Structured logging jest coraz bardziej popularne. W szczególności, że logi które w większości gromadziliśmy nie były przyjazne w przeszukiwaniu i analizowaniu. Trzeba było je parsować i ragować na sytuacje specjalne, takie które dodawały nowe informacje do już istniejących. Ogólnie mieliśmy ładną reprezentację ciągu znaków, jednak ciężko było nam wyciągnać czasami kontekst tych informacji: czy to jest wiek? czy to jest data? jaka data?
@drugiekonto: nie znasz Gutka? nie bywasz na konferencjach ( ͡°͜ʖ͡°)
@jgutkowski: całkiem spoko sprawa, my w tej chwili mamy logi trzymane w bazce sqlowej, gdzie jedna z kolumn jest w JSONie i to ułatwia ew. szukanie i analizowanie. W tej kolumnie trzymamy różne dane - od wiadomości z properties tak jak masz pokazane tutaj, do zserializowanych obiektów. ale my nie mamy devopsów, tylko samych
Structured Logging załatwia nam problem tych kontekstowych informacji. Co dokładnie daje nam structured logging i jak to ma się do nlog? zapraszam do czytania:
https://blog.gutek.pl/2017/03/06/nlog-structured-logging/
#programowanie #informatyka #nlog #dotnet #technologia #gutek #gutekp #projekt365 #csharp
źródło: comment_tq2Ptw3WmWSwceIrah1k31Ri2I5JJKsM.jpg
Pobierz@jgutkowski: całkiem spoko sprawa, my w tej chwili mamy logi trzymane w bazce sqlowej, gdzie jedna z kolumn jest w JSONie i to ułatwia ew. szukanie i analizowanie. W tej kolumnie trzymamy różne dane - od wiadomości z properties tak jak masz pokazane tutaj, do zserializowanych obiektów.
ale my nie mamy devopsów, tylko samych