Startpakket voor productie-observability vanaf dag één: de minimale logs, metrics en traces om toe te voegen, plus een eenvoudige triage-flow voor "het is traag" meldingen.
Het eerste dat kapot gaat is zelden de hele app. Meestal is het één stap die ineens druk wordt, één query die in tests prima was, of één dependency die begint te timen outen. Echte gebruikers brengen echte variatie: langzamere telefoons, onbetrouwbare netwerken, vreemde inputs en verkeerspieken op onhandige momenten.
Als iemand zegt “het is traag”, kan dat veel verschillende dingen betekenen. De pagina kan te lang laden, interacties kunnen haperen, één API-call kan time-outs geven, background jobs kunnen zich opstapelen, of een third-party service kan alles vertragen.
Daarom heb je signalen nodig voordat je dashboards nodig hebt. Op dag één heb je geen perfecte grafieken voor elke endpoint nodig. Je hebt genoeg logs, metrics en traces om één vraag snel te beantwoorden: waar gaat de tijd heen?
Er is ook een reëel risico om vroeg te veel te instrumenteren. Te veel events maken ruis, kosten geld en kunnen de app zelfs vertragen. Nog erger: teams verliezen vertrouwen in telemetry omdat het rommelig en inconsistente aanvoelt.
Een realistisch dag-één doel is simpel: wanneer je een “het is traag” melding krijgt, kun je de trage stap binnen 15 minuten vinden. Je moet kunnen zeggen of de bottleneck in client rendering zit, in de API-handler en diens dependencies, in de database of cache, of bij een background worker of externe service.
Voorbeeld: een nieuwe checkout-flow voelt traag aan. Zelfs zonder een berg tooling wil je toch kunnen zeggen: “95% van de tijd zit in calls naar de payment provider” of “de cart-query scant te veel rijen.” Als je snel apps bouwt met tools als Koder.ai, wordt die dag-één basislijn nog belangrijker, omdat snelle levering alleen helpt als je ook snel kunt debuggen.
Een goed productie-observability startpakket gebruikt drie verschillende “kijkjes” in dezelfde app, omdat elk een andere vraag beantwoordt.
Logs vertellen het verhaal. Ze zeggen wat er gebeurde voor één request, één gebruiker of één background job. Een logregel kan zeggen “payment failed for order 123” of “DB timeout after 2s”, plus details zoals request ID, user ID en de foutmelding. Als iemand een vreemd éénmalig probleem meldt, zijn logs vaak de snelste manier om te bevestigen dat het gebeurde en wie erdoor geraakt werd.
Metrics zijn het scorebord. Het zijn aantallen die je kunt trenden en waarop je alerts kunt zetten: request rate, error rate, latency-percentielen, CPU, queue depth. Metrics vertellen je of iets zeldzaam of wijdverbreid is en of het erger wordt. Als latency om 10:05 voor iedereen omhoog ging, tonen metrics dat.
Traces zijn de kaart. Een trace volgt één request terwijl het door je systeem gaat (web -> API -> database -> third-party). Het laat stap voor stap zien waar tijd wordt besteed. Dat is belangrijk omdat “het is traag” bijna nooit één groot mysterie is. Meestal is het één trage hop.
Tijdens een incident ziet een praktische flow er zo uit:
Een eenvoudige regel: als je na een paar minuten niet naar één bottleneck kunt wijzen, heb je geen extra alerts nodig. Je hebt betere traces nodig, en consistente ID’s die traces met logs verbinden.
De meeste “we kunnen het niet vinden” incidenten komen niet doordat data ontbreekt. Ze gebeuren omdat hetzelfde ding in verschillende services anders wordt vastgelegd. Enkele gedeelde conventies op dag één zorgen ervoor dat logs, metrics en traces op elkaar aansluiten wanneer je snel antwoorden nodig hebt.
Begin met het kiezen van één servicenaam per deployable unit en houd die stabiel. Als “checkout-api” in de helft van je dashboards “checkout” wordt, verlies je historie en breek je alerts. Doe hetzelfde voor environment labels. Kies een kleine set zoals prod en staging en gebruik die overal.
Maak daarna elke request makkelijk te volgen. Genereer een request ID aan de edge (API-gateway, webserver of eerste handler) en geef die door in HTTP-calls, message queues en background jobs. Als een supportticket zegt “het was traag om 10:42”, laat een enkele ID je de exacte logs en trace ophalen zonder te gokken.
Een set conventies die op dag één goed werkt:
request_id doorgeven over services en jobsSpreek vroeg af welke tijdseenheden je gebruikt. Kies milliseconden voor API-latency en seconden voor langere jobs, en houd je eraan. Gemixte eenheden creëren grafieken die er goed uitzien maar het verkeerde verhaal vertellen.
Een concreet voorbeeld: als elke API duration_ms, route, status en request_id logt, dan wordt een melding als “checkout is traag voor tenant 418” een snelle filter, niet een discussie over waar te beginnen.
