طراحی سیستم مدیریت لاگ

System) است. بر اساس نیازمندی‌ها و چالش‌های ذکر شده، یک طراحی کامل با استفاده از مدل C4 و ۶ سند تصمیم‌گیری معماری (ADR) ارائه می‌دهم.

طراحی سیستم مدیریت لاگ

این سیستم با هدف ارائه یک پلتفرم متمرکز برای جمع‌آوری، جستجو و تحلیل لاگ‌ها برای تیم‌های توسعه و DevOps طراحی شده است. معماری بر پایداری، مقیاس‌پذیری و تجربه کاربری واکنش‌پذیر (Responsive) متمرکز است.

مدل C4 (C4 Model)

م��ل C4 به ما کمک می‌کند تا معماری نرم‌افزار را در سطوح مختلف انتزاع (Abstraction) تجسم کنیم.

سطح ۱: نمودار زمینه سیستم (System Context Diagram)

این نمودار تصویر کلی سیستم و تعاملات آن با کاربران و سیستم‌های خارجی را نشان می‌دهد.

• کاربران (Actors):

  • توسعه‌دهنده (Developer): برای دیباگ کردن کد، مشاهده خطاهای اپلیکیشن و تحلیل رفتار کاربران از سیستم استفاده می‌کند.

  • مهندس DevOps/SRE: برای مانیتورینگ سلامت سرورها، تحلیل عملکرد سیستم و تنظیم هشدارها (Alerts) از سیستم استفاده می‌کند.

• سیستم مورد نظر (System in Scope):

  • سیستم مدیریت لاگ (Log Management System): پلتفرم مرکزی برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و تحلیل لاگ‌ها.

• سیستم‌های خارجی (External Systems):

  • اپلیکیشن‌ها و سرورهای SaaS: لاگ‌های خود را به سیستم مدیریت لاگ ارسال می‌کنند.

  • سیستم احراز هویت (Identity Provider - e.g., OAuth/SAML): برای مدیریت ورود و دسترسی کاربران.

graph TD
    subgraph "محیط شرکت SaaS"
        Developer[توسعه‌دهنده] -- "جستجو، تحلیل و مشاهده لاگ‌ها" --> LogSystem(سیستم مدیریت لاگ)
        DevOps[مهندس DevOps] -- "مانیتورینگ، جستجو و تنظیم هشدار" --> LogSystem
        LogSystem -- "احراز هویت کاربر" --> IdP(سیستم احراز هویت)
        SaaSApps[اپلیکیشن‌ها و سرورها] -- "ارسال لاگ‌ها" --> LogSystem
    end
کپی

سطح ۲: نمودار کانتینر (Container Diagram)

این نمودار اجزای اصلی و قابل استقرار (Deployable Units) سیستم را نشان می‌دهد.

• Single-Page Application (SPA): رابط کاربری تحت وب که در مرورگر کاربر اجرا می‌شود. با API Gateway برای دریافت داده‌ها و ارسال دستورات تعامل دارد. (تکنولوژی: React, Vue.js)

• API Gateway: نقطه ورود تمام درخواست‌های کلاینت. مسئول مسیریابی، احراز هویت و Rate Limiting.

• Log Ingestion Service: یک سرویس سبک که لاگ‌ها را از منابع مختلف (از طریق Agentها مانند Filebeat یا Fluentd) دریافت می‌کند و آن‌ها را در Message Queue قرار می‌دهد.

• Message Queue (e.g., Kafka/RabbitMQ): به عنوان بافر عمل می‌کند تا از دست رفتن لاگ‌ها در زمان اوج ترافیک جلوگیری کند و سیستم را پایدار نگه دارد.

• Log Processing Service: لاگ‌ها را از صف پیام می‌خواند، آن‌ها را پارس، غنی‌سازی (Enrich) و فرمت‌بندی می‌کند.

• Log Storage & Indexing (e.g., Elasticsearch): پایگاه داده اصلی برای ذخیره و ایندکس‌گذاری لاگ‌ها. برای جستجوی متنی سریع بهینه‌سازی شده است.

