पाठ 1बॅकएंड Node.js इन्स्ट्रुमेंटेशन: ऑटोमॅटिक विरुद्ध मॅन्युअल ट्रेसिंग, HTTP मिडलवेअर, मिडलवेअर, व्यवसाय लॉजिक आणि डाउनस्ट्रीम कॉल्ससाठी स्पॅन्स कॅप्चरया विभागात Node.js बॅकएंड इन्स्ट्रुमेंटेशन विस्तृतपणे सांगितले आहे, ऑटोमॅटिक आणि मॅन्युअल ट्रेसिंगची तुलना करते, आणि HTTP मिडलवेअर, व्यवसाय लॉजिक, आणि डेटाबेस, कॅशेस, आणि बाह्य सेवांसाठी डाउनस्ट्रीम कॉल्ससाठी स्पॅन्स कॅप्चर करण्याचा मार्ग दाखवते पूर्ण रिक्वेस्ट दृश्यमानतेसाठी.
Choosing automatic versus manual instrumentationTracing Express and Koa middleware chainsCapturing spans for core business operationsInstrumenting outbound HTTP and gRPC clientsHandling async context and promise boundariesपाठ 2डेटाबेस इन्स्ट्रुमेंटेशन: PostgreSQL क्वेरी टायमिंग्स, स्लो क्वेरी लॉगिंग, कनेक्शन पूल मेट्रिक्स, स्टेटमेंट-लेव्हल ट्रेसिंगया विभागात PostgreSQL इन्स्ट्रुमेंटेशनवर फोकस आहे, ज्यात क्वेरी टायमिंग, स्लो क्वेरी लॉगिंग, कनेक्शन पूल मेट्रिक्स, आणि स्टेटमेंट-लेव्हल ट्रेसिंगचा समावेश आहे, जेणेकरून बॉटलनेक्स ओळखता येतील, क्वेरीज ट्यून करता येतील, आणि एंड-यूजर लेटन्सीवर डेटाबेस प्रभाव समजेल.
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 dataपाठ 3फ्रंटएंड इन्स्ट्रुमेंटेशन: कॅप्चर करण्याजोगी मेट्रिक्स (पेज लोड, कोर वेब व्हायटल्स, TTFB, FID, LCP, CLS), सिंगल-पेज अॅप्लिकेशन रूटिंग आणि सिंथेटिक ट्रान्झॅक्शन्स मोजणेया विभागात ब्राउझर परफॉर्मन्स इन्स्ट्रुमेंटेशन कव्हर करते, ज्यात कोर वेब व्हायटल्स, SPA रूटिंग, आणि सिंथेटिक ट्रान्झॅक्शन्सचा समावेश आहे, जेणेकरून सातत्यपूर्ण फ्रंटएंड मेट्रिक्स कॅप्चर करता येतील, रिग्रेशन्स डिटेक्ट होतील, आणि क्लायंट वर्तन बॅकएंड परफॉर्मन्सशी लिंक होईल.
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 versionsपाठ 4लॉगिंग आणि मेट्रिक्स कुराबणी: स्ट्रक्चर्ड लॉग्स, ट्रेस आयडेंटिफायर्सने लॉग एनरिचमेंट, सेंट्रलाइज्ड लॉग इन्जेशन पॉइंट्सया विभागात स्ट्रक्चर्ड लॉगिंग, ट्रेस आणि स्पॅन आयडेंटिफायर्स, आणि सेंट्रलाइज्ड इन्जेशन वापरून लॉग्स आणि मेट्रिक्स कुराबणी स्पष्ट करते. तुम्ही इव्हेंट्स, परफॉर्मन्स, आणि यूजर इम्पॅक्ट जोडणाऱ्या क्वेरीज आणि डॅशबोर्ड्स बिल्ड कराल.
