Kit de démarrage d'observabilité en production pour le jour 1 : les logs, métriques et traces minimaux à ajouter, et un flux de triage simple pour les rapports « c'est lent ».
La première chose qui casse n'est rarement pas l'application entière. C'est généralement une étape qui devient soudainement sollicitée, une requête qui passait en test, ou une dépendance qui commence à timeouter. Les vrais utilisateurs apportent de la variété : téléphones plus lents, réseaux instables, entrées étranges et pics de trafic aux mauvais moments.
Quand quelqu'un dit « c'est lent », il peut vouloir dire des choses très différentes. La page peut mettre trop de temps à se charger, les interactions peuvent être saccadées, un appel API peut timeouter, des jobs en arrière-plan peuvent s'accumuler, ou un service tiers peut tout ralentir.
C'est pourquoi vous avez besoin de signaux avant d'avoir besoin de tableaux de bord. Le jour 1, vous n'avez pas besoin de graphiques parfaits pour chaque endpoint. Il vous faut assez de logs, métriques et traces pour répondre vite à une seule question : où passe le temps ?
Il y a aussi un vrai risque de sur-instrumenter trop tôt. Trop d'événements créent du bruit, coûtent de l'argent et peuvent même ralentir l'app. Pire : les équipes cessent de faire confiance à la télémétrie car elle paraît désordonnée et incohérente.
Un objectif réaliste pour le jour 1 est simple : quand vous recevez un rapport « c'est lent », vous devez pouvoir trouver l'étape lente en moins de 15 minutes. Vous devez pouvoir dire si le goulot se situe dans le rendu client, le handler API et ses dépendances, la base de données ou le cache, ou un worker en arrière-plan ou un service externe.
Exemple : un nouveau flux de checkout semble lent. Même sans montagne d'outils, vous voulez pouvoir dire « 95 % du temps se passe dans les appels au fournisseur de paiement » ou « la requête du panier scanne trop de lignes ». Si vous construisez vite des apps avec des outils comme Koder.ai, cette base day-one compte encore plus, car la vitesse de livraison ne sert que si vous pouvez déboguer vite aussi.
Un bon kit de démarrage d'observabilité en production utilise trois vues différentes de la même appli, parce que chacune répond à une question différente.
Les logs racontent l'histoire. Ils vous disent ce qui s'est passé pour une requête, un utilisateur ou un job en arrière-plan. Une ligne de log peut dire « paiement échoué pour la commande 123 » ou « timeout BD après 2s », plus des détails comme request ID, user ID et le message d'erreur. Quand quelqu'un signale un incident isolé, les logs sont souvent le moyen le plus rapide de confirmer que ça s'est produit et qui est concerné.
Les métriques sont le tableau de score. Ce sont des nombres que vous pouvez suivre et alerter : taux de requêtes, taux d'erreur, percentiles de latence, CPU, profondeur des files. Les métriques vous disent si quelque chose est rare ou répandu, et si ça empire. Si la latence a bondi pour tout le monde à 10:05, les métriques le montreront.
Les traces sont la carte. Une trace suit une seule requête à travers votre système (web -> API -> base de données -> service tiers). Elle montre où le temps est passé, étape par étape. C'est important parce que « c'est lent » n'est presque jamais un grand mystère. C'est généralement un saut lent.
Pendant un incident, un flux pratique ressemble à ceci :
Une règle simple : si vous ne pouvez pas pointer vers un goulot après quelques minutes, vous n'avez pas besoin de plus d'alertes. Vous avez besoin de meilleures traces, et d'IDs cohérents qui relient traces et logs.
La plupart des incidents « on n'arrive pas à trouver » ne sont pas dus à des données manquantes. Ils arrivent parce que la même chose est enregistrée différemment entre services. Quelques conventions partagées dès le jour 1 font que logs, métriques et traces s'alignent quand vous avez besoin de réponses rapides.
