Pelajaran 1Instrumentasi backend Node.js: tracing otomatis vs manual, middleware HTTP, menangkap span untuk middleware, logika bisnis dan panggilan downstreamBagian ini merinci instrumentasi backend Node.js, membandingkan tracing otomatis dan manual, serta menunjukkan cara menangkap span untuk middleware HTTP, logika bisnis, dan panggilan downstream ke database, cache, dan layanan eksternal untuk visibilitas permintaan penuh.
Choosing automatic versus manual instrumentationTracing Express and Koa middleware chainsCapturing spans for core business operationsInstrumenting outbound HTTP and gRPC clientsHandling async context and promise boundariesPelajaran 2Instrumentasi database: waktu query PostgreSQL, logging query lambat, metrik pool koneksi, tracing tingkat pernyataanBagian ini berfokus pada instrumentasi PostgreSQL, termasuk waktu query, logging query lambat, metrik pool koneksi, dan tracing tingkat pernyataan, sehingga Anda dapat mengidentifikasi bottleneck, menyetel query, dan memahami dampak database pada latensi pengguna akhir.
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 dataPelajaran 3Instrumentasi frontend: metrik yang ditangkap (page load, Core Web Vitals, TTFB, FID, LCP, CLS), mengukur routing aplikasi single-page dan transaksi sintetisBagian ini membahas instrumentasi performa browser, termasuk Core Web Vitals, routing SPA, dan transaksi sintetis, memungkinkan Anda menangkap metrik frontend yang konsisten, mendeteksi regresi, dan menghubungkan perilaku klien dengan performa backend.
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 versionsPelajaran 4Korelasi logging dan metrik: log terstruktur, pengayaan log dengan ID trace, titik ingest log tersentralisasiBagian ini menjelaskan cara mengkorelasikan log dan metrik menggunakan logging terstruktur, identifikasi trace dan span, serta ingest sentral. Anda akan belajar membangun query dan dashboard yang menghubungkan peristiwa, performa, dan dampak pengguna.
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 policiesPelajaran 5Instrumentasi backend Java (Spring Boot): tracing berbasis agen, mengonfigurasi span untuk controller, filter, panggilan database dan HTTP/gRPC eksternalBagian ini menggambarkan instrumentasi Java Spring Boot menggunakan agen dan konfigurasi, mencakup span untuk controller, filter, panggilan database, dan permintaan HTTP atau gRPC eksternal, untuk mencapai tracing yang konsisten dan rendah gesekan di seluruh layanan 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 eventsPelajaran 6Desain distributed tracing: propagasi konteks trace, strategi sampling, konvensi penamaan span dan metadata/taggingBagian ini menjelaskan desain distributed tracing, termasuk propagasi konteks trace, strategi sampling, penamaan span, dan tagging. Anda akan belajar membuat trace yang konsisten, rendah overhead yang mendukung debugging, SLO, dan analisis dependensi.
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 policiesPelajaran 7Instrumentasi frontend: pengumpulan kesalahan (exception JS, source map, penolakan promise tidak ditangani) dan korelasi sesi/traceBagian ini membahas instrumentasi kesalahan frontend, termasuk exception JavaScript, source map, penolakan promise yang tidak ditangani, dan korelasi sesi, sehingga Anda dapat mendiagnosis kegagalan sisi klien dengan cepat dan menghubungkannya ke trace backend.
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 logsPelajaran 8Monitoring sintetis dan RUM: mengonfigurasi perjalanan checkout sintetis dan Real User Monitoring browserBagian ini menjelaskan cara merancang dan mengonfigurasi perjalanan sintetis dan Real User Monitoring, sehingga Anda dapat mengukur ketersediaan, performa, dan pengalaman pengguna di seluruh alur kunci seperti checkout, login, dan pengelolaan akun di produksi dan staging.
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 tracesPelajaran 9Instrumentasi infrastruktur: metrik Kubernetes (node, pod, container), kubelet/cadvisor, metrik kube-state dan penyedia cloudBagian ini membahas instrumentasi infrastruktur untuk Kubernetes dan platform cloud, termasuk metrik node, pod, dan container, metrik kubelet dan kube-state, serta telemetri penyedia cloud, memungkinkan perencanaan kapasitas dan triage insiden.
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
