Observabilidade com registros estruturados e rastreamento
Veja o que suas funções realmente fazem. Aprenda a criar registros estruturados em JSON, fazer rastreamento distribuído com o AWS X-Ray e definir métricas personalizadas para uma observabilidade adequada à produção.
Observabilidade com registros estruturados e rastreamento é uma aula grátis de Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway no CoddyKit. Esta é a aula 4 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
The Three Pillars of Observability
Observability rests on logs, metrics, and traces. Together they answer what happened, how much, and where the time went across your serverless system.
Why Structured Logging?
Plain text logs are hard to search. Structured (JSON) logs let CloudWatch Logs Insights filter and aggregate by field, turning logs into queryable data.
Writing a Structured Log
Emit JSON with consistent fields so you can query by request, level, and custom attributes.
console.log(JSON.stringify({
level: "INFO",
requestId: context.awsRequestId,
action: "createOrder",
orderId: 42
}));Correlation IDs
Pass a correlation ID through every service and log it everywhere. This lets you trace a single user request across multiple functions and queues.
Querying with Logs Insights
CloudWatch Logs Insights runs SQL-like queries over structured logs.
fields @timestamp, action, orderId
| filter level = "ERROR"
| sort @timestamp desc
| limit 20Distributed Tracing with X-Ray
AWS X-Ray records a trace as a request flows through Lambda, API Gateway, DynamoDB, and more, showing a timeline of every segment.
Enabling X-Ray
Turn on active tracing for the function, then instrument the SDK so downstream calls become subsegments.
const AWSXRay = require("aws-xray-sdk-core");
const AWS = AWSXRay.captureAWS(require("aws-sdk"));Custom Subsegments
Wrap your own logic in a subsegment to measure how long a specific block takes inside the trace.
const seg = AWSXRay.getSegment().addNewSubsegment("validate");
validate(input);
seg.close();Custom Metrics with EMF
The Embedded Metric Format lets you emit metrics inside a structured log line. CloudWatch extracts them automatically — no extra API call.
Setting Alarms
Create CloudWatch alarms on error rate, p99 latency, and DLQ depth. Alarms turn passive metrics into proactive alerts before users notice.
Avoiding Log Noise
Log with intent:
- Use levels (DEBUG/INFO/ERROR) and a log-level env var
- Never log secrets or full PII
- Sample high-volume traces to control cost
Quick Check
Test your observability knowledge.
Recap
You learned production observability:
- Logs, metrics, and traces are the three pillars
- Use structured JSON logs and correlation IDs
- X-Ray gives distributed traces across services
- Emit custom metrics with EMF and alarm on them
Perguntas Frequentes
A aula “Observabilidade com registros estruturados e rastreamento” é grátis?
Sim — o texto completo de “Observabilidade com registros estruturados e rastreamento” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Observabilidade com registros estruturados e rastreamento”?
Veja o que suas funções realmente fazem. Aprenda a criar registros estruturados em JSON, fazer rastreamento distribuído com o AWS X-Ray e definir métricas personalizadas para uma observabilidade adeq… Você pratica Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway?
Nenhuma experiência prévia é necessária. Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 4 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Observabilidade com registros estruturados e rastreamento”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway?
Sim. Cada aula de Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Inicializações a frio e estratégias de aquecimento
- Técnicas de otimização de custos
- Tratamento de erros e novas tentativas
- Observabilidade com registros estruturados e rastreamento