Commencez par choisir un nom de service unique par unité déployable et gardez-le stable. Si « checkout-api » devient « checkout » dans la moitié de vos tableaux de bord, vous perdez l'historique et cassez les alertes. Faites de même pour les labels d'environnement. Choisissez un petit ensemble comme prod et staging, et utilisez-les partout.
Ensuite, facilitez le suivi de chaque requête. Générez un request ID à la frontière (API gateway, serveur web ou premier handler) et transmettez-le via les appels HTTP, les files de messages et les jobs en arrière-plan. Si un ticket support dit « c'était lent à 10:42 », un seul ID vous permet de récupérer les logs et la trace exacts sans deviner.
Un ensemble de conventions qui marche bien au jour 1 :
Mettez-vous d'accord sur les unités de temps tôt. Choisissez les millisecondes pour la latence API et les secondes pour les jobs plus longs, et tenez-vous-y. Les unités mixtes créent des graphiques qui ont l'air corrects mais racontent la mauvaise histoire.
Un exemple concret : si chaque API logge duration_ms, route, status et request_id, alors un rapport comme « checkout est lent pour le tenant 418 » devient un filtrage rapide, pas un débat sur où commencer.
Si vous ne faites qu'une chose dans votre kit de démarrage, facilitez la recherche dans les logs. Ça commence par des logs structurés (généralement JSON) et les mêmes champs dans chaque service. Les logs en texte brut vont pour le dev local, mais deviennent du bruit dès que vous avez du vrai trafic, des retries et plusieurs instances.
Une bonne règle : loggez ce que vous utiliserez réellement pendant un incident. La plupart des équipes doivent répondre : quelle requête était-ce ? Qui l'a faite ? Où ça a échoué ? Qu'est-ce que ça a touché ? Si une ligne de log n'aide pas pour l'une de ces questions, elle n'a probablement pas sa place.
Pour le jour 1, gardez un petit ensemble cohérent de champs pour pouvoir filtrer et joindre des événements entre services :
Quand une erreur arrive, loggez-la une seule fois, avec du contexte. Incluez un type d'erreur (ou code), un message court, une stack trace pour les erreurs serveur, et la dépendance en amont impliquée (par exemple : postgres, payment provider, cache). Évitez de répéter la même stack trace à chaque retry. Attachez plutôt le request_id pour suivre la chaîne.
Exemple : un utilisateur signale qu'il ne peut pas sauvegarder les réglages. Une seule recherche par request_id montre un 500 sur PATCH /settings, puis un timeout en aval vers Postgres avec duration_ms. Vous n'aviez pas besoin des payloads complets, seulement de la route, de l'user/session et du nom de la dépendance.
La confidentialité fait partie du logging, pas d'une tâche ultérieure. Ne loggez pas mots de passe, tokens, en-têtes d'authentification, corps de requête complets ou PII sensibles. Si vous devez identifier un utilisateur, loggez un ID stable (ou une valeur hachée) au lieu d'emails ou de numéros de téléphone.
Si vous construisez des apps sur Koder.ai (React, Go, Flutter), il vaut la peine d'intégrer ces champs dans chaque service généré dès le départ pour ne pas vous retrouver à « réparer le logging » pendant votre premier incident.
Un bon kit de démarrage commence par un petit ensemble de métriques qui répondent vite à une question : le système est-il sain maintenant, et si non, où ça fait mal ?
La plupart des incidents en production apparaissent comme l'un des quatre « signaux d'or » : latence (les réponses sont lentes), trafic (la charge a changé), erreurs (quelque chose échoue) et saturation (une ressource partagée est saturée). Si vous pouvez voir ces quatre signaux par partie majeure de votre appli, vous pouvez trier la plupart des incidents sans deviner.
La latence doit être en percentiles, pas en moyenne. Suivez p50, p95 et p99 pour voir quand un petit groupe d'utilisateurs souffre. Pour le trafic, commencez par les requêtes par seconde (ou jobs par minute pour les workers). Pour les erreurs, séparez 4xx vs 5xx : une hausse des 4xx indique souvent un changement côté client ou de validation ; une hausse des 5xx pointe vers votre appli ou ses dépendances. La saturation est le signal « on manque de quelque chose » (CPU, mémoire, connexions BD, backlog de file).