• Query Service: یک API که درخواست‌های جستجو و تحلیل را از SPA دریافت کرده، به کوئری‌های قابل فهم برای Elasticsearch تبدیل می‌کند و نتایج را برمی‌گرداند.

graph TD
    subgraph "سیستم مدیریت لاگ"
        User(کاربر) -- "HTTPS" --> SPA(Single-Page App\n[React/Vue])
        SPA -- "API Calls (HTTPS/WebSocket)" --> APIGateway(API Gateway\n[NGINX/Kong])
        
        APIGateway -- "Routes to" --> QueryService(Query Service\n[Node.js/Go])
        QueryService -- "Queries" --> LogStorage(Log Storage & Indexing\n[Elasticsearch])
        
        SaaSApps(اپلیکیشن‌ها/سرورها) -- "Log Stream (TCP/HTTP)" --> LogIngestion(Log Ingestion Service\n[Go/Rust])
        LogIngestion -- "Pushes logs" --> MessageQueue(Message Queue\n[Kafka])
        
        LogProcessing(Log Processing Service\n[Python/Java]) -- "Consumes logs" --> MessageQueue
        LogProcessing -- "Stores processed logs" --> LogStorage
    end
کپی

سطح ۳: نمودار کامپوننت (Component Diagram - تمرکز بر SPA)

این نمودار کامپوننت‌های داخلی کانتینر SPA را برای پاسخ به چالش‌های فرانت‌اند نشان می‌دهد.

• Auth Component: مسئول مدیریت فرآیند ورود، خروج و توکن‌های کاربر.

• Search & Filter UI: کامپوننت‌های رابط کاربری برای ورود کوئری، انتخاب بازه زمانی و اعمال فیلترها.

• Log Viewer Component: کامپوننتی برای نمایش جریان لاگ‌ها. از Virtual Scrolling برای مدیریت هزاران لاگ بدون افت عملکرد استفاده می‌کند.

• API Client Service: ماژولی مسئول تمام ارتباطات با بک‌اند (REST API و WebSocket).

• State Management Store (Redux/Zustand): وضعیت کلی اپلیکیشن مانند فیلترها، نتایج جستجو و وضعیت اتصال را مدیریت می‌کند.

• Offline Cache Service (Service Worker + IndexedDB): درخواست‌های API را کش می‌کند و داده‌های اخیر را در IndexedDB ذخیره می‌کند تا در حالت آفلاین قابل دسترس باشند.

• Client-side Observability Module: خطاهای جاوااسکریپت، معیارهای عملکردی و رفتار کاربر را جمع‌آوری و به یک سرویس مانیتورینگ ارسال می‌کند.

graph TD
    subgraph "Single-Page App Container"
        User(کاربر) -- "تعامل می‌کند با" --> SearchUI(Search & Filter UI)
        User -- "مشاهده می‌کند" --> LogViewer(Log Viewer Component)
        
        SearchUI -- "ارسال کوئری و فیلتر" --> StateStore(State Management Store)
        LogViewer -- "دریافت لاگ‌ها برای نمایش" --> StateStore
        
        StateStore -- "ارسال درخواست از طریق" --> APIClient(API Client Service)
        APIClient -- "مدیریت کش آفلاین" --> OfflineCache(Offline Cache Service\n[Service Worker + IndexedDB])
        APIClient -- "ارسال درخواست به" --> APIGateway(API Gateway)
        
        AuthComponent(Auth Component) -- "مدیریت وضعیت کاربر" --> StateStore
        ObservabilityModule(Observability Module) -- "گزارش خطاها و رفتار" --> ExternalMonitoring(سرویس مانیتورینگ خارجی)
    end
کپی

سوابق تصمیم‌گیری معماری (Architectural Decision Records - ADRs)

این اسناد دلایل انتخاب‌های فنی کلیدی را برای حل چالش‌های مشخص شده ثبت می‌کنند.

ADR-001: انتخاب فریم‌ورک فرانت‌اند

• عنوان: انتخاب React به عنوان فریم‌ورک اصلی رابط کاربری.

• وضعیت: پذیرفته شده.

• زمینه (Context): نیاز به یک رابط کاربری سریع، واکنش‌پذیر، ماژولار و قابل نگهداری داریم. اکوسیستم قوی برای ساخت ابزارهای تحلیل داده و قابلیت استفاده مجدد کامپون��ت‌ها اهمیت بالایی دارد.

• تصمیم (Decision): ما React را به همراه TypeScript انتخاب می‌کنیم.