Als je maar één ding doet in je productie-observability starterpakket, maak dan logs makkelijk doorzoekbaar. Dat begint met gestructureerde logs (meestal JSON) en dezelfde velden in elke service. Plain-text logs zijn prima voor lokale ontwikkeling, maar ze veranderen in ruis zodra je echte traffic, retries en meerdere instanties hebt.
Een goede vuistregel: log wat je daadwerkelijk tijdens een incident gaat gebruiken. De meeste teams moeten kunnen beantwoorden: welke request was dit? Wie deed het? Waar faalde het? Wat raakte het? Als een logregel niet helpt bij één van die vragen, hoeft hij waarschijnlijk niet te bestaan.
Voor dag één: houd een kleine, consistente set velden aan zodat je kunt filteren en events kunt joinen over services:
request_id, trace_id als je het hebt)user_id of session_id, route, method)duration_ms)Wanneer er een fout gebeurt, log die één keer, met context. Voeg een error type (of code) toe, een korte boodschap, een stacktrace voor serverfouten en de upstream dependency (bijvoorbeeld: postgres, payment provider, cache). Vermijd het herhalen van dezelfde stacktrace bij elke retry. Koppel in plaats daarvan de request_id zodat je de keten kunt volgen.
Voorbeeld: een gebruiker meldt dat ze instellingen niet kunnen opslaan. Één zoekopdracht op request_id toont een 500 op PATCH /settings, daarna een downstream timeout naar Postgres met duration_ms. Je had geen volledige payloads nodig, alleen route, user/session en de dependency-naam.
Privacy hoort bij logging, niet als een later klusje. Log geen wachtwoorden, tokens, auth-headers, volledige request bodies of gevoelige PII. Als je een gebruiker moet identificeren, log dan een stabiele ID (of een gehashte waarde) in plaats van e-mails of telefoonnummers.
Als je apps bouwt met Koder.ai (React, Go, Flutter), is het de moeite waard om deze velden vanaf het begin in elke gegenereerde service te verwerken, zodat je niet “logging repareren” moet doen tijdens je eerste incident.
Een goed productie-observability startpakket begint met een kleine set metrics die snel één vraag beantwoorden: is het systeem gezond nu, en zo niet, waar doet het pijn?
De meeste productieproblemen verschijnen als één van vier “golden signals”: latency (responses zijn traag), traffic (load verandert), errors (dingen falen) en saturation (een gedeelde resource is vol). Als je deze vier signalen per belangrijk onderdeel van je app kunt zien, kun je de meeste incidenten triageren zonder te gokken.
Latency moet in percentielen, niet in gemiddelden. Houd p50, p95 en p99 bij zodat je ziet wanneer een kleine groep gebruikers een slechte ervaring heeft. Voor traffic begin met requests per seconde (of jobs per minuut voor workers). Voor errors splits 4xx vs 5xx: stijgende 4xx duidt vaak op clientgedrag of validatieveranderingen; stijgende 5xx wijst op je app of diens dependencies. Saturation is het signaal “we raken iets op” (CPU, geheugen, DB-connections, queue backlog).
Een minimale set die voor de meeste apps dekt:
Een concreet voorbeeld: als gebruikers melden “het is traag” en API p95-latency piekt terwijl verkeer stabiel blijft, controleer dan saturatie. Als DB-poolgebruik dicht bij het maximum zit en timeouts stijgen, heb je waarschijnlijk een bottleneck gevonden. Als de DB er goed uitziet maar queue depth snel groeit, kan background werk gedeelde resources opeten.
Als je apps bouwt met Koder.ai, beschouw deze checklist als onderdeel van je dag-één definition of done. Het is makkelijker om deze metrics toe te voegen terwijl de app klein is dan tijdens het eerste echte incident.
Als een gebruiker zegt “het is traag”, vertellen logs vaak wat er gebeurde en metrics hoe vaak het voorkomt. Traces vertellen waar de tijd binnen één request naartoe ging. Die ene tijdlijn verandert een vage klacht in een duidelijke oplossing.
Begin aan de serverzijde. Instrumenteer inkomende requests aan de edge van je app (de eerste handler die de request ontvangt) zodat elke request één trace kan produceren. Client-side tracing kan wachten.
Een goede dag-één trace heeft spans die overeenkomen met de onderdelen die meestal traag zijn:
Om traces doorzoekbaar en vergelijkbaar te maken, leg een paar sleutelattributen vast en houd ze consistent over services.
Voor de inbound request-span: registreer route (gebruik een template zoals /orders/:id, niet de volledige URL), HTTP-methode, status code en latency. Voor database-spans: registreer het DB-systeem (PostgreSQL, MySQL), operatietype (select, update) en de tabelnaam als het makkelijk toe te voegen is. Voor externe calls: registreer de dependency-naam (payments, email, maps), target host en status.
Sampling doet ertoe op dag één, anders groeien kosten en ruis snel. Gebruik een simpele head-based regel: trace 100% van fouten en trage requests (als je SDK het ondersteunt), en sample een klein percentage van normale traffic (zoals 1–10%). Begin hoger bij weinig traffic en verlaag naarmate gebruik groeit.