Un ensemble minimum qui couvre la plupart des applis :
Un exemple concret : si des utilisateurs disent « c'est lent » et que la latence p95 de l'API augmente tandis que le trafic reste stable, vérifiez la saturation ensuite. Si l'utilisation du pool BD est proche du max et que les timeouts augmentent, vous avez trouvé un goulot probable. Si la BD semble OK mais que la profondeur de file monte vite, le travail en arrière-plan pourrait voler des ressources partagées.
Si vous construisez des apps sur Koder.ai, traitez cette checklist comme faisant partie de votre définition de fait day-one. Il est plus facile d'ajouter ces métriques quand l'app est petite que pendant le premier incident réel.
Si un utilisateur dit « c'est lent », les logs vous disent souvent ce qui s'est passé, et les métriques combien de fois. Les traces vous disent où le temps est passé à l'intérieur d'une requête. Cette timeline unique transforme une plainte vague en correction claire.
Commencez côté serveur. Instrumentez les requêtes entrantes au bord de votre appli (le premier handler qui reçoit la requête) afin que chaque requête puisse produire une trace. Le traçage côté client peut attendre.
Une bonne trace day-one contient des spans qui correspondent aux parties qui causent généralement de la lenteur :
Pour rendre les traces recherchables et comparables, capturez quelques attributs clés et gardez-les cohérents entre services.
Pour le span de requête entrant, enregistrez la route (utilisez un template comme /orders/:id, pas l'URL complète), la méthode HTTP, le code de statut et la latence. Pour les spans BD, enregistrez le système BD (PostgreSQL, MySQL), le type d'opération (select, update) et le nom de la table si c'est facile à ajouter. Pour les appels externes, enregistrez le nom de la dépendance (payments, email, maps), l'hôte cible et le statut.
L'échantillonnage compte au jour 1, sinon les coûts et le bruit montent vite. Utilisez une règle simple head-based : tracez 100 % des erreurs et des requêtes lentes (si votre SDK le supporte), et échantillonnez un petit pourcentage du trafic normal (par exemple 1–10 %). Commencez plus haut quand le trafic est faible, puis réduisez quand l'usage grandit.
Ce à quoi ressemble du « bon » : une trace où vous pouvez lire l'histoire de haut en bas. Exemple : GET /checkout a pris 2,4 s, la BD a pris 120 ms, le cache 10 ms, et un appel externe de paiement a pris 2,1 s avec un retry. Maintenant vous savez que le problème est la dépendance, pas votre code. C'est le cœur du kit de démarrage d'observabilité en production.
Quand quelqu'un dit « c'est lent », le gain le plus rapide est de transformer ce ressenti vague en quelques questions concrètes. Ce flux de triage fonctionne même si votre appli est toute neuve.
Commencez par restreindre le problème, puis suivez les preuves dans l'ordre. Ne sautez pas directement sur la base de données.
Après stabilisation, faites une petite amélioration : notez ce qui s'est passé et ajoutez un signal manquant. Par exemple, si vous n'avez pas pu dire si la lenteur était limitée à une région, ajoutez un tag région aux métriques de latence. Si vous avez vu un long span BD sans indice sur la requête, ajoutez des labels de requête avec précaution, ou un champ « query name ».
Un exemple rapide : si la p95 du checkout passe de 400 ms à 3 s et que les traces montrent un span de paiement de 2,4 s, vous pouvez arrêter de débattre sur le code et vous concentrer sur le fournisseur, les retries et les timeouts.
Quand quelqu'un dit « c'est lent », vous pouvez perdre une heure à essayer de comprendre ce qu'il veut dire. Un kit de démarrage n'est utile que s'il vous aide à restreindre vite le problème.
Commencez par trois questions clarificatrices :
Puis regardez quelques chiffres qui indiquent généralement où aller ensuite. Ne cherchez pas le tableau parfait. Vous voulez juste des signaux « pire que la normale ».