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 policiesपाठ 5बॅकएंड Java (Spring Boot) इन्स्ट्रुमेंटेशन: एजंट-आधारित ट्रेसिंग, कंट्रोलर्स, फिल्टर्स, डेटाबेस कॉल्स आणि बाह्य HTTP/gRPC साठी स्पॅन्स कॉन्फिगरया विभागात एजंट्स आणि कॉन्फिगरेशन वापरून Java Spring Boot इन्स्ट्रुमेंटेशन वर्णन करते, कंट्रोलर्स, फिल्टर्स, डेटाबेस कॉल्स, आणि बाह्य HTTP किंवा gRPC रिक्वेस्टसाठी स्पॅन्स कव्हर करते, जावा सेवांमध्ये सातत्यपूर्ण, कमी घर्षण ट्रेसिंग साध्य करण्यासाठी.
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 eventsपाठ 6डिस्ट्रिब्युटेड ट्रेसिंग डिझाइन: ट्रेस काँटेक्स्ट प्रोपगेशन, नमुना घेण्याच्या धोरणे, स्पॅन नेमिंग कन्व्हेन्शन्स आणि मेटाडेटा/टॅगिंगया विभागात डिस्ट्रिब्युटेड ट्रेसिंग डिझाइन स्पष्ट करते, ज्यात ट्रेस काँटेक्स्ट प्रोपगेशन, नमुना घेण्याच्या धोरणे, स्पॅन नेमिंग, आणि टॅगिंगचा समावेश आहे. तुम्ही डिबगिंग, SLOs, आणि डिपेंडन्सी विश्लेषणला सपोर्ट करणारे सातत्यपूर्ण, कमी ओव्हरहेड ट्रेसेस तयार कराल.
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 policiesपाठ 7फ्रंटएंड इन्स्ट्रुमेंटेशन: एरर संकलन (JS अपवाद, सोर्स मॅप्स, अनहँडल्ड प्रॉमिस रिजेक्शन्स) आणि सेशन/ट्रेस कुराबणीया विभागात JavaScript अपवाद, सोर्स मॅप्स, अनहँडल्ड प्रॉमिस रिजेक्शन्स, आणि सेशन कुराबणीचा समावेश असलेली फ्रंटएंड एरर इन्स्ट्रुमेंटेशन संबोधित करते, जेणेकरून क्लायंट-साइड फेल्युअर्स जलद निदान करता येतील आणि ते बॅकएंड ट्रेसेसशी लिंक होतील.
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 logsपाठ 8सिंथेटिक मॉनिटरिंग आणि RUM: सिंथेटिक चेकआऊट जर्नीज आणि ब्राउझर रिअल यूजर मॉनिटरिंग कॉन्फिगर करणेया विभागात सिंथेटिक जर्नीज आणि रिअल यूजर मॉनिटरिंग डिझाइन आणि कॉन्फिगर कसे करावे हे स्पष्ट करते, जेणेकरून उपलब्धता, परफॉर्मन्स, आणि यूजर अनुभव चेकआऊट, लॉगिन, आणि अकाउंट व्यवस्थापनासारख्या की फ्लोजवर प्रोडक्शन आणि स्टेजिंगमध्ये मोजता येईल.
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 tracesपाठ 9इन्फ्रास्ट्रक्चर इन्स्ट्रुमेंटेशन: Kubernetes मेट्रिक्स (नोड, पॉड, कंटेनर), kubelet/cadvisor, kube-state मेट्रिक्स आणि क्लाउड प्रदाता मेट्रिक्सया विभागात Kubernetes आणि क्लाउड प्लॅटफॉर्म्ससाठी इन्फ्रास्ट्रक्चर इन्स्ट्रुमेंटेशन कव्हर करते, ज्यात नोड, पॉड, आणि कंटेनर मेट्रिक्स, kubelet आणि kube-state मेट्रिक्स, आणि क्लाउड प्रदाता टेलिमेट्रीचा समावेश आहे, क्षमता नियोजन आणि घटना ट्रायेजला सक्षम करतो.
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