पाठ 1ब्याकेन्ड नोड.जेएस इन्स्ट्रुमेन्टेसन: स्वचालित बनाम म्यानुअल ट्रेसिङ, HTTP मिडलवेयर, मिडलवेयर, व्यवसायिक तर्क र डाउनस्ट्रीम कलहरूका लागि स्प्यानहरू क्याप्चर गर्दैयो खण्डले नोड.जेएस ब्याकेन्ड इन्स्ट्रुमेन्टेसनको विस्तृत विवरण दिन्छ, स्वचालित र म्यानुअल ट्रेसिङको तुलना गर्दै, र HTTP मिडलवेयर, व्यवसायिक तर्क, र डाटाबेस, क्यासहरू, र बाह्य सेवाहरूमा डाउनस्ट्रीम कलहरूका लागि स्प्यानहरू क्याप्चर गर्ने तरिका देखाउँदै पूर्ण अनुरोध दृश्यता प्राप्त गर्न।
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 2डाटाबेस इन्स्ट्रुमेन्टेसन: पोस्टग्रेस्क्युएल क्वेरी टाइमिङहरू, ढिलो क्वेरी लगिङ, कनेक्सन पूल मेट्रिक्स, स्टेटमेन्ट-स्तर ट्रेसिङयो खण्डले पोस्टग्रेस्क्युएल इन्स्ट्रुमेन्टेसनमा केन्द्रित छ, जसमा क्वेरी टाइमिङ, ढिलो क्वेरी लगिङ, कनेक्सन पूल मेट्रिक्स, र स्टेटमेन्ट-स्तर ट्रेसिङ समावेश छ, ताकि तपाईं बटलनेकहरू पहिचान गर्न, क्वेरीहरू ट्युन गर्न, र अन्त-प्रयोगकर्ता लेटेन्सीमा डाटाबेस प्रभाव बुझ्न सक्नुहुन्छ।
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 3फ्रन्टेन्ड इन्स्ट्रुमेन्टेसन: क्याप्चर गर्ने मेट्रिक्स (पृष्ठ लोड, कोर वेब भाइटलहरू, TTFB, FID, LCP, CLS), सिंगल-पेज अनुप्रयोग राउटिङ र सिन्थेटिक लेनदेनहरू मापन गर्दैयो खण्डले ब्राउजर प्रदर्शन इन्स्ट्रुमेन्टेसन समेट्छ, जसमा कोर वेब भाइटलहरू, SPA राउटिङ, र सिन्थेटिक लेनदेनहरू समावेश छन्, ताकि तपाईं स्थिर फ्रन्टेन्ड मेट्रिक्स क्याप्चर गर्न, रिग्रेसनहरू पत्ता लगाउन, र क्लाइन्ट व्यवहारलाई ब्याकेन्ड प्रदर्शनसँग लिङ्क गर्न सक्नुहुन्छ।
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 4लगिङ र मेट्रिक्स क्योरिलेसन: संरचित लगहरू, ट्रेस आईडीहरूसँग लग समृद्धिकरण, केन्द्रीकृत लग इनजेस्टन बिन्दुहरूयो खण्डले संरचित लगिङ, ट्रेस र स्प्यान पहिचानकर्ताहरू, र केन्द्रीकृत इनजेस्टन प्रयोग गरेर लगहरू र मेट्रिक्स क्योरिलेट गर्ने तरिका व्याख्या गर्दछ। तपाईंले घटनाहरू, प्रदर्शन, र प्रयोगकर्ता प्रभाव जोड्ने क्वेरीहरू र ड्यासबोर्डहरू निर्माण गर्न सिक्नुहुनेछ।
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 5ब्याकेन्ड जाभा (स्प्रिङ बुट) इन्स्ट्रुमेन्टेसन: एजेन्ट-आधारित ट्रेसिङ, कन्ट्रोलरहरू, फिल्टरहरू, डाटाबेस कलहरू र बाह्य HTTP/gRPC का लागि स्प्यानहरू कन्फिगर गर्दैयो खण्डले एजेन्टहरू र कन्फिगरेसन प्रयोग गरेर जाभा स्प्रिङ बुट इन्स्ट्रुमेन्टेसनको वर्णन गर्दछ, कन्ट्रोलरहरू, फिल्टरहरू, डाटाबेस कलहरू, र बाह्य HTTP वा gRPC अनुरोधहरूका लागि स्प्यानहरू समेट्दै, जाभा सेवाहरूमा स्थिर, कम-घर्षण ट्रेसिङ प्राप्त गर्न।
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 6वितरित ट्रेसिङ डिजाइन: ट्रेस कन्टेक्स्ट प्रोपागेसन, नमूनाकरण रणनीतिहरू, स्प्यान नामकरण परम्पराहरू र मेटाडाटा/ट्यागिङयो खण्डले ट्रेस कन्टेक्स्ट प्रोपागेसन, नमूनाकरण रणनीतिहरू, स्प्यान नामकरण परम्पराहरू र मेटाडाटा/ट्यागिङ समावेश वितरित ट्रेसिङ डिजाइन व्याख्या गर्दछ। तपाईंले डिबगिङ, SLOहरू, र निर्भरता विश्लेषण समर्थन गर्ने स्थिर, कम-ओभरहेड ट्रेसेस निर्माण गर्ने सिक्नुहुनेछ।
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 7फ्रन्टेन्ड इन्स्ट्रुमेन्टेसन: त्रुटि संकलन (JS अपवादहरू, स्रोत नक्साहरू, ह्यान्डल नगरेका प्रॉमिस रिजेक्सनहरू) र सेशन/ट्रेस क्योरिलेसनयो खण्डले जाभास्क्रिप्ट अपवादहरू, स्रोत नक्साहरू, ह्यान्डल नगरेका प्रॉमिस रिजेक्सनहरू, र सेशन क्योरिलेसन समावेश फ्रन्टेन्ड त्रुटि इन्स्ट्रुमेन्टेसन सम्बोधन गर्दछ, ताकि तपाईं क्लाइन्ट-साइड विफलताहरू छिट्टै निदान गर्न र तिनलाई ब्याकेन्ड ट्रेसेससँग लिङ्क गर्न सक्नुहुन्छ।
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 8सिन्थेटिक मोनिटरिङ र RUM: सिन्थेटिक चेकआउट यात्राहरू र ब्राउजर रियल यूजर मोनिटरिङ कन्फिगर गर्दैयो खण्डले सिन्थेटिक यात्राहरू र रियल यूजर मोनिटरिङ डिजाइन र कन्फिगर गर्ने तरिका व्याख्या गर्दछ, ताकि तपाईं उत्पादन र स्टेजिङमा चेकआउट, लगइन, र खाता व्यवस्थापन जस्ता कुञ्जी प्रवाहहरूमा उपलब्धता, प्रदर्शन, र प्रयोगकर्ता अनुभव मापन गर्न सक्नुहुन्छ।
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 9पूर्वाधार इन्स्ट्रुमेन्टेसन: कubernेटिस मेट्रिक्स (नोड, पोड, कन्टेनर), kubelet/cadvisor, kube-state मेट्रिक्स र क्लाउड प्रदायक मेट्रिक्सयो खण्डले कubernेटिस र क्लाउड प्लेटफर्महरूका लागि पूर्वाधार इन्स्ट्रुमेन्टेसन समेट्छ, जसमा नोड, पोड, र कन्टेनर मेट्रिक्स, kubelet र kube-state मेट्रिक्स, र क्लाउड प्रदायक टेलिमेट्री समावेश छन्, क्षमता योजना र घटना ट्राइएज समर्थन गर्दै।
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