• پیامدها (Consequences):

  • مثبت:

    • اکوسیستم بسیار بزرگ (کتابخانه‌های نمودار، مدیریت وضعیت، UI components).

    • معماری مبتنی بر کامپوننت، نگهداری و تست را ساده می‌کند.

    • Virtual DOM عملکرد رندرینگ را در هنگام نمایش حجم زیادی از لاگ‌ها بهبود می‌بخشد.

    • TypeScript به کشف خطاها در زمان کامپایل و Refactor امن کد کمک می‌کند.

  • منفی:

    • برای مدیریت وضعیت‌های پیچیده نیازمند کتابخانه‌های جانبی مانند Redux یا MobX هستیم.

    • یادگیری آن برای توسعه‌دهندگان ناآشنا با JSX ممکن است کمی زمان‌بر باشد.

ADR-002: پیاده‌سازی قابلیت آفلاین و پایداری در برابر خطای سرور

• عنوان: استفاده از Service Worker و IndexedDB برای عملکرد آفلاین.

• وضعیت: پذیرفته شده.

• زمینه (Context): اپلیکیشن باید در شرایط قطع اتصال اینترنت یا خطاهای موقت سرور، عملکرد خود را حفظ کند و کاربر بتواند لاگ‌های اخیراً مشاهده شده را ببیند.

• تصمیم (Decision): ما از یک Service Worker برای کش کردن منابع استاتیک (HTML, CSS, JS) و رهگیری درخواست‌های API استفاده خواهیم کرد. داده‌های اخیر (مانند آخرین نتایج جستجو) در IndexedDB مرورگر ذخیره می‌شوند.

• پیامدها (Consequences):

  • مثبت:

    • تجربه کاربری یکپارچه و سریع‌تر، حتی با شبکه ضعیف.

    • کاهش بار روی سرور با سرویس‌دهی از کش.

    • امکان مشاهده داده‌های قبلی در حالت آفلاین.

  • منفی:

    • پیچیدگی در مدیریت استراتژی‌های کش (Cache Invalidation).

    • نیاز به مدیریت دقیق همگام‌سازی داده‌ها پس از اتصال مجدد.

ADR-003: معماری مبتنی بر میکروفرانت‌اند برای استقلال ماژول‌ها

• عنوان: اتخاذ معماری میکروفرانت‌اند با استفاده از Module Federation.

• وضعیت: پذیرفته شده.

• زمینه (Context): نیاز داریم که بخش‌های مختلف UI (مانند داشبورد، صفحه جستجو، تنظیمات) بتوانند به صورت مستقل توسعه، تست و منتشر شوند تا ارتقاء کتابخانه‌ها در یک بخش، کل سیستم را دچار مشکل نکند.

• تصمیم (Decision): ما معماری Micro-frontends را با استفاده از Module Federation (که در Webpack 5 ارائه شده) پیاده‌سازی می‌کنیم. هر بخش اصلی برنامه به عنوان یک اپلیکیشن مستقل عمل می‌کند که توسط یک "Shell" یا "Container" اصلی میزبانی می‌شود.

• پیامدها (Consequences):

  • مثبت:

    • تیم‌ها می‌توانند به صورت مستقل روی بخش‌های مختلف کار کنند و آن‌ها را منتشر کنند.

    • کاهش ریسک در به‌روزرسانی‌ها؛ شکست در یک میکروفرانت‌اند کل برنامه را از کار نمی‌اندازد.

    • امکان استفاده از تکنولوژی‌های مختلف در بخش‌های متفاوت (هرچند توصیه نمی‌شود).

  • منفی:

    • افزایش پیچیدگی در راه‌اندازی اولیه و فرآیند Build.

    • نیاز به مدیریت دقیق وابستگی‌های مشترک (Shared Dependencies) برای جلوگیری از بارگذاری چندباره.

    • پیچیدگی در مدیریت وضعیت سراسری (Global State) و ارتباط بین میکروفرانت‌اندها.

ADR-004: استراتژی مدیریت وضعیت سمت کلاینت

• عنوان: استفاده ترکیبی از Redux Toolkit و React Query برای مدیریت وضعیت.

• وضعیت: پذیرفته شده.

