Анализ приложения по его логамВеб-разработка

Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Кирилл Дунаев
Яндекс

В последние годы разработчик Яндекс.Коннект в отделе сервисов для организаций.

Тезисы

В докладе будет пояснено, что одна текстовая запись в логе недостаточно удобна для работы, т.к. она не задает жесткой структуры, и что добавление контекста в виде JSON-подобной структуры значительно облегчает навигацию по логам и дает большие преимущества.

Приведу пример самописной библиотеки, которая позволяет в любом синхронном приложении на django получить единообразные JSON-подобные логи, с помощью которых решаются повседневные проблемы разработчика, поддерживающего приложение. Дам примеры, как пользоваться такими логами
* для быстрой аналитики: трассировки входящих запросов при инцидентах и анализа исходящих на основе grep'ов по JSON-подобным структурам;
* для регулярного анализа производительности подсистем приложения.

Обеспечение единообразия логов на всех проектах компании дает грандиозное преимущество для скорости, с которой расследуются инциденты, системно выявляются проблемные места. Кроме того, оно позволяет системно подойти к дежурствам на проекте, благодаря чему разработчик получает ответы на вопросы: что тормозит, как чинить, и какую выгоду получит продукт от исправлений.

Фреймворки
,
Python
,
Архитектурные паттерны
,
Профилирование
,
Разработка библиотек, включая open source библиотеки
,
Проектирование информационных систем
,
Проектные артефакты, инструментарий

Другие доклады секции Веб-разработка