VERSION]: process.env.SERVICE_VERSION,
    [SemanticResourceAttributes.DEPLOYMENT_ENVIRONMENT]: process.env.NODE_ENV,
  }),

  traceExporter: new OTLPTraceExporter({
    url: process.env.OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT,
  }),

  metricReader: new PeriodicExportingMetricReader({
    exporter: new OTLPMetricExporter({
      url: process.env.OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT,
    }),
    exportIntervalMillis: 30000,
  }),

  instrumentations: [
    getNodeAutoInstrumentations({
      '@opentelemetry/instrumentation-fs': {
        enabled: false, // Zbyt głośne
      },
    }),
  ],
});

// Niestandardowa instrumentacja biznesowa
export function createBusinessSpan(operation: string) {
  const tracer = trace.getTracer('business-operations');
  return tracer.startSpan(operation, {
    attributes: {
      'business.operation': operation,
      'business.user_id': getCurrentUserId(),
      'business.tenant': getTenantId(),
    },
  });
}

// Strukturalne logowanie z korelacją śladów
export function getLogger(component: string) {
  return {
    info: (message: string, data?: any) => {
      const span = trace.getActiveSpan();
      const traceId = span?.spanContext().traceId;

      console.log(JSON.stringify({
        timestamp: new Date().toISOString(),
        level: 'info',
        component,
        message,
        traceId,
        ...data,
      }));
    },
    // Podobnie dla error, warn, debug
  };
}

Konfiguracja stosu monitorowania

Architektura kompleksowego stosu

graph TB subgraph Applications A1[Usługa A] A2[Usługa B] A3[Usługa C] end subgraph Collection OC[Kolektor OTel] FA[Fluent Bit] end subgraph Storage P[Prometheus] L[Loki] T[Tempo] end subgraph Visualization G[Grafana] AM[Alert Manager] end A1 --> OC A2 --> OC A3 --> OC A1 --> FA A2 --> FA A3 --> FA OC --> P OC --> T FA --> L P --> G L --> G T --> G G --> AM

Konfiguracja Docker Compose

Prompt AI do konfiguracji stosu

"Stwórz kompletny stos monitorowania z:
- Kolektorem OpenTelemetry z właściwą konfiguracją
- Prometheus dla metryk z zasadami retencji
- Loki dla logów z backendem S3
- Tempo dla śladów z możliwościami wyszukiwania
- Grafana ze wstępnie skonfigurowanymi źródłami danych
- Właściwym sieciowaniem i persystencją"

AI wygeneruje kompleksowy docker-compose.yml ze wszystkimi usługami właściwie skonfigurowanymi i połączonymi.

Tworzenie dashboard’ów

Dashboard zdrowia usług

@prometheus @grafana "Stwórz dashboard zdrowia usług pokazujący:
- Wskaźnik żądań, wskaźnik błędów, czas trwania (metryki RED)
- Opóźnienia P50, P95, P99 według endpoint'u
- Wskaźnik spalania budżetu błędów
- Aktywne alerty i ich status
- Wykorzystanie zasobów (CPU, pamięć, połączenia)
- Status zdrowia zależności
Użyj najlepszych praktyk PromQL i uczyń go responsywnym"

Dashboard metryk biznesowych

Zdefiniuj kluczowe metryki

"Zidentyfikuj nasze kluczowe metryki biznesowe:
- Zaangażowanie użytkowników (DAU, MAU, retencja)
- Wskaźniki sukcesu transakcji
- Wpływ błędów na przychody
- Wskaźniki adopcji funkcji"

Wygeneruj zapytania

"Napisz zapytania PromQL dla tych metryk biznesowych,
korelując metryki techniczne z wpływem biznesowym"

Stwórz wizualizacje

"Zaprojektuj panele Grafana, które opowiadają historię,
z możliwościami drill-down od metryk biznesowych do technicznych"

Zaawansowane wzorce obserwowości

Śledzenie rozproszone

Propagacja śladów
Niestandardowe span'y

// Middleware propagacji śladów generowane przez AI
export const traceMiddleware = (req, res, next) => {
  const tracer = trace.getTracer('http-middleware');
  const propagator = new W3CTraceContextPropagator();