• زمینه (Context): وضعیت اپلیکیشن شامل داده‌های سرور (نتایج جستجو)، وضعیت UI (مانند باز بودن یک منو) و وضعیت سراسری (اطلاعات کاربر) است. مدیریت این وضعیت‌ها باید کارآمد و قابل پیش‌بینی باشد.

• تصمیم (Decision): ما از Redux Toolkit برای مدیریت وضعیت سراسری و UI استفاده می‌کنیم. برای مدیریت وضعیت سرور (Server State) شامل فراخوانی API، کش، و همگام‌سازی دا��ه‌ها از React Query (TanStack Query) استفاده خواهیم کرد.

• پیامدها (Consequences):

  • مثبت:

    • Redux Toolkit با کاهش Boilerplate، مدیریت وضعیت سراسری را ساده می‌کند.

    • React Query به طور خودکار کش، re-fetching در پس‌زمینه و مدیریت وضعیت‌های loading/error را انجام می‌دهد که کد را بسیار ساده‌تر و پایدارتر می‌کند.

    • جداسازی منطقی بین وضعیت سرور و وضعیت کلاینت.

  • منفی:

    • نیاز به یادگیری دو کتابخانه توسط تیم.

    • ممکن است برای پروژه‌های بسیار کوچک Overkill باشد، اما برای این سیستم مناسب است.

ADR-005: دریافت بلادرنگ داده‌ها (Real-time Log Streaming)

• عنوان: استفاده از WebSocket برای نمایش زنده لاگ‌ها.

• وضعیت: پذیرفته شده.

• زمینه (Context): کاربران باید بتوانند لاگ‌ها را به صورت زنده و بلادرنگ (Live Tail) مشاهده کنند. روش‌های مبتنی بر Polling کارایی لازم را ندارند و بار زیادی بر سرور تحمیل می‌کنند.

• تصمیم (Decision): ارتباط بلادرنگ بین کلاینت و سرور از طریق WebSockets برقرار خواهد شد. در صورت عدم پشتیبانی یا بلاک شدن WebSocket، به عنوان Fallback از Long Polling استفاده می‌شود.

• پیامدها (Consequences):

  • مثبت:

    • تأخیر بسیار کم در دریافت لاگ‌های جدید.

    • کاهش سربار شبکه در مقایسه با HTTP Polling مکرر.

  • منفی:

    • پیاده‌سازی سمت سرور برای مدیریت اتصالات WebSocket پیچیده‌تر است.

    • نیاز به مدیریت وضعیت اتصال (اتصال مجدد خودکار در صورت قطعی) در سمت کلاینت.

ADR-006: مشاهده‌پذیری و مانیتورینگ سمت کلاینت

• عنوان: ادغام با ابزارهای Sentry و LogRocket برای مانیتورینگ کلاینت.

• وضعیت: پذیرفته شده.

• زمینه (Context): برای درک رفتار کاربر، دیباگ کردن خطاها در مرورگر و تحلیل عملکرد UI، نیاز به ابزاری جامع برای مشاهده‌پذیری سم�� کلاینت داریم.

• تصمیم (Decision): ما از Sentry برای ردیابی و گزارش خطاهای جاوااسکریپت (Error Tracking) و از LogRocket برای ضبط و بازپخش جلسات کاربر (Session Replay) و تحلیل مسیر تعاملات او استفاده می‌کنیم.

• پیامدها (Consequences):

  • مثبت:

    • قابلیت دیباگ کردن سریع خطاهایی که فقط برای کاربران خاصی رخ می‌دهند.

    • درک عمیق از نحوه تعامل کاربران با UI و شناسایی نقاط ضعف UX.

    • مانیتورینگ عملکرد فرانت‌اند (Core Web Vitals) به صورت خودکار.

  • منفی:

    • هزینه اشتراک سرویس‌های شخص ثالث.

    • ملاحظات مربوط به حریم خصوصی کاربران که باید به دقت مدیریت شود (مانند مخفی کردن اطلاعات حساس در ضبط جلسات).

    • افزایش جزئی حجم پکیج جاوااسکریپت.

این طراحی یک راه حل جامع و مدرن برای چالش‌های مطرح شده ارائه می‌دهد و بر اصول مهندسی نرم‌افزار مانند ماژولار بودن، پایداری و مشاهده‌پذیری تأکید دارد.