Si la p95 augmente mais que les erreurs restent stables, ouvrez une trace pour la route la plus lente des 15 dernières minutes. Une seule trace montre souvent si le temps est passé dans la base, un appel externe, ou en attente de verrous.
Faites ensuite une recherche de logs. Si vous avez un rapport utilisateur précis, cherchez par request_id (ou correlation ID) et lisez la timeline. Sinon, cherchez le message d'erreur le plus fréquent dans la même fenêtre et voyez s'il correspond à la baisse de perf.
Enfin, décidez de mitiger maintenant ou d'approfondir. Si les utilisateurs sont bloqués et la saturation est élevée, une mitigation rapide (scaling up, rollback, ou désactivation d'un feature flag non essentiel) peut acheter du temps. Si l'impact est faible et le système stable, continuez d'investiguer avec les traces et les slow query logs.
Quelques heures après une release, les tickets support arrivent : « le checkout met 20 à 30 secondes ». Personne ne reproduit sur sa machine, donc les suppositions commencent. C'est là qu'un kit de démarrage paye.
D'abord, allez sur les métriques et confirmez le symptôme. Le graphique de latence p95 pour les requêtes HTTP montre un pic clair, mais seulement pour POST /checkout. Les autres routes sont normales et le taux d'erreur est stable. Ça restreint le problème de « tout le site est lent » à « un endpoint a ralenti après la release ».
Ensuite, ouvrez une trace pour une requête lente POST /checkout. La waterfall de la trace rend le coupable évident. Deux issues courantes :
Validez ensuite avec les logs, en utilisant le même request ID de la trace (ou le trace ID si vous le conservez dans les logs). Dans les logs pour cette requête, vous voyez des warnings répétés comme « payment timeout reached » ou « context deadline exceeded », plus des retries ajoutés dans la nouvelle release. Si c'est le chemin BD, les logs peuvent montrer des messages d'attente de verrou ou une requête lente enregistrée au-dessus d'un seuil.
Avec les trois signaux alignés, la correction devient simple :
L'essentiel : vous n'avez pas cherché à tâtons. Les métriques ont pointé l'endpoint, les traces ont pointé l'étape lente, et les logs ont confirmé le mode d'échec avec la requête exacte en main.
La plupart du temps d'incident est perdu sur des lacunes évitables : les données existent, mais elles sont bruyantes, risquées, ou il manque le détail qui relie symptôme et cause. Un kit de démarrage n'aide que s'il reste utilisable sous stress.
Un piège fréquent est de logger trop, surtout les corps de requête bruts. Ça paraît utile jusqu'à ce que vous payiez un stockage gigantesque, que les recherches ralentissent, et que vous capturiez par erreur mots de passe, tokens ou données personnelles. Préférez des champs structurés (route, status code, latency, request_id) et ne loggez que des fragments d'entrée explicitement autorisés.
Une autre perte de temps vient de métriques détaillées mais impossibles à agréger. Les labels à haute cardinalité comme les IDs utilisateur complets, emails ou numéros de commande peuvent faire exploser vos séries métriques et rendre les tableaux instables. Utilisez des labels grossiers (nom de route, méthode HTTP, classe de statut, nom de dépendance), et gardez les éléments spécifiques à l'utilisateur dans les logs où ils ont leur place.
Erreurs qui bloquent systématiquement un diagnostic rapide :
Un petit exemple pratique : si la p95 du checkout passe de 800 ms à 4 s, vous voulez répondre en quelques minutes à deux questions : est-ce arrivé juste après un déploiement, et le temps est-il passé dans votre appli ou chez une dépendance (BD, fournisseur de paiement, cache) ? Avec des percentiles, un tag de version et des traces avec route + noms de dépendance, vous y arrivez vite. Sans ça, vous brûlez la fenêtre d'incident à débattre de suppositions.