  // Wyodrębnienie kontekstu z przychodzącego żądania
  const parentContext = propagator.extract(
    context.active(),
    req.headers,
    defaultTextMapGetter
  );

  // Rozpocznij nowy span jako dziecko wyodrębnionego kontekstu
  const span = tracer.startSpan(
    `${req.method} ${req.route.path}`,
    {
      kind: SpanKind.SERVER,
      attributes: {
        'http.method': req.method,
        'http.url': req.url,
        'http.target': req.route.path,
        'http.host': req.hostname,
        'http.scheme': req.protocol,
        'user.id': req.user?.id,
      },
    },
    parentContext
  );

  // Wstrzykuj kontekst dla usług downstream
  const headers = {};
  propagator.inject(
    trace.setSpan(context.active(), span),
    headers,
    defaultTextMapSetter
  );
  req.traceHeaders = headers;

  // Zakończ span przy odpowiedzi
  res.on('finish', () => {
    span.setAttributes({
      'http.status_code': res.statusCode,
      'http.response.size': res.get('content-length'),
    });
    span.setStatus({
      code: res.statusCode >= 400 ? SpanStatusCode.ERROR : SpanStatusCode.OK,
    });
    span.end();
  });

  next();
};

// Niestandardowa instrumentacja generowana przez AI
export class PaymentService {
  private tracer = trace.getTracer('payment-service');
  private meter = metrics.getMeter('payment-service');
  private paymentCounter = this.meter.createCounter('payments_total');
  private paymentDuration = this.meter.createHistogram('payment_duration_ms');

  async processPayment(order: Order): Promise<PaymentResult> {
    const span = this.tracer.startSpan('process_payment', {
      attributes: {
        'payment.amount': order.amount,
        'payment.currency': order.currency,
        'payment.method': order.paymentMethod,
        'order.id': order.id,
      },
    });

    const startTime = Date.now();

    try {
      // Walidacja płatności
      const validationSpan = this.tracer.startSpan(
        'validate_payment',
        { parent: span }
      );
      await this.validatePayment(order);
      validationSpan.end();

      // Przetwarzanie z bramką płatniczą
      const gatewaySpan = this.tracer.startSpan(
        'gateway_transaction',
        { parent: span }
      );
      const result = await this.callPaymentGateway(order);
      gatewaySpan.setAttributes({
        'gateway.response_code': result.code,
        'gateway.transaction_id': result.transactionId,
      });
      gatewaySpan.end();

      // Rejestracja metryk
      this.paymentCounter.add(1, {
        status: 'success',
        method: order.paymentMethod,
      });

      return result;
    } catch (error) {
      span.recordException(error);
      span.setStatus({
        code: SpanStatusCode.ERROR,
        message: error.message,
      });

      this.paymentCounter.add(1, {
        status: 'failure',
        method: order.paymentMethod,
        error_type: error.constructor.name,
      });

      throw error;
    } finally {
      const duration = Date.now() - startTime;
      this.paymentDuration.record(duration, {
        method: order.paymentMethod,
      });
      span.end();
    }
  }
}

Agregacja logów

# Konfiguracja Loki generowana przez AI
auth_enabled: false

server:
  http_listen_port: 3100
  grpc_listen_port: 9096

ingester:
  wal:
    enabled: true
    dir: /loki/wal
  lifecycler:
    address: 127.0.0.1
    ring:
      kvstore:
        store: inmemory
      replication_factor: 1

schema_config:
  configs:
    - from: 2023-01-01
      store: boltdb-shipper
      object_store: s3
      schema: v11
      index:
        prefix: index_
        period: 24h

storage_config:
  aws:
    s3: s3://access_key:secret_key@endpoint/bucket
    s3forcepathstyle: true
  boltdb_shipper:
    active_index_directory: /loki/boltdb-shipper-active
    cache_location: /loki/boltdb-shipper-cache
    shared_store: s3

limits_config:
  ingestion_rate_mb: 10
  ingestion_burst_size_mb: 20
  max_streams_per_user: 10000
  max_global_streams_per_user: 10000

compactor:
  working_directory: /loki/compactor
  shared_store: s3
  compaction_interval: 10m

