Monitoring, Logging, နှင့် Observability

နားလည်ထားရမယ့် အချက်

Monitoring က ချက်ချင်း လိုအပ်တဲ့ မေးခွန်းတွေကို ဖြေပါတယ် — app run နေသေးလား၊ နှေးနေလား၊ error တက်နေလား၊ memory/CPU limit နဲ့ နီးနေလား။

Structured logging က log တစ်ခုစီကို consistent field တွေနဲ့ JSON object အနေနဲ့ ရေးပြီး၊ log တွေကို scale ကြီးမှာ search/aggregate လုပ်နိုင်စေပါတယ်။

Health check တွေက status ရိုးရိုးလေးသာ ပြန်ပေးသင့်ပါတယ်၊ internal detail မဟုတ်ပါဘူး။ Error tracking နဲ့ uptime monitoring တို့ဟာ signal တူတူကို သုံးပြီး လိုအပ်တဲ့ မေးခွန်း မတူညီတာကို ဖြေပါတယ်။

Metrics

Time ပေါ်မှာ ပြောင်းလဲနေတဲ့ ကိန်းဂဏန်း measurement, request per second ဒါမှမဟုတ် error rate လိုမျိုး, 'ဘယ်လောက်၊ ဘယ်နှစ်ကြိမ်' ကို ဖြေဖို့။

Traces

Service အများကြီးကို request တစ်ခု ရွှေ့သွားတဲ့ path နဲ့ timing ကို မှတ်တမ်းတင်ထားတာ။

Observability

Log, metric, trace တွေကို အတူတကွသုံးပြီး run နေတဲ့ system အကြောင်း — ကြိုတင် မမျှော်လင့်ထားတဲ့ မေးခွန်းအပါအဝင် — ဖြေနိုင်တဲ့ ကျယ်ပြန့်တဲ့ စွမ်းရည်။

THREE PILLARS OF OBSERVABILITY
------------------------------
THREE PILLARS OF OBSERVABILITY
---------------------------------

  [ LOGS ]        [ METRICS ]       [ TRACES ]
  what happened   how much/often    where time went
      |                 |                 |
      +--------+--------+--------+--------+
                        |
                        v
              "is the system healthy?"
                        |
              +---------+---------+
              v         v         v
        health check  error     uptime
        endpoint      tracking  monitoring

လက်တွေ့ scenario နဲ့ ချိတ်ကြည့်မယ်

Structured log entry ဆိုတာ consistent field ပါတဲ့ object တစ်ခုကို JSON အဖြစ် ပြောင်းထားတာပါ — log aggregator တစ်ခု မျှော်လင့်ထားတဲ့ shape ပါ။

Print မလုပ်ခင် field name တစ်ခုစီကို secret-shaped key (password, apiKey, token, secret) နဲ့ စစ်ပြီး ကိုက်ညီရင် redact လုပ်ပါတယ်။

• Logs, metrics, traces တစ်ခုစီက မေးခွန်းမတူညီတာကို ဖြေပါတယ် — ဘာဖြစ်ခဲ့လဲ၊ ဘယ်လောက်/ဘယ်နှစ်ကြိမ်၊ အချိန်ဘယ်ကို သွားလဲ။
• Structured logging (consistent JSON field) က log တွေကို scale ကြီးမှာ search နိုင်စေပါတယ် — ဒါပေမယ့် secret ကို field value မဖြစ်ပါစေနဲ့။
• Health check တွေက status ရိုးရိုးလေးသာ ဖော်ပြသင့်ပါတယ်၊ error tracking နဲ့ uptime monitoring တို့ဟာ ဆက်စပ်ပေမယ့် ကွဲပြားတဲ့ ကိစ္စပါ။

အတူတူ စမ်းရေးကြည့်မယ်

function createLogEntry({ level, requestId, message, fields = {} }) {
  const SECRET_KEYS = ["password", "apikey", "api_key", "token", "secret"];
  const safeFields = {};

  for (const [key, value] of Object.entries(fields)) {
    safeFields[key] = SECRET_KEYS.includes(key.toLowerCase())
      ? "[REDACTED]"
      : value;
  }

  return JSON.stringify({
    level,
    requestId,
    message,
    fields: safeFields,
    timestamp: "2026-09-04T00:00:00.000Z",
  });
}

console.log(createLogEntry({
  level: "info",
  requestId: "req-1",
  message: "user login succeeded",
  fields: { userId: "u-42", apiKey: "sk_live_abc123" },
}));

console.log(createLogEntry({
  level: "error",
  requestId: "req-2",
  message: "payment failed",
  fields: { orderId: "o-99", password: "hunter2" },
}));

{"level":"info","requestId":"req-1","message":"user login succeeded","fields":{"userId":"u-42","apiKey":"[REDACTED]"},"timestamp":"2026-09-04T00:00:00.000Z"}
{"level":"error","requestId":"req-2","message":"payment failed","fields":{"orderId":"o-99","password":"[REDACTED]"},"timestamp":"2026-09-04T00:00:00.000Z"}
(output က locale နှစ်ခုစလုံးအတွက် တူညီပါတယ်)

MDN — HTTP response status codes (health check status) — Cloud & Deployment