Le vrai avantage, c'est la cohérence. Un kit de démarrage d'observabilité n'aide que si chaque nouveau service embarque les mêmes bases, nommées de la même façon, et faciles à trouver quand quelque chose casse.
Transformez vos choix day-one en un petit template que votre équipe réutilise. Gardez-le court, mais précis.
Créez une vue « d'accueil » unique que n'importe qui peut ouvrir pendant un incident. Un écran doit montrer requêtes par minute, taux d'erreur, latence p95 et votre métrique principale de saturation, avec un filtre pour l'environnement et la version.
Gardez les alertes minimales au début. Deux alertes couvrent beaucoup : un pic de taux d'erreur sur une route clé, et un pic de latence p95 sur la même route. Si vous en ajoutez d'autres, assurez-vous que chacune a une action claire.
Enfin, organisez une revue mensuelle récurrente. Supprimez les alertes bruyantes, resserrez le nommage, et ajoutez un signal manquant qui aurait fait gagner du temps lors du dernier incident.
Pour intégrer ça à votre processus de build, ajoutez une « porte d'observabilité » à votre checklist de release : pas de déploiement sans request IDs, tags de version, la vue d'accueil et les deux alertes de base. Si vous déployez avec Koder.ai, vous pouvez définir ces signaux day-one en mode planning avant le déploiement, puis itérer en toute sécurité en utilisant des snapshots et des rollbacks quand il faut ajuster rapidement.
Commencez par le premier point d'entrée des utilisateurs : le serveur web, la passerelle API ou votre premier handler.
request_id et faites-le passer dans tous les appels internes.route, method, status et duration_ms pour chaque requête.Cela suffit généralement pour atteindre rapidement un endpoint et une fenêtre temporelle précis.
Visez cet objectif par défaut : vous devez pouvoir identifier l'étape lente en moins de 15 minutes.
Vous n'avez pas besoin de tableaux de bord parfaits dès le premier jour. Il vous faut suffisamment de signaux pour répondre à :
Utilisez-les ensemble, car chacun répond à une question différente :
Lors d'un incident : confirmez l'impact avec les métriques, trouvez le goulot avec les traces, expliquez-le avec les logs.
Choisissez un petit ensemble de conventions et appliquez-les partout :
Par défaut, privilégiez les logs structurés (souvent JSON) avec les mêmes clés partout.
Champs minimums qui rapportent immédiatement :
Commencez par les quatre « signaux d'or » par composant principal :
Puis ajoutez une petite checklist par composant :
Instrumentez d'abord côté serveur pour que chaque requête entrante puisse créer une trace.
Une trace utile day-one contient des spans pour :
Rendez les spans recherchables avec des attributs cohérents comme (forme template), , et un nom de dépendance clair (par exemple , , ).
Un défaut simple et sûr :
Commencez plus haut quand le trafic est faible, puis réduisez au fur et à mesure que le volume augmente.
L'objectif est de garder les traces utiles sans exploser les coûts ou le bruit, tout en ayant assez d'exemples du chemin lent pour le diagnostiquer.
Utilisez un flux reproductible qui suit les preuves :
Ces erreurs gaspillent du temps (et parfois de l'argent) :
service_name stable, environment (comme prod/staging) et versionrequest_id généré à l'entrée et propagé dans les appels et jobsroute, method, status_code, et tenant_id (si multi-tenant)duration_ms)L'objectif : qu'un même filtre fonctionne à travers les services au lieu de repartir de zéro à chaque fois.
timestamp, level, service_name, environment, versionrequest_id (et trace_id si disponible)route, method, status_code, duration_msuser_id ou session_id (un ID stable, pas un email)Loggez les erreurs une seule fois avec du contexte (type/code d'erreur + message + nom de la dépendance). Évitez de répéter la même stack trace à chaque retry.
routestatus_codepaymentspostgrescacheNotez ensuite le signal manquant qui aurait permis d'aller plus vite, et ajoutez-le.
Restez simple : IDs stables, percentiles, noms de dépendance clairs et tags de version partout.