Inteligentne alerty

Generowanie reguł alertów

# Reguły alertów Prometheus generowane przez AI
groups:
  - name: service_health
    interval: 30s
    rules:
      - alert: HighErrorRate
        expr: |
          (
            sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) by (service)
            /
            sum(rate(http_requests_total[5m])) by (service)
          ) > 0.05
        for: 5m
        labels:
          severity: critical
          team: platform
        annotations:
          summary: "Wysoki wskaźnik błędów na {{ $labels.service }}"
          description: "{{ $labels.service }} ma {{ $value | humanizePercentage }} wskaźnik błędów"
          runbook_url: "https://wiki.example.com/runbooks/high-error-rate"

      - alert: SLOBurnRateTooHigh
        expr: |
          (
            1 - (
              sum(rate(http_requests_total{status!~"5.."}[5m])) by (service)
              /
              sum(rate(http_requests_total[5m])) by (service)
            )
          ) > (1 - 0.999) * 14.4
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
          team: platform
        annotations:
          summary: "Wskaźnik spalania SLO zbyt wysoki dla {{ $labels.service }}"
          description: "W tym tempie {{ $labels.service }} wyczerpie budżet błędów w < 1 dzień"

      - alert: PodMemoryUsageHigh
        expr: |
          (
            container_memory_working_set_bytes{pod!=""}
            /
            container_spec_memory_limit_bytes{pod!=""} > 0
          ) > 0.9
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "Pod {{ $labels.pod }} wykorzystanie pamięci > 90%"
          description: "Rozważ zwiększenie limitów pamięci lub optymalizację aplikacji"

Inteligentne routing alertów

# Konfiguracja AlertManager generowana przez AI
global:
  resolve_timeout: 5m
  slack_api_url: '{{ SLACK_API_URL }}'

route:
  group_by: ['alertname', 'cluster', 'service']
  group_wait: 10s
  group_interval: 10s
  repeat_interval: 12h
  receiver: 'default'

  routes:
    # Krytyczne alerty idą do PagerDuty
    - match:
        severity: critical
      receiver: pagerduty
      continue: true

    # Ostrzeżenia tylko w godzinach pracy
    - match:
        severity: warning
      receiver: slack-warnings
      active_time_intervals:
        - business-hours

    # Routing specyficzny dla zespołu
    - match_re:
        service: ^(payment|billing).*
      receiver: finance-team

    # Alerty środowiska deweloperskiego
    - match:
        environment: development
      receiver: dev-null

receivers:
  - name: 'default'
    slack_configs:
      - channel: '#alerts'
        title: 'Alert: {{ .GroupLabels.alertname }}'
        text: '{{ range .Alerts }}{{ .Annotations.description }}{{ end }}'

  - name: 'pagerduty'
    pagerduty_configs:
      - service_key: '{{ PAGERDUTY_SERVICE_KEY }}'
        description: '{{ .GroupLabels.alertname }}: {{ .CommonAnnotations.summary }}'

  - name: 'dev-null'
    # Cicho odrzuć

inhibit_rules:
  - source_match:
      severity: 'critical'
    target_match:
      severity: 'warning'
    equal: ['alertname', 'service']

Debugowanie z obserwowością

Korelacja sygnałów

"Stwórz dashboard Grafana, który koreluje:
- Ślady pokazujące wolne żądania
- Logi z tych konkretnych ID śladów
- Metryki pokazujące stan systemu podczas incydentu
- Powiązane alerty, które się uruchomiły
Użyj widoku Explore Grafana z integracją Loki/Tempo"

Analiza przyczyn źródłowych

Identyfikacja anomalii

# Zapytanie wykrywania anomalii generowane przez AI
(
  rate(http_request_duration_seconds_sum[5m])
  /
  rate(http_request_duration_seconds_count[5m])
) >
(
  avg_over_time(
    rate(http_request_duration_seconds_sum[5m])[1h:5m]
    /
    rate(http_request_duration_seconds_count[5m])[1h:5m]
  ) * 2
)