Wat “goed” ziet eruit: één trace waarin je het verhaal van boven naar beneden kunt lezen. Voorbeeld: GET /checkout duurde 2,4s, DB nam 120ms, cache 10ms en een externe payment-call nam 2,1s met een retry. Nu weet je dat het probleem de dependency is, niet je code. Dit is de kern van een productie-observability starterkit.
Als iemand zegt “het is traag”, is de snelste winst om dat vage gevoel in enkele concrete vragen om te zetten. Deze productie-observability starterkit triage-flow werkt zelfs als je app splinternieuw is.
Begin met het versmallen van het probleem en volg dan het bewijs in volgorde. Spring niet meteen naar de database.
Nadat je het hebt gestabiliseerd, doe je één kleine verbetering: noteer wat er gebeurde en voeg één missend signaal toe. Bijvoorbeeld: als je niet kon zien of de vertraging alleen in één regio was, voeg een regio-tag toe aan latency-metrics. Als je een lange database-span zag zonder aanwijzing welke query, voeg dan zorgvuldig query-labels toe of een "query name"-veld.
Een snel voorbeeld: als checkout p95 van 400 ms naar 3 s springt en traces tonen een 2,4 s span in een payment-call, kun je stoppen met discussiëren over app-code en je richten op de provider, retries en timeouts.
Als iemand zegt “het is traag”, kun je gemakkelijk een uur verspillen aan uitzoeken wat ze bedoelen. Een productie-observability starterkit is alleen nuttig als het je helpt het probleem snel te versmallen.
Begin met drie verduidelijkende vragen:
Kijk daarna naar een paar cijfers die je meestal vertellen waar je naartoe moet. Zoek niet naar het perfecte dashboard. Je wilt alleen signalen die “slechter dan normaal” aangeven.
Als p95 omhoog is maar errors stabiel zijn, open dan één trace van het traagste pad in de laatste 15 minuten. Eén trace laat vaak zien of de tijd in de database, een externe API-call of wachten op locks ging.
Doe daarna één logzoekopdracht. Als je een specifieke gebruikersmelding hebt, zoek op hun request_id (of correlatie-ID) en lees de timeline. Als je die niet hebt, zoek dan naar het meest voorkomende error-bericht in hetzelfde tijdsvenster en kijk of het samenvalt met de vertraging.
Beslis uiteindelijk of je nu moet mitigeren of dieper moet graven. Als gebruikers geblokkeerd zijn en saturatie hoog is, kan een snelle mitigatie (schalen, rollback of een niet-essentiële feature-flag uitzetten) tijd kopen. Als de impact klein is en het systeem stabiel, ga dan door met traces en slow query logs.
Begin bij de eerste plek waar gebruikers je systeem binnenkomen: de webserver, API-gateway of je eerste handler.
request_id toe en geef die door in elke interne call.route, method, status en duration_ms voor elke request.Dat alleen brengt je meestal snel naar een specifieke endpoint en tijdsvenster.
Streef naar dit uitgangspunt: je kunt de trage stap binnen 15 minuten identificeren.
Je hebt geen perfecte dashboards nodig op dag één. Je hebt genoeg signalen om te kunnen beantwoorden:
Gebruik ze samen; elk beantwoordt een andere vraag:
Tijdens een incident: bevestig impact met metrics, vind de bottleneck met traces, leg het uit met logs.
Kies een kleine set conventies en pas ze overal toe:
Standaardiseer op gestructureerde logs (meestal JSON) met dezelfde keys overal.
Minimale velden die direct voordeel opleveren:
Begin met de vier “golden signals” per belangrijk onderdeel:
Vul aan met een klein component-checklist:
Instrumenteer eerst server-side zodat elke inkomende request een trace kan produceren.
Een nuttige dag-één trace bevat spans voor:
Maak spans doorzoekbaar met consistente attributen zoals (template-vorm), en een duidelijke dependency-naam (bijv. , , ).
Een eenvoudige, veilige standaard is:
Begin hoger als traffic laag is, en verlaag naarmate volume groeit.
Het doel is traces nuttig te houden zonder kosten en ruis te laten exploderen, en toch genoeg voorbeelden van het trage pad te hebben om het te diagnosticeren.
Gebruik een herhaalbare flow die het bewijs volgt:
Deze fouten kosten tijd (en soms geld):
service_name, environment (zoals prod/staging) en versionrequest_id die aan de edge wordt gegenereerd en door alle calls en jobs wordt doorgegevenroute, method, status_code en tenant_id (als je multi-tenant bent)duration_ms)Het doel is dat één filter werkt over services in plaats van elke keer opnieuw te beginnen.
timestamp, level, service_name, environment, versionrequest_id (en trace_id als beschikbaar)route, method, status_code, duration_msuser_id of session_id (een stabiele ID, geen e-mail)Log errors één keer met context (error type/code + message + dependency name). Vermijd het herhalen van dezelfde stack trace bij elke retry.
routestatus_codepaymentspostgrescacheSchrijf één ontbrekend signaal op dat dit sneller had gemaakt en voeg dat daarna toe.
Houd het simpel: stabiele IDs, percentielen, duidelijke dependency-namen en version-tags overal.