שיעור 1הטמעת Node.js בגב-קצה: מעקב אוטומטי מול ידני, middleware HTTP, לכידת ספנים עבור middleware, לוגיקת עסקית וקריאות גב-קצהפרק זה מפרט הטמעת Node.js בגב-קצה, משווה מעקב אוטומטי וידני, ומראה כיצד ללכוד ספנים עבור middleware HTTP, לוגיקת עסקית וקריאות גב-קצה למסדי נתונים, מטמונים ושירותים חיצוניים לראותיות מלאה של בקשות.
Choosing automatic versus manual instrumentationTracing Express and Koa middleware chainsCapturing spans for core business operationsInstrumenting outbound HTTP and gRPC clientsHandling async context and promise boundariesשיעור 2הטמעת מסד נתונים: תזמון שאילתות PostgreSQL, לוגינג שאילתות איטיות, מדדי מאגר חיבורים, מעקב ברמת הצהרותפרק זה מתמקד בהטמעת PostgreSQL, כולל תזמון שאילתות, לוגינג שאילתות איטיות, מדדי מאגר חיבורים ומעקב ברמת הצהרות, כדי לזהות צווארי בקבוק, לכוונן שאילתות ולהבין השפעת מסד הנתונים על זמן תגובה למשתמש הסופי.
Enabling query timing and latency histogramsConfiguring slow query thresholds and loggingMonitoring connection pool size and saturationTracing prepared statements and ORM queriesTagging queries with tenant and feature dataשיעור 3הטמעת חזית: מדדים ללכידה (טעינת דף, Core Web Vitals, TTFB, FID, LCP, CLS), מדידת ניווט יישומי דף יחיד ועסקאות סינתטיותפרק זה מכסה הטמעת ביצועי דפדפן, כולל Core Web Vitals, ניווט SPA ועסקאות סינתטיות, מאפשר לכם ללכוד מדדי חזית עקביים, לזהות רגרסיות ולקשר התנהגות לקוח לביצועי גב-קצה.
Capturing Core Web Vitals in productionMeasuring TTFB, FID, LCP, CLS, and long tasksInstrumenting SPA route changes and virtual viewsModeling synthetic user flows in the frontendTagging frontend metrics with release versionsשיעור 4קישור לוגים ומדדים: לוגים מובנים, העשרת לוגים עם מזהי מסלול, נקודות איסוף לוגים מרכזיותפרק זה מסביר כיצד לקשר לוגים ומדדים באמצעות לוגינג מובנה, מזהים מסלול וספן, ונקודות איסוף מרכזיות. תלמדו לבנות שאילתות ולוחות מחוונים המקשרים אירועים, ביצועים והשפעה על משתמשים.
Designing structured log schemas and fieldsEnriching logs with trace and span identifiersCentralizing log ingestion and parsing rulesLinking metrics, logs, and traces in dashboardsDefining retention and access control policiesשיעור 5הטמעת Java (Spring Boot) בגב-קצה: מעקב מבוסס סוכן, הגדרת ספנים לבקרים, מסננים, קריאות מסד נתונים ו-HTTP/gRPC חיצונייםפרק זה מתאר הטמעת Java Spring Boot באמצעות סוכנים והגדרות, מכסה ספנים עבור בקרים, מסננים, קריאות מסד נתונים ו-HTTP/gRPC חיצוניים, להשגת מעקב עקבי בעלות נמוכה בשירותי Java.
Deploying Java agents in different environmentsConfiguring controller and filter span boundariesTracing JDBC, JPA, and reactive database callsInstrumenting outbound HTTP and gRPC clientsCustom spans for business and domain eventsשיעור 6עיצוב מעקב מבוזר: הפצת הקשר מסלול, אסטרטגיות דגימה, מוסכמות שמות ספנים ותיוג/מטא-נתוניםפרק זה מסביר עיצוב מעקב מבוזר, כולל הפצת הקשר מסלול, אסטרטגיות דגימה, שמות ספנים ותיוג. תלמדו ליצור מסלולים עקביים בעלות נמוכה התומכים בדיבוג, SLOs וניתוח תלות.
Propagating W3C trace context across servicesDesigning head and tail sampling strategiesDefining span naming rules and hierarchiesStandardizing tags for teams and environmentsManaging trace volume and retention policiesשיעור 7הטמעת חזית: איסוף שגיאות (חריגות JS, source maps, דחיות promise לא מטופלות) וקישור סשן/מסלולפרק זה מטפל בהטמעת שגיאות חזית, כולל חריגות JavaScript, source maps, דחיות promise לא מטופלות וקישור סשנים, כדי לאבחן כשלים בצד לקוח במהירות ולקשר אותם למסלולי גב-קצה.
Capturing runtime JS errors and stack tracesUploading and managing source maps securelyHandling unhandled rejections and console errorsGrouping and prioritizing frontend error eventsLinking sessions to backend traces and logsשיעור 8ניטור סינתטי ו-RUM: הגדרת מסעות קופה סינתטיים וניטור משתמשים אמיתיים בדפדפןפרק זה מסביר כיצד לעצב ולהגדיר מסעות סינתטיים וניטור משתמשים אמיתיים בדפדפן, כדי למדוד זמינות, ביצועים וחוויית משתמש בזרימות מרכזיות כמו קופה, התחברות וניהול חשבון בפרודקשן וסטייג'ינג.
Designing critical synthetic user journeysConfiguring browser and API synthetic checksSetting SLAs and alert thresholds for syntheticsImplementing browser RUM beacons and samplingCorrelating RUM sessions with backend tracesשיעור 9הטמעת תשתית: מדדי Kubernetes (צומת, pod, קונטיינר), kubelet/cadvisor, kube-state metrics ומדדי ספק ענןפרק זה מכסה הטמעת תשתית עבור Kubernetes ופלטפורמות ענן, כולל מדדי צומת, pod וקונטיינר, kubelet ו-kube-state metrics, וטלמטריה מספק ענן, לאפשר תכנון קיבולת ומיון תקריות.
Collecting node, pod, and container metricsScraping kubelet and cAdvisor endpointsUsing kube‑state metrics for cluster healthIntegrating cloud provider metrics and quotasBuilding SLOs for infrastructure resources