Analiza śladów

"Dla ID śladu X, przeanalizuj:
- Który span trwał najdłużej
- Wszelkie błędy w span'ach podrzędnych
- Wzorce zapytań do bazy danych
- Wywołania usług zewnętrznych"

Badanie logów

# Zapytanie LogQL generowane przez AI
{service="api"}
| json
| trace_id="abc123"
| line_format "{{.timestamp}} [{{.level}}] {{.message}}"
| pattern "<_> error=<error> <_>"

Korelacja metryk

"Pokaż mi metryki CPU, pamięci i puli połączeń
dla usługi podczas okna incydentu"

Optymalizacja wydajności

Identyfikacja wąskich gardeł

@tempo @grafana "Stwórz zapytania do znalezienia:
- Najwolniejszych endpoint'ów według opóźnienia P95
- Najczęstszych zapytań do bazy danych
- Usług z najwyższymi wskaźnikami błędów
- Śladów z największą liczbą span'ów (złożoność)
- Wskaźników trafień cache według usługi"

Wglądy sterowane przez AI

Automatyczna analiza wydajności

// Analizator wydajności generowany przez AI
export class PerformanceAnalyzer {
  async analyzeTraces(timeRange: TimeRange) {
    const slowTraces = await this.tempo.search({
      query: 'duration > 1s',
      limit: 100,
      start: timeRange.start,
      end: timeRange.end,
    });

    const patterns = this.identifyPatterns(slowTraces);
    const recommendations = this.generateRecommendations(patterns);

    return {
      bottlenecks: patterns.bottlenecks,
      recommendations,
      estimatedImpact: this.calculateImpact(patterns),
    };
  }

  private identifyPatterns(traces: Trace[]) {
    // Grupowanie według operacji i analiza
    const operationStats = traces.reduce((acc, trace) => {
      trace.spans.forEach(span => {
        if (!acc[span.operation]) {
          acc[span.operation] = {
            count: 0,
            totalDuration: 0,
            errors: 0,
          };
        }
        acc[span.operation].count++;
        acc[span.operation].totalDuration += span.duration;
        if (span.status === 'error') acc[span.operation].errors++;
      });
      return acc;
    }, {});

    // Znajdowanie wąskich gardeł
    const bottlenecks = Object.entries(operationStats)
      .filter(([_, stats]) => stats.totalDuration / stats.count > 100)
      .sort((a, b) => b[1].totalDuration - a[1].totalDuration)
      .slice(0, 5);

    return { operationStats, bottlenecks };
  }
}

Optymalizacja kosztów

Monitorowanie kosztów na skalę

# Zasady retencji generowane przez AI
retention_policies:
  metrics:
    - selector: '{__name__=~"up|scrape_.*"}'
      retention: 30d  # Metryki infrastruktury
    - selector: '{__name__=~"http_.*"}'
      retention: 90d  # Metryki aplikacji
    - selector: '{__name__=~"business_.*"}'
      retention: 400d # Metryki biznesowe

  logs:
    - level: debug
      retention: 1d
    - level: info
      retention: 7d
    - level: warning
      retention: 30d
    - level: error
      retention: 90d

  traces:
    - sampling_rate: 0.1    # 10% dla normalnego ruchu
    - error_sampling: 1.0   # 100% dla błędów
    - slow_sampling: 0.5    # 50% dla wolnych żądań

Optymalizacja zasobów

"Przeanalizuj nasz stos obserwowości i zasugeruj optymalizacje:
- Redukcja kardynalności dla Prometheus
- Parsowanie logów w celu redukcji magazynu
- Strategie samplingowe śladów
- Optymalizacja zapytań dashboard'ów
- Deduplikacja alertów"

Serwery MCP do monitorowania

Integracja Sentry

{
  "mcpServers": {
    "sentry": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "sentry-mcp"],
      "env": {
        "SENTRY_AUTH_TOKEN": "${SENTRY_AUTH_TOKEN}",
        "SENTRY_ORG": "your-org"
      }
    }
  }
}

Użycie:

"Używając Sentry MCP:
- Pobierz trendy błędów z ostatnich 24h
- Znajdź najczęstsze błędy
- Przeanalizuj wpływ błędów według liczby użytkowników
- Stwórz issue GitHub dla krytycznych błędów"

