خطا کار را به راه راست بردن

چالش ۱: تحلیل لاگ‌های ناقص (Log Analysis)

صورت مسئله:

لاگ‌ها فقط شامل چند فیلد محدود مثل timestamp, event, order_id, user_id, amount هستن و فیلدهای حیاتی مثل trace_id, response_time, status_code وجود ندارن.

راه‌حل گام‌به‌گام:

1. شناسایی کمبودها:

فیلدهای حیاتی که باید اضافه بشن:

trace_id (برای ردیابی end-to-end)

status_code (وضعیت پاسخ: success, failed, rejected)

response_time (زمان پاسخ سرویس)

error_code (علت خطا مثل 401, 500)

service_name (کدوم سرویس لاگ رو ثبت کرده)

2. ایجاد اسکیما استاندارد لاگ:

تعریف قالب استاندارد JSON برای همه سرویس‌ها.

مثال: هر لاگ باید شامل ۸–۱۰ فیلد مشخص باشه.

3. پایش و مانیتورینگ:

اضافه کردن هشدار روی status_code != 200.

تنظیم threshold روی response_time (مثلا اگر > 2 ثانیه شد → هشدار بده).

4. خروجی:

جدول/لیست مقایسه‌ای از فیلدهای موجود و فیلدهای موردنیاز.

نسخه اصلاح‌شده لاگ‌ها برای جلوگیری از ابهام.

*************************************

🔹 چالش ۲: سنجش و داده کامل (Metrics Evaluation & Trace Tracking)

صورت مسئله:

لاگ‌ها ناقص هستن، پس باید علاوه بر تکمیل لاگ، متریک‌ها هم ثبت بشن تا بشه مشکلات مثل تأخیر در سفارش رو پیدا کرد.

راه‌حل گام‌به‌گام:

1. تعریف متریک‌های کلیدی (KPIs):

تعداد سفارش‌های ثبت‌شده (order_count)

تعداد خطاها (error_count)

نرخ موفقیت (success_rate)

میانگین زمان پاسخ (avg_response_time)

2. ردیابی با trace_id:

هر سفارش یک trace_id داشته باشه.

با trace_id میشه مسیر کامل سفارش رو در همه سرویس‌ها دنبال کرد (order → payment → notification).

3. تحلیل نموداری:

ساخت داشبورد (Grafana/Kibana) → نمودار نرخ موفق/ناموفق، تاخیرها و زمان پردازش.

شناسایی گلوگاه‌ها (مثلا اگر همه سفارش‌ها در payment گیر می‌کنن → bottleneck همون سرویسه).

4. خروجی:

یک دیاگرام جریان (Flow Di

agram) با trace_id.

نمودار متریک‌ها که علت تأخیر یا خطا رو شفاف نشون بده.

---