Somo 1Kuweka vipima kwa nyuma ya Node.js: kufuatilia kiotomatiki dhidi ya kwa mkono, middleware ya HTTP, kukamata vipindi kwa middleware, mantiki ya biashara na simu za chiniSehemu hii inaelezea kuweka vipima kwa nyuma ya Node.js, ikilinganisha kufuatilia kiotomatiki na kwa mkono, na kuonyesha jinsi ya kukamata vipindi kwa middleware ya HTTP, mantiki ya biashara, na simu za chini kwa hifadhi za data, akiba, na huduma za nje kwa mwonekano kamili wa ombi.
Choosing automatic versus manual instrumentationTracing Express and Koa middleware chainsCapturing spans for core business operationsInstrumenting outbound HTTP and gRPC clientsHandling async context and promise boundariesSomo 2Kuweka vipima kwa hifadhi ya data: wakati wa ombi za PostgreSQL, kuingiza magunia ya ombi polepole, vipima vya dimbwi la muunganisho, kufuatilia kiwango cha taarifaSehemu hii inazingatia kuweka vipima kwa PostgreSQL, ikijumuisha wakati wa ombi, kuingiza magunia ya ombi polepole, vipima vya dimbwi la muunganisho, na kufuatilia kiwango cha taarifa, ili uweze kutambua vizuizi, kurekebisha maombi, na kuelewa athari ya hifadhi ya data kwenye latency ya mwisho wa mtumiaji.
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 dataSomo 3Kuweka vipima kwa mstari wa mbele: vipima vya kukamata (kupakia ukurasa, Core Web Vitals, TTFB, FID, LCP, CLS), kupima uelekezaji wa programu ya kurasa moja na shughuli bandiaSehemu hii inashughulikia kuweka vipima kwa utendaji wa kivinjari, ikijumuisha Core Web Vitals, uelekezaji wa SPA, na shughuli bandia, ikikuwezesha kukamata vipima vya mstari wa mbele vinavyoendana, kutambua kurudi nyuma, na kuunganisha tabia ya mteja na utendaji wa nyuma.
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 versionsSomo 4Kuunganisha magunia na vipima: magunia yaliyopangwa, kuimarisha magunia kwa vitambulisho vya nyuzi, pointi za ununuzi wa magunia za katiSehemu hii inaelezea jinsi ya kuunganisha magunia na vipima kwa kutumia kuingiza magunia kilichopangwa, vitambulisho vya nyuzi na vipindi, na ununuzi wa kati. Utajifunza kujenga masuala na dashibodi zinazounganisha matukio, utendaji, na athari kwa mtumiaji.
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 policiesSomo 5Kuweka vipima kwa nyuma ya Java (Spring Boot): kufuatilia linalotegemea wakala, kusanidi vipindi kwa wasimamizi, vichujio, simu za hifadhi ya data na HTTP/gRPC za njeSehemu hii inaelezea kuweka vipima kwa Java Spring Boot kwa kutumia wakala na usanidi, ikishughulikia vipindi kwa wasimamizi, vichujio, simu za hifadhi ya data, na maombi ya HTTP au gRPC ya nje, ili kufikia kufuatilia endelevu, chenye msuguano mdogo katika huduma za 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 eventsSomo 6Muundo wa kufuatilia zilizosambazwa: uenezaji wa muktadha wa nyuzi, mikakati ya sampuli, desturi za majina ya vipindi na metadata/kutagaSehemu hii inaelezea muundo wa kufuatilia zilizosambazwa, ikijumuisha uenezaji wa muktadha wa nyuzi, mikakati ya sampuli, majina ya vipindi, na kutaga. Utajifunza jinsi ya kuunda nyuzi endelevu, zenye gharama ndogo zinazounga mkono kurekebisha, SLOs, na uchambuzi wa utegemezi.
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 policiesSomo 7Kuweka vipima kwa mstari wa mbele: kukusanya makosa (makosa ya JS, ramani za chanzo, kukataliwa kwa ahadi zisizoshughulikiwa) na uunganishaji wa kikao/nyuziSehemu hii inashughulikia kuweka vipima kwa makosa mstari wa mbele, ikijumuisha makosa ya JavaScript, ramani za chanzo, kukataliwa kwa ahadi zisizoshughulikiwa, na uunganishaji wa kikao, ili uweze kutambua haraka makosa ya upande wa mteja na kuyahusisha na nyuzi za nyuma.
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 logsSomo 8Ufuatiliaji bandia na RUM: kusanidi safari za malipo bandia na Ufuatiliaji Halisi wa Mtumiaji wa kivinjariSehemu hii inaelezea jinsi ya kubuni na kusanidi safari bandia na Ufuatiliaji Halisi wa Mtumiaji wa kivinjari, ili upime upatikanaji, utendaji, na uzoefu wa mtumiaji katika mtiririko muhimu kama malipo, ingia, na usimamizi wa akaunti katika uzalishaji na hatua.
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 tracesSomo 9Kuweka vipima kwa miundombinu: vipima vya Kubernetes (nodi, pod, kontena), kubelet/cadvisor, kube-state vipima na vipima vya mtoa huduma wa winguSehemu hii inashughulikia kuweka vipima kwa miundombinu kwa Kubernetes na majukwaa ya wingu, ikijumuisha vipima vya nodi, pod, na kontena, vipima vya kubelet na kube-state, na telemetry ya mtoa huduma wa wingu, ikikuwezesha kupanga uwezo na uchambuzi wa tukio.
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