Integracja Grafana

{
  "mcpServers": {
    "grafana": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "grafana-mcp"],
      "env": {
        "GRAFANA_URL": "https://grafana.example.com",
        "GRAFANA_API_KEY": "${GRAFANA_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Najlepsze praktyki

Obserwowość jako kod

Wersjonuj wszystko
- Definicje dashboard’ów w JSON
- Reguły alertów w YAML
- Konfiguracje kolektorów
- Zasady retencji

Automatyzuj wdrażanie

# CI/CD dla obserwowości generowane przez AI
deploy-monitoring:
  steps:
    - name: Waliduj konfiguracje
      run: |
        promtool check rules alerts/*.yml
        grafana-validator dashboards/*.json

    - name: Wdróż reguły Prometheus
      run: |
        kubectl apply -f k8s/prometheus-rules.yaml

    - name: Importuj dashboard'y
      run: |
        for dashboard in dashboards/*.json; do
          curl -X POST -H "Authorization: Bearer $GRAFANA_TOKEN" \
            -H "Content-Type: application/json" \
            -d @$dashboard \
            https://grafana.example.com/api/dashboards/db
        done

Testuj swoją obserwowość

"Stwórz testy dla naszego monitorowania:
- Sprawdź, czy alerty uruchamiają się poprawnie
- Przetestuj, czy zapytania dashboard'ów zwracają dane
- Waliduj propagację śladów
- Sprawdź reguły parsowania logów"

Względy bezpieczeństwa

Prywatność danych

Maskuj wrażliwe dane w logach
Implementuj szyfrowanie na poziomie pól
Używaj samplingu dla wrażliwych operacji
Przestrzegaj zasad retencji

Kontrola dostępu

RBAC dla dashboard’ów
Oddzielaj dane prod/dev
Ścieżka audytu dla zmian
Bezpieczne przechowywanie poświadczeń

Rozwiązywanie typowych problemów

"Przeanalizuj metryki Prometheus pod kątem wysokiej kardynalności:
- Znajdź metryki z największą liczbą unikalnych kombinacji etykiet
- Zasugeruj strategie redukcji etykiet
- Zaimplementuj reguły nagrywania dla agregacji
- Dodaj wymuszanie kardynalności"

"Debuguj problemy propagacji śladów:
- Sprawdź, czy nagłówki kontekstu są przekazywane
- Sprawdź decyzje samplingowe
- Waliduj konfigurację eksportera
- Przetestuj z wymuszonym samplingiem"

"Napraw zalewanie alertami:
- Zaimplementuj właściwe grupowanie
- Dodaj reguły inhibicji
- Używaj zależności alertów
- Dostrojuj progi na podstawie historii"

Przyszłościowa obserwowość

Wglądy wspierane przez AI

"Zaimplementuj wykrywanie anomalii oparte na ML:
- Trenuj modele na historycznych metrykach
- Wykrywaj nietypowe wzorce automatycznie
- Przewiduj potrzeby pojemności
- Auto-generuj raporty incydentów"

Emerging standardy

OpenTelemetry Profiling - Wkrótce dla ciągłego profilowania
Integracja eBPF - Obserwowość bez instrumentacji
OTTL - OpenTelemetry Transformation Language
Testowanie oparte na śladach - Walidacja zachowania przez ślady

Kluczowe wnioski

Zacznij od OpenTelemetry - Jest neutralny dla dostawców i przyszłościowy
Instrumentuj kompleksowo - Ślady, metryki i logi razem
Automatyzuj wszystko - Od konfiguracji do wglądów
Skupiaj się na wpływie biznesowym - Łącz metryki techniczne z wynikami
Optymalizuj ciągle - Monitoruj swoje monitorowanie

Kombinacja pomocy AI i nowoczesnych narzędzi obserwowości czyni kompleksowe monitorowanie dostępnym dla zespołów każdej wielkości. Zacznij od małego, iteruj szybko i pozwól AI obsłużyć złożoność, podczas gdy ty skupiasz się